이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
연구 프로젝트에서 MLflow 기반 모델 버전 관리 시스템을 처음 설계했습니다. 팀이 실험 결과를 각자 로컬에 저장해서 '어떤 파라미터로 이 성능이 나왔나'를 추적하기 어려웠고, Tracking Server를 중앙에 두어 모든 실험을 자동 기록하는 구조로 바꿨습니다. 각 런에 파라미터·메트릭·아티팩트를 세트로 묶어 기록하고, 재현 가능한 실험은 Model Registry에 등록하는 방식을 팀 표준으로 정했습니다. 이후 3개월 전 실험을 단 2줄 코드로 재현할 수 있게 됐고, 팀 회의에서 실험 비교 시간이 절반으로 줄었습니다. 버전 관리는 코드보다 실험 조건 전체를 하나의 단위로 보는 관점이 핵심임을 이 경험에서 배웠습니다.
연구실 프로젝트에서 MLflow를 도입하기 전에는 팀원들이 실험 결과를 각자 로컬 폴더에 저장하고 있었습니다. 누가 어떤 하이퍼파라미터로 어떤 결과를 냈는지 파악하기 어려웠고, 같은 실험을 두 번 하는 일도 생겼습니다. 저는 MLflow Tracking을 팀 서버에 띄우고, 실험 스크립트에 autolog를 추가하는 것부터 시작했습니다. 그 뒤 Model Registry에 스테이지(staging/production)를 구분해서 어떤 모델이 현재 서비스 중인지 바로 알 수 있게 설계했습니다. 처음에는 팀원들이 코드 수정을 번거로워했는데, 2주 지나니 오히려 먼저 실험 기록을 확인하는 문화가 생겼습니다. 도입보다 팀이 실제로 쓰게 만드는 것이 더 어렵다는 걸 그때 배웠습니다.
학부 졸업 프로젝트에서 모델을 여러 번 재학습하면서 어느 버전이 배포된 건지 헷갈리는 문제가 생겼습니다. 파일명에 날짜와 버전을 붙이는 방식으로 관리하다가 v2_final_진짜최종.pkl 같은 파일이 쌓였고, 어떤 데이터로 학습했는지도 기록이 없어서 재현이 불가능했습니다.
MLflow를 도입하면서 학습 데이터 경로·하이퍼파라미터·평가 지표를 자동으로 함께 기록하도록 바꿨습니다. 처음에는 설정이 번거롭다고 느꼈는데, 이후 3개월 전 실험을 그대로 재현하는 데 10분이 채 걸리지 않았습니다. 버전 관리가 단순한 파일 이름 문제가 아니라 실험 맥락 전체를 추적하는 것이라는 걸 직접 경험했습니다. 지금도 실험 스크립트를 짤 때 어떤 조건에서 돌린 건지 나중에 알 수 있나를 먼저 따집니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 무신사 MLOps 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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