예시 답변 1
약 82초
재현 불가 문제를 좁혀가며 해결한 경험으로 설명하는 결
가장 힘들었던 경험은 졸업 논문을 작성하면서 재현이 안 되는 실험 결과를 만났을 때입니다. 같은 코드와 같은 데이터를 써도 실행할 때마다 결과가 달라졌고, 원인을 찾는 데 2주가 넘게 걸렸습니다. 처음에는 코드 버그를 의심했는데, 결국 랜덤 시드를 고정하지 않은 것이 원인이었습니다. 모델 초기화에 랜덤성이 들어가서 매번 다른 결과가 나왔던 것입니다. 이 문제를 해결하는 데 오래 걸린 이유는, 결과가 다르다는 현상만 보고 원인 범위를 너무 넓게 잡았기 때문이었습니다. 이후에는 실험 환경을 작게 나눠 하나씩 고정하면서 테스트하는 방식으로 바꿨고, 훨씬 빠르게 원인을 좁힐 수 있었습니다. 지금도 실험이 생각대로 안 될 때는 재현 가능한 최소 단위부터 확인하는 습관이 생겼습니다.
이 결의 특징
재현 불가 문제를 체계적으로 분해하고, 문제 해결 후 프로세스 개선까지 이어가는 학습 사이클을 보여줍니다. 추상적 설명 대신 구체적 원인(랜덤 시드)과 해결 방법(단계별 고정)을 명시합니다.
이 결이 통하는 자리
실험적 시행착오가 일상인 연구개발 팀, 데이터 재현성을 중시하는 머신러닝 조직, 프로토타입 단계의 스타트업에서 특히 공감을 얻습니다.