예시 답변 1
약 90초
MLflow 실험 추적과 Airflow DAG 연동
머신러닝 플랫폼 구축에서 MLflow로 실험을 추적하고 Airflow로 학습 파이프라인을 오케스트레이션하는 구조를 설계한 경험이 있습니다. 기존에는 실험 결과를 개인 스프레드시트로 관리해 재현이 어렵고 팀 공유가 힘든 문제가 있었습니다. MLflow는 실험 파라미터, 메트릭, 아티팩트를 중앙 관리하는 역할로 도입했고, Airflow DAG는 데이터 전처리 → 학습 → 평가 → 레지스트리 등록 순으로 파이프라인을 자동화했습니다. 팀 협업에서 각 팀원이 MLflow 서버에 동일한 실험 네이밍 규칙을 따르도록 가이드를 만들었습니다. 구축 결과 실험 재현율이 100%가 됐고, 모델 배포까지 걸리는 시간이 기존 3일에서 당일로 단축됐습니다. 플랫폼 구축은 기술 선택보다 팀 전체가 일관되게 사용하는 워크플로우 설계가 핵심입니다.
이 결의 특징
실험 결과를 개인 스프레드시트로 관리해 재현이 어렵던 통증에서 출발해 MLflow로 파라미터·메트릭·아티팩트를 중앙화하고 Airflow DAG로 전처리→학습→평가→등록을 자동화한 흐름이 또렷합니다. 동일 실험 네이밍 규칙 가이드를 만든 대목이, 재현율 100%를 도구가 아닌 워크플로우 설계의 결과로 읽히게 하는 결이 보입니다.
이 결이 통하는 자리
'플랫폼 구축은 기술 선택보다 팀 전체가 일관되게 쓰는 워크플로우 설계가 핵심'이라는 관점이 네이밍 규칙으로 받쳐질 때 통합합니다. 배포 시간 3일→당일이 자동화와 인과로 묶이는 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.