이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
캡스톤 프로젝트에서 초기 텍스트 분류 모델을 반복 고도화하면서 모델 개선 과정을 처음 체계화했습니다. 처음엔 모델 구조를 바꾸는 것이 성능 개선의 핵심이라고 생각했는데, 오류 사례를 직접 살펴보니 데이터 품질 문제가 더 큰 원인이었습니다. 라벨 오류와 클래스 불균형을 수정하고 나니 동일한 모델 구조에서 F1 점수가 약 7%포인트 올랐습니다.
오류 분석(Error Analysis)을 체계화해서 어떤 유형에서 오분류가 집중되는지를 파악하고, 그 유형에 해당하는 데이터를 보강하는 방향으로 접근했습니다. AI 모델 고도화는 모델 자체보다 데이터와 평가 지표를 올바르게 설정하는 것이 훨씬 중요하다는 걸 이 경험에서 배웠습니다. 지금도 성능 개선 전에 오류 패턴 분석을 먼저 수행하는 방향을 따릅니다.
의료 영상 분류 모델을 고도화하는 업무를 맡았을 때, 기존 팀은 정확도(Accuracy)만 추적하고 있었습니다. 의료 도메인에서는 위음성(False Negative) 비용이 위양성보다 훨씬 크다는 점을 지적하고, 평가 지표를 Recall 중심의 F2-score로 전환하는 것을 먼저 제안했습니다. 지표 변경만으로도 모델 선택 기준이 달라졌고, 이후 클래스 불균형 보정을 위한 오버샘플링과 Focal Loss 적용을 단계적으로 시도했습니다. 각 단계마다 전문의 2인의 검수를 받아 임상 유효성을 병행 검증했고, 최종적으로 Recall이 0.74에서 0.91로 향상됐습니다. AI 모델 고도화는 알고리즘 개선 이전에 문제 정의와 지표 설계가 선행돼야 한다는 결론을 얻었습니다.
추천 모델 성능이 특정 구간에서 수개월째 정체되는 상황을 겪었습니다. 새 아키텍처 도입을 검토했지만, 운영 안정성 리스크가 커서 대신 기존 모델 3종의 앙상블 접근을 택했습니다. 각 모델이 서로 다른 피처 관점에서 학습됐기 때문에, 단순 평균보다 스태킹(Stacking) 메타 모델을 올리는 방식이 더 효과적이었습니다. 메타 모델 학습 데이터를 구성할 때 시간 분리(temporal split)를 엄격히 적용해 데이터 누수를 차단했고, 오프라인 평가에서 NDCG@10 기준 +3.2%p 향상을 확인했습니다. 이 과정에서 도움이 필요한 부분은 운영 배포 전략이었는데, MLOps 팀과 협력해 점진적 트래픽 이관 방식으로 안전하게 전환한 경험을 함께 얻었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 이스트소프트 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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