면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
프로젝트에서 사용자-아이템 상호작용 데이터로 협업 필터링 기반 추천 시스템을 구현했습니다. 단순 구매 이력만 반영하면 콜드스타트 문제가 발생해, 신규 유저에게는 인기 기반 추천을 우선 노출하고 데이터가 쌓이면 개인화 추천으로 전환하는 하이브리드 방식을 설계했습니다. 이 방식으로 신규 유저의 초기 클릭률을 20퍼센트 개선할 수 있었습니다.
단순히 과거 구매 이력만 보면 계절이 지난 상품을 계속 추천하는 문제가 있었습니다. 시간·계절 맥락을 가중치로 반영해 최근 행동에 더 높은 비중을 두는 방식으로 개선했고, 그 결과 추천 클릭률이 이전 대비 15퍼센트 상승했습니다. 사용자 행동은 고정된 취향이 아니라 맥락에 따라 변한다는 걸 반영하는 게 중요하다고 생각합니다.
로그인 패턴 데이터를 활용해 이상 접근을 탐지하는 모델을 만들 때 가장 신경 쓴 부분은 오탐률이었습니다. 너무 민감하게 잡으면 정상 사용자가 계속 차단당해 불편을 겪고, 너무 둔감하면 실제 위협을 놓치게 됩니다. 접속 위치와 시간대의 급격한 변화 등 여러 신호를 조합해 임계값을 설정했고, 오탐률을 5퍼센트 이하로 유지하면서도 실제 이상 패턴은 놓치지 않도록 조정했습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.