이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
학부 팀 프로젝트에서 GPU 서버를 공유하는 ML 실험 환경을 구축했을 때, 자원 경합과 재현성이 가장 어려운 문제였습니다. 여러 팀이 같은 서버를 쓰다 보니 GPU 메모리 부족으로 실험이 중단되는 경우가 잦았습니다. 저는 실험 요청을 큐로 관리하고, 우선순위와 예상 소요 시간을 기준으로 자원을 배분하는 간단한 스케줄링 규칙을 만들었습니다. 모델 버전 관리도 문제였는데, 실험 설정 파일과 모델 가중치를 함께 저장하는 규칙을 정한 뒤 재현성이 훨씬 나아졌습니다. AI 플랫폼 운영에서는 컴퓨팅 자원 효율과 실험 추적 가능성이 성능 못지않게 중요하다는 걸 배웠습니다.
모델이 좋아도 인프라가 불안정하면 운영이 불가능하다는 걸 그 경험에서 실감했습니다.
AI 플랫폼 운영에서 가장 조용한 리스크는 모델 드리프트입니다. 서비스는 정상 작동하는 것처럼 보이지만 입력 데이터 분포가 바뀌면서 예측 품질이 서서히 떨어지는 것은 알아채기 어렵습니다. 학부 프로젝트에서 특정 시기 데이터로만 학습한 모델을 다른 시기에 적용했더니 정밀도가 15% 이상 낮아지는 것을 경험했습니다.
드리프트를 탐지하지 못하면 모델이 잘못된 판단을 내리고 있어도 운영자가 모르는 상태가 지속됩니다. 이 경험 이후 운영 지표에 입력 데이터 분포 모니터링과 예측 신뢰도 변화 추적을 넣는 것이 중요하다는 걸 배웠습니다. 모델 성능은 학습 시점이 아니라 운영 환경에서 지속적으로 검증돼야 한다는 것이 지금의 원칙입니다.
AI 플랫폼 운영에서 모델을 배포하는 것보다 문제가 생겼을 때 빠르게 되돌리는 것이 더 중요한 능력이라는 걸 배웠습니다. 팀 프로젝트에서 새 모델을 배포했는데 특정 입력 패턴에서 오류가 급증한 적이 있었습니다. 이전 버전으로 즉시 롤백해야 했는데 모델 레지스트리에 버전별 상태가 명확히 기록돼 있어서 30분 안에 복원이 됐습니다.
롤백 체계가 없었다면 원인 파악이 완료될 때까지 서비스 전체가 멈췄을 것입니다. 이 경험에서 배포와 동시에 재학습 파이프라인과 롤백 절차를 준비해두는 것이 운영의 출발이라는 걸 알았습니다. 좋은 모델보다 언제든 되돌릴 수 있는 배포 구조가 실제 운영에서 더 큰 가치를 가질 때가 많고, 배포 설계는 롤백 설계와 함께 시작됩니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 DB그룹 반도체 회로설계 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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