이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 프로젝트에서 디지털 광고 입찰 전략 최적화 작업을 했습니다. 기존 방식은 수동으로 CPC 입찰가를 조정하는 방식이었는데, Optuna를 사용해 베이지안 최적화로 하이퍼파라미터를 자동 탐색하는 구조로 바꿨습니다. 도구를 선택한 기준은 두 가지였습니다. 탐색 효율이 랜덤 서치나 그리드 서치보다 높고, 파이썬 생태계와 통합이 쉬워서 기존 코드베이스에 빠르게 붙일 수 있었습니다. 실행 결과 동일 예산 대비 클릭률이 약 12% 개선되는 걸 확인했습니다. 한계도 있었는데, Optuna가 제안하는 파라미터가 왜 효과적인지 설명하기 어려운 경우가 있었습니다.
도구가 최적값을 찾아주더라도 그 이유를 이해하지 못하면 다른 캠페인에 적용하기 어렵다는 걸 그 과정에서 배웠습니다. 이후에는 결과뿐 아니라 원인을 함께 추적하는 방향으로 분석을 보강했습니다.
광고 모델링 최적화 작업에서 가장 먼저 해결해야 할 문제는 여러 실험을 체계적으로 비교하고 재현할 수 있는 환경을 만드는 것이었습니다. 초기에는 노트북으로 결과를 기록했는데, 실험이 쌓이면서 어느 설정에서 어떤 성능이 나왔는지를 추적하기 어려워졌습니다.
MLflow를 도입해서 실험별 파라미터, 메트릭, 아티팩트를 자동으로 기록하는 구조를 만들었고, 이후에는 여러 실험을 한눈에 비교할 수 있게 됐습니다. MLflow Tracking이 실험 재현성과 팀 간 결과 공유를 동시에 해결하는 도구입니다. 모델 버전 관리까지 연결하면, 배포된 모델이 어떤 실험에서 나온 것인지를 추적하는 것도 가능해졌습니다. 실험 관리 체계가 없으면 최적화 작업이 누적될수록 오히려 혼란이 커집니다.
좋은 실험은 결과만큼이나 기록이 중요합니다. MLflow Tracking 도입이 광고 모델 최적화 작업의 효율을 높인 핵심 결정이었습니다.
광고 모델의 성능을 끌어올리는 과정에서 하이퍼파라미터 탐색이 수동으로 진행되면 시간 대비 효율이 낮아지는 문제를 경험했습니다. 그리드 서치로는 탐색 공간이 지수적으로 커지는 문제가 있었고, Optuna를 도입해서 베이지안 최적화 기반으로 더 효율적인 탐색을 구현했습니다.
Optuna가 이전 시도 결과를 반영해서 다음 탐색 방향을 결정하는 방식으로 그리드 서치보다 빠르게 좋은 파라미터를 찾는 도구입니다. 학습 시간이 긴 모델에서는 조기 종료(pruning) 기능을 함께 사용해서 성능이 낮은 trial을 일찍 중단하고 리소스를 절약했습니다. 이 방식으로 탐색 횟수를 줄이면서도 더 좋은 성능 구간을 찾을 수 있었습니다.
탐색 자동화는 사람이 직관으로 놓치는 파라미터 구간을 발견합니다. Optuna 도입이 광고 모델 최적화 사이클을 단축하는 핵심 도구였습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 당근마켓 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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