이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 작품으로 간이 검색 엔진 프로젝트를 만들었습니다. 처음엔 TF-IDF 기반 키워드 매칭으로 시작했는데, 쿼리 의도를 제대로 반영하지 못하는 한계가 금방 드러났습니다. 빠른 배송을 검색해도 신속 배달과 연결되지 않는 문제가 있었고, 이를 해결하려고 문서 임베딩을 추가해 의미 기반 검색을 결합했습니다. 역색인을 직접 구현하면서 검색 레이턴시와 메모리 사용량의 트레이드오프를 직접 체감했고, 인덱스 구조 선택이 단순히 기능 구현을 넘어 운영 비용과 연결된다는 점을 배웠습니다. 랭킹에서는 단순 점수 합산보다 사용자 클릭 데이터를 피드백으로 반영하는 방향이 실제 유용성을 훨씬 높인다는 걸 실험으로 확인했습니다. 이 경험 이후로 검색 시스템의 복잡도와 재미를 동시에 느꼈습니다.
검색 엔진 프로젝트에서 벡터 인덱싱 방법을 결정할 때 혼자 판단하기 어려운 상황이 왔습니다. FAISS와 Annoy 중 어느 것이 제 데이터 크기에 더 맞는지 이론만으로는 확신이 서지 않았습니다.
지도교수님께 상황을 설명하고 의견을 구했고, 데이터 크기가 수만 건 수준이면 FAISS의 IVF 인덱스보다 정확 탐색이 오히려 빠를 수 있다는 조언을 들었습니다. 그때까지 저는 대규모 데이터셋 기준으로 만들어진 라이브러리 문서를 그대로 따라가고 있었는데, 데이터 규모에 맞는 선택이 따로 있다는 것을 그 대화에서 처음 정리했습니다.
또 임베딩 모델 선택에서는 Hugging Face 포럼에서 비슷한 과제를 다룬 실험 공유글을 찾아서 참고했습니다. 공개된 벤치마크를 처음 활용해봤는데, 직접 모든 모델을 실험하는 것보다 먼저 커뮤니티 자료를 확인하는 습관이 탐색 비용을 크게 줄인다는 것을 배웠습니다.
검색 프로젝트를 마친 뒤 가장 신경 쓴 것은 다음에 비슷한 과제를 할 때 처음부터 반복하지 않도록 기록을 남기는 일이었습니다.
인덱스 구조를 바꿀 때마다 응답 시간과 메모리 사용량 변화를 스프레드시트에 기록했는데, 나중에 이 기록이 지도교수님께 설계 결정을 설명할 때 유용했습니다. 각 선택의 이유를 수치와 함께 남겨두니 회고할 때도 어느 단계에서 어떤 트레이드오프를 선택했는지 명확하게 볼 수 있었습니다.
또한 자주 반복되는 전처리 과정, 특히 형태소 분석 결과를 저장하고 재사용하는 캐싱 구조를 공통 모듈로 분리해뒀습니다. 다음 프로젝트에서 이 모듈을 그대로 가져와 쓸 수 있었고, 초기 세팅 시간이 크게 줄었습니다.
프로젝트가 끝난 뒤에도 설계 결정과 실험 결과를 기록해두는 습관이 다음 작업의 출발점을 높인다는 것이 이 프로젝트에서 남은 결입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 라인 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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