이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
프로덕션 수준에 가까운 머신러닝 솔루션을 개발한 경험은 캡스톤 프로젝트에서 실제 데이터를 받아 분류 모델을 서비스로 배포하면서 쌓았습니다. 학교에서의 ML과 가장 달랐던 점은, 정확도만 높이면 끝이 아니라 배포 후에도 지속적으로 관리해야 한다는 것이었습니다.
데이터 드리프트를 경험했는데, 학습 데이터와 실제 입력 분포가 달라지면서 모델 성능이 점점 낮아지는 것을 모니터링 지표로 발견했습니다. FastAPI로 모델을 REST API로 감싸 배포했고, 예측 요청과 결과를 로깅해 이후 재학습 데이터로 활용하는 파이프라인을 만들었습니다.
모델 버전 관리도 중요했는데, 새 버전을 배포할 때 이전 버전으로 롤백할 수 있어야 성능 저하 시 빠르게 대응할 수 있었습니다. ML은 모델 학습이 끝이 아니라 배포 후 관리가 실제 업무의 더 큰 부분이라는 결을 얻었습니다.
생산 수준에 가까운 ML 솔루션을 운영하면서 가장 어려웠던 것은 모델이 배포 이후에도 잘 동작하는지를 지속적으로 확인하는 것이었습니다. 처음에는 오프라인 평가 지표가 좋으면 서빙에서도 비슷한 결과가 나올 것이라고 생각했는데, 실제 사용자 데이터와 학습 데이터의 분포가 점차 달라지면서 성능이 저하되는 것을 나중에야 발견했습니다. 이 경험에서 모델 성능을 오프라인 데이터로만 평가하는 것의 한계를 직접 경험했습니다. 이후에는 서빙 입력 데이터의 분포를 학습 데이터와 비교하는 지표를 추가했고, 일정 수준 이상 차이가 나면 재학습을 검토하는 기준을 만들었습니다. 생산 수준 ML 솔루션은 모델을 한 번 잘 만드는 것보다 운영 중 변화를 감지하고 대응하는 구조를 갖추는 것이 더 중요하다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
생산 환경에 ML 모델을 배포한 후 추론 지연 시간이 예상보다 높다는 피드백을 받았습니다. 개발 환경에서는 문제가 없었는데, 실제 트래픽이 들어오는 상황에서는 응답 시간이 허용 범위를 벗어나는 경우가 생겼습니다. 프로파일링으로 병목을 확인하니 모델 자체보다 입력 전처리 단계에서 시간이 많이 소요되고 있었습니다. 전처리를 배치로 묶어서 처리하는 방식으로 개선하니 평균 응답 시간이 요구사항 범위 안으로 들어왔습니다. 이 과정에서 배운 것은 ML 시스템의 성능은 모델 정확도만으로 평가할 수 없고, 실제 사용 환경에서 지연 시간과 처리량을 함께 측정해야 한다는 것이었습니다. 개발 환경과 실제 환경의 차이를 줄이려면 배포 전에 프로덕션과 유사한 조건에서 테스트하는 단계가 필요하다는 것을 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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