예시 답변 1
실험 시스템 설계 경험
신규 추천 알고리즘을 검증하기 위해 사용자를 무작위로 두 그룹으로 나누는 실험 시스템을 구축한 적이 있습니다. 사용자 ID 해시값을 기준으로 그룹을 나눠 매번 같은 사용자가 같은 그룹에 배정되도록 했고, 클릭률과 체류시간을 지표로 삼아 2주간 데이터를 수집한 뒤 통계적 유의성을 검정해 신규 알고리즘 적용 여부를 판단했습니다.
그룹 배정 방식과 검증 기간, 유의성 검정까지 구체적으로 설명했다
면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
신규 추천 알고리즘을 검증하기 위해 사용자를 무작위로 두 그룹으로 나누는 실험 시스템을 구축한 적이 있습니다. 사용자 ID 해시값을 기준으로 그룹을 나눠 매번 같은 사용자가 같은 그룹에 배정되도록 했고, 클릭률과 체류시간을 지표로 삼아 2주간 데이터를 수집한 뒤 통계적 유의성을 검정해 신규 알고리즘 적용 여부를 판단했습니다.
Amplitude를 활용해 버튼 위치 변경에 대한 A/B 테스트를 운영한 경험이 있습니다. 기존 위치 대비 전환율이 12퍼센트 개선된 것을 확인했지만, 표본 크기가 충분한지 먼저 검토한 뒤에야 결과를 신뢰할 수 있다고 판단해 최소 2주의 관찰 기간을 거쳤습니다. 초반 며칠의 데이터만 보고 성급히 결론 내리지 않으려 한 점이 중요했습니다.
조선업 관련 신사업을 검토할 때도 실험적 접근을 적용했습니다. 곧바로 대규모 투자를 제안하기보다 소규모 파일럿으로 특정 공정 개선안을 먼저 적용해보고, 실제 효율 개선 수치를 확인한 뒤 확대 여부를 판단하자는 방향으로 제안서를 작성했습니다. 검증 없이 큰 결정을 내리지 않는다는 원칙은 어떤 도메인에서도 동일하게 적용된다고 생각합니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.