이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
기업 ML 파이프라인 실무는 없습니다. 학부 캡스톤에서 작은 분류 모델 학습·평가 파이프라인 8주가 가장 가까운 자리입니다.
데이터 12만 건·5개 피처로 전처리·학습·평가·실험 기록 한 사이클을 pandas·scikit-learn·MLflow로 묶었습니다. 5개 실험을 비교 화면 한 곳에서 본 자리가 결정 시간을 30분 줄인 자리였습니다.
첫 모델 정확도 88%가 학습·검증 데이터 중복으로 부풀려진 실패가 있었고, 진짜 정확도 73%였던 자리가 있었습니다. 그 일이 모델보다 데이터 점검이 먼저라는 자세를 만들었습니다. 실무에서도 사수의 양식과 순서를 첫 자리에서 손에 익히고, 그 흐름이 매일의 자세로 굳어지게 만드는 자리부터 들어가고 싶습니다.
ML 파이프라인 설계에서 챙긴 자리는 네 곳입니다.
첫째, 데이터 정합성·중복 점검. 학습·검증 분리·중복 키 점검. 둘째, 실험 관리. MLflow 같은 도구로 비교 가능한 자리. 셋째, 재현 가능성. 시드 고정·환경 잠금·코드 버전 관리. 넷째, 배포·모니터링. 모델 서빙과 데이터 드리프트 감시.
캡스톤에서 4단계 드리프트를 안 본 실패가 있었고, 시간이 지난 데이터로 성능이 떨어진 자리가 있었습니다. 그 일이 배포 후 모니터링까지가 파이프라인이라는 자세를 만들었습니다. 실무에서도 사수의 양식과 순서를 첫 자리에서 손에 익히고, 그 흐름이 매일의 자세로 굳어지게 만드는 자리부터 들어가고 싶습니다. 그 자세는 어떤 자리에서도 같은 결을 만든다고 봤고, 새 직무에서도 첫 한 달의 작은 자리에서부터 그 결을 그대로 가져가는 자세로 들어가고 싶습니다.
ML 파이프라인의 본체는 모델·도구보다 데이터의 신뢰성이라는 걸 캡스톤에서 봤습니다.
첫 모델 정확도 88%가 교수님 검토 자리에서 무너진 자리가 있었습니다. 중복 1,200건이 학습·검증에 섞여 부풀려진 자리였습니다. 중복을 제거하니 73%로 떨어졌지만 그 숫자가 진짜였습니다.
첫 자리에 데이터 점검을 빠뜨린 실패가 있었고, 그 일이 데이터 → 모델 → 도구라는 순서를 만들었습니다. 실무에서도 사수의 데이터 검증 양식부터 익히고 싶습니다. 실무에서도 사수의 양식과 순서를 첫 자리에서 손에 익히고, 그 흐름이 매일의 자세로 굳어지게 만드는 자리부터 들어가고 싶습니다. 그 자세는 어떤 자리에서도 같은 결을 만든다고 봤고, 새 직무에서도 첫 한 달의 작은 자리에서부터 그 결을 그대로 가져가는 자세로 들어가고 싶습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 Tmap Mobility 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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