이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 추천 모델이 배포된 후 성능이 점점 떨어지는 문제를 추적했습니다. 데이터 드리프트(Data Drift)가 원인이었습니다. 학습 당시와 실제 서비스 데이터의 분포가 달라지면서 모델 예측 품질이 내려갔습니다. 저는 입력 피처 분포를 주기적으로 기준값과 비교하는 모니터링 파이프라인을 만들었습니다. KL divergence로 분포 차이를 수치화하고, 임계값을 넘으면 슬랙 알림이 오도록 설정했습니다. 재학습 트리거 기준도 자동으로 평가 지표가 N% 하락하면 실행되도록 구성했습니다. 이 구조 덕분에 이후 6주 동안 성능 저하를 조기에 감지해 3회 재학습을 적시에 진행했습니다. 모델은 배포가 끝이 아니라 모니터링이 진짜 시작이라는 걸 배웠습니다. 앞으로도 모델을 운영할 때 배포가 끝이 아니라 모니터링이 진짜 시작이라는 원칙을 유지하겠습니다.
드리프트는 예측 가능한 문제이므로, 감지 자동화로 대응 속도를 높이는 것이 핵심입니다.
졸업 프로젝트에서 텍스트 감성 분류 모델을 배포까지 진행했습니다. 처음엔 validation F1이 0.88이었는데 배포 2주 후 예측 정확도가 떨어졌습니다. 원인을 보니 실제 입력 데이터의 맞춤법 오류율이 학습 데이터와 달라져 분포가 틀어진 것이었습니다. 이후 입력 텍스트의 평균 길이·특수문자 비율을 매일 체크하는 로그를 추가했습니다. Grafana로 시각화하고, 이상 패턴이 보이면 바로 확인하는 구조를 만들었습니다. 여기에 한 달에 한 번 예측 결과 샘플 100건을 수동 검수하는 루틴을 더했습니다. 완전 자동화만으로는 놓치는 부분이 생긴다는 걸 알게 됐고, 주기적인 사람의 눈이 모니터링 사각지대를 채워준다는 걸 이 경험으로 배웠습니다.
연구실 인턴 때 추천 알고리즘의 CTR 지표가 배포 3주 후 눈에 띄게 하락하는 상황을 맡았습니다. 모델 전체를 재학습하기 전에 피처별 중요도를 계산해 원인을 좁히는 것부터 시작했습니다. 계절성 피처가 오히려 노이즈로 작동하고 있었고, 해당 피처를 제거한 경량 버전을 A/B 테스트로 비교했습니다.
2주간 병렬 운영 결과 CTR이 1.3%p 회복됐고 이후 경량 버전으로 전환했습니다. 이 경험으로 개선 작업의 첫 단계는 가설 없이 전체를 다시 만드는 게 아니라 어디서 무너지는지 격리하는 것임을 알게 됐습니다. 이후 주 1회 팀 채널에 성능 지표 요약 리포트를 공유하는 루틴도 만들었고, 팀원들이 모델 상태를 각자 파악하게 되면서 피드백 속도도 빨라졌습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 데이터 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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