면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
추천 시스템을 기획할 때 가장 먼저 고려하는 것은 무엇을 추천의 성공으로 정의할지입니다. 클릭률을 높일지 장기 체류시간을 늘릴지에 따라 모델 구조와 평가 지표가 완전히 달라지기 때문입니다. 이전 프로젝트에서 클릭률만 최적화했더니 자극적인 콘텐츠로 편향되는 문제를 겪은 적이 있어, 이후로는 목적 지표를 설계 초기에 명확히 하는 것을 원칙으로 삼고 있습니다.
AI 통합 플랫폼을 설계할 때는 여러 모델을 하나의 서빙 구조 안에서 안정적으로 교체·확장할 수 있는지를 가장 중요하게 봅니다. 모델 버전이 바뀔 때마다 API를 새로 개발해야 한다면 운영 비용이 계속 늘어나기 때문에, 공통 인터페이스로 모델을 등록하고 트래픽을 분배하는 구조를 우선 고려합니다. 실제로 이런 구조를 도입한 팀에서는 신규 모델 배포 시간이 며칠에서 몇 시간으로 줄었다는 사례를 참고한 적이 있습니다.
AI 시스템을 설계할 때는 모델 성능 이전에 데이터가 지속적으로 신선하게 공급되는 파이프라인 구조를 먼저 고려해야 한다고 생각합니다. 아무리 좋은 모델이라도 학습 데이터가 정체되면 실제 환경과 괴리가 생기기 때문입니다. 데이터 수집부터 검증, 재학습까지 자동화된 흐름을 설계하는 것이 장기적으로 시스템을 안정적으로 운영하는 핵심이라고 봅니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.