이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 프로젝트에서 영화 추천 시스템을 데이터 수집부터 배포까지 혼자 만들어본 경험이 있습니다. 수집·전처리 → 모델 훈련 → 서빙 → 피드백으로 이어지는 흐름을 직접 붙여보니, 각 단계 사이의 인터페이스 설계가 모델 성능만큼 중요하다는 걸 느꼈습니다.
특성 스토어를 따로 두지 않고 훈련 코드와 서빙 코드가 피처 정의를 공유하지 않아서, 온라인과 오프라인 결과가 달라지는 학습-서빙 불일치 문제를 겪었습니다. 추천 시스템에서 가장 어려운 건 오프라인 지표가 온라인 지표와 항상 일치하지 않는다는 점이었는데, 이 경험이 피드백 루프를 빠르게 가져가는 것의 중요성을 깨닫게 해줬습니다. 지금도 ML 시스템은 코드보다 데이터 파이프라인 설계가 핵심이라는 관점을 유지하고 있습니다.
추천 시스템에서 콜드 스타트 문제를 어떻게 처리할지 방향을 잡지 못했습니다. 신규 사용자에게는 행동 데이터가 없어서 협업 필터링을 적용할 수 없었고, 콘텐츠 기반 방식도 사용자 프로필이 빈약하면 추천 품질이 낮았습니다.
ML 과목 교수님께 이 문제를 여쭸더니 처음부터 완전히 해결하려 하지 말고, 인기도 기반 추천으로 시작하다가 행동 데이터가 쌓이면 전환하는 방식이 현실적이라는 조언을 받았습니다.
이 조언을 바탕으로 프로젝트에서 신규 사용자에게는 인기도 기반 추천을 제공하고, 행동 데이터가 5건 이상 쌓인 시점부터 협업 필터링으로 전환하는 전략을 설계했습니다. 하나의 알고리즘으로 모든 사용자를 커버하려는 것이 문제였고, 사용자 단계별로 다른 전략을 적용하는 것이 현실적인 접근이라는 것을 이 대화에서 배웠습니다.
추천 시스템을 만들면서 오프라인 지표와 온라인 지표의 차이를 경험한 후, 이 차이를 다음 프로젝트에서 반복하지 않기 위한 절차를 만들기 시작했습니다.
정밀도 같은 오프라인 지표가 높아도 실제 사용자에게 보여줬을 때 반응이 다를 수 있다는 것을 경험했습니다. 이후 ML 모델을 배포할 때 비즈니스 지표를 사전에 정의하고 배포 후 추적하는 단계를 체크리스트로 만들었습니다.
이 체크리스트는 '어떤 비즈니스 지표를 개선하는가', '오프라인 평가 지표는 무엇인가', '배포 후 어떤 방식으로 효과를 확인하는가' 세 항목으로 구성했습니다. 팀 프로젝트에서 이 질문에 먼저 답하고 나서 개발을 시작하니 중간에 방향을 바꾸는 경우가 줄었습니다.
추천 시스템은 모델 정확도보다 실제 사용자 행동이 원하는 방향으로 바뀌는지를 확인하는 것이 더 핵심 목표라는 생각이 이 경험에서 자리 잡혔습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 넥스트증권 백엔드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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