이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
Learning to Rank 모델 설계 경험은 수업에서 검색 결과 순위를 개선하는 프로젝트를 진행한 것입니다. 가장 먼저 한 건 어떤 피처가 관련성 판단에 유의미한지를 분석하는 것이었습니다. 클릭 데이터, 체류 시간, 구매 전환 여부 같은 사용자 행동 신호를 피처로 넣는 것이 모델 품질에 직접 영향을 줍니다. 평가 지표를 정하는 것도 중요했습니다.
NDCG처럼 순위 위치에 따라 가중치를 다르게 주는 지표가 검색 품질 측정에 적합합니다. 모델 개선은 한 번에 완성되는 것이 아니라 오프라인 평가 → 온라인 A/B 테스트 → 피드백 반영의 반복입니다. 가장 어려운 부분은 어떤 데이터를 학습 신호로 쓸 것인지를 결정하는 것이었습니다. 순위 모델은 알고리즘보다 데이터 품질이 결과를 만듭니다.
수업에서 검색 순위를 개선하는 Learning to Rank 프로젝트를 하며, 제가 가장 부딪힌 건 무엇을 정답 신호로 쓸지였습니다. 클릭을 정답으로 쓰면 위에 노출된 게 더 클릭되는 편향이 끼고, 구매 전환만 쓰면 데이터가 너무 적었습니다. 그래서 저는 닥치는 대로 피처를 넣기보다, 신호마다 어떤 편향이 있는지를 먼저 따졌습니다. 클릭은 노출 위치 편향을 보정해 쓰고, 체류 시간과 전환을 함께 섞어 한 신호의 약점을 다른 신호로 메우는 식이었습니다. 평가는 순위 위치에 가중치를 다르게 주는 NDCG로 했습니다. 다만 혼자 다 한 건 아닙니다. 편향 보정 방법은 관련 자료와 조교의 조언을 받아 잡았습니다. 모델 개선은 오프라인 평가와 온라인 테스트, 피드백 반영의 반복이었습니다. 순위 모델은 알고리즘보다 어떤 데이터를 학습 신호로 쓰느냐가 결과를 만든다는 걸 그때 배웠습니다.
Learning to Rank 모델을 다루며 제가 배운 건, 한 번에 좋은 모델이 나오지 않는다는 점입니다. 수업 프로젝트에서 처음 만든 모델은 오프라인 평가는 괜찮았는데 막상 적용하니 기대만큼 안 됐습니다. 그래서 저는 모델을 완성품으로 보지 않고, 오프라인 평가에서 후보를 추리고 온라인 A/B 테스트로 실제 반응을 본 뒤 그 피드백을 다시 학습에 반영하는 반복 절차를 들고 갔습니다. 평가 지표는 순위 위치를 반영하는 NDCG를 썼습니다. 한 바퀴마다 어떤 피처가 효과 있었는지를 기록해 다음 바퀴에 남겼습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 수업 규모의 데이터로 돌린 단계라, 실제 트래픽에서 모델을 운영하며 재학습 주기를 설계해 본 경험은 없습니다. 그래서 순위 모델을 한 번의 설계가 아니라, 평가와 검증을 반복하며 데이터 품질로 다듬어 가는 일로 보려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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