이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI 프로젝트 프레임워크를 공식적으로 리딩한 경험은 없지만, 팀 프로젝트에서 실험 코드와 프로덕션 코드가 뒤섞여서 재현이 안 되는 문제를 겪으면서 간단한 규칙을 만든 적이 있습니다.
팀원들이 각자 다른 방식으로 모델을 저장하고 실험을 기록해서, 2주 뒤에 누가 어떤 파라미터로 어떤 결과를 냈는지 아무도 몰랐습니다. 제가 간단한 템플릿을 만들어서 실험 설정과 결과를 YAML 파일로 남기는 규칙을 제안하였습니다.
팀원들이 처음에는 귀찮아했지만, 나중에 베스트 설정을 빠르게 찾을 수 있어서 오히려 고마워하였습니다. 재현 가능성이 AI 프로젝트에서 제일 기본이라는 것을 이때 배웠습니다. 공식 MLOps 프레임워크 도입 전 작은 규칙부터 시작하는 것도 중요하다고 느꼈습니다.
AI 프로젝트 프레임워크를 팀 전체에 리딩해본 경험은 없지만, 개인 프로젝트에서 MLflow로 실험을 추적하도록 바꾼 경험이 있어요.
처음엔 결과를 노트에 수작업으로 기록했는데, 실험이 20개를 넘어가니 어느 게 베스트인지 찾는 것 자체가 일이 됐어요. MLflow를 붙이니 파라미터와 메트릭이 자동으로 기록되고 비교가 쉬워졌습니다.
팀에서 도입한다면 처음부터 전부 바꾸려 하지 않고 실험 로깅 하나부터 시작하는 게 현실적이라고 생각해요. 도입 효과를 빠르게 보여줘야 팀원들의 저항이 줄어든다는 것도 개인 경험에서 느꼈습니다. 작은 성공 사례를 쌓아가는 방식이 효과적이에요.
AI 프레임워크 베스트 프랙티스를 리딩한 사례는 없지만, AI 개발 방법론을 공부하면서 재현 가능성과 버전 관리가 일반 소프트웨어 개발과 다른 점이 있다는 걸 배웠어요.
코드 버전 관리는 Git으로 하면 되는데, 데이터와 모델 가중치도 버전을 맞춰야 한다는 게 AI 특유의 과제예요. 같은 코드라도 학습 데이터가 다르면 결과가 달라지니까요.
이런 문제를 해결하는 도구들(DVC, MLflow, Weights&Biases)을 공부하면서 프레임워크 자체보다 팀이 공통으로 따르는 규칙이 더 중요하다는 걸 느꼈어요. 실험 기록, 모델 버전, 환경 고정 세 가지만 지켜도 재현성이 크게 올라간다고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SK inc.(AX) 솔루션 아키텍트 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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