면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
상품 추천 시스템에서 전체 5만 개 후보를 매 요청마다 모델에 통과시키면 지연이 400ms를 넘어 서비스 기준(100ms)을 벗어났습니다. 이를 해결하기 위해 후보군을 협업 필터링으로 300개까지 빠르게 걸러내는 1단계와, 이 300개만 딥러닝 모델로 정밀 랭킹하는 2단계로 나눴습니다. 결과적으로 평균 응답 시간이 85ms로 줄었고, 클릭률은 기존 대비 3% 하락에 그쳐 허용 범위 안이었습니다.
물류 로봇의 장애물 인식 시스템을 개발하며 카메라 단독 인식은 조명 변화에 취약해 오탐지율이 8%까지 올라가는 문제가 있었습니다. 라이다 데이터를 함께 융합해 거리 정보로 카메라 오탐을 필터링하는 구조로 바꿨고, 오탐지율을 1.5%까지 낮췄습니다. 다만 두 센서의 처리 주기가 달라 동기화 로직에 별도 버퍼를 두어 타임스탬프를 맞추는 작업이 추가로 필요했습니다.
신규 가입자에게는 개인화 이력이 없어 협업 필터링 모델이 무의미한 추천을 내는 문제가 있었습니다. 가입 직후 7일간은 카테고리별 인기 상품과 온보딩 설문 응답을 결합한 규칙 기반 추천으로 대체하고, 클릭 로그가 20건 이상 쌓이면 개인화 모델로 자동 전환하도록 설계했습니다. 이 전환 이후 신규 사용자 7일 재방문율이 11% 개선됐습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.