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실무 프로젝트를 통한 ML 서비스 관심 심화
머신러닝 서비스에 대한 관심은 추천 시스템이 사용자 행동에 실시간으로 반응하는 방식을 처음 접했을 때 시작됐습니다. 단순 규칙이 아닌 데이터 패턴으로 개인화가 이루어진다는 점이 인상적이었고, 이후 ML 프로젝트를 직접 수행하면서 관심이 깊어졌습니다. 구체적으로는 사용자 이탈 예측 모델을 설계하고 운영 환경에 배포한 경험이 있습니다.
XGBoost 모델을 학습해 FastAPI로 서빙하면서, 모델 성능과 서빙 레이턴시 사이의 트레이드오프를 직접 경험했습니다. 이 경험은 현재 지원 직무의 모델 개발부터 서비스 적용까지의 전 과정 이해에 직접 연결됩니다. ML 서비스는 모델 정확도가 아니라 비즈니스 임팩트가 최종 기준임을 배웠습니다.
이 결의 특징
추천 시스템이 사용자 행동에 실시간 반응하는 방식을 접하며 단순 규칙이 아닌 데이터 패턴으로 개인화가 이뤄진다는 점에 끌린 계기가 또렷합니다. 이탈 예측 모델을 XGBoost로 학습해 FastAPI로 서빙하며 성능과 레이턴시 트레이드오프를 직접 겪은 대목이, 관심을 호기심 너머 개발-서빙 전 과정 이해로 읽히게 하는 결이 보입니다.
이 결이 통하는 자리
그 경험이 모델 개발부터 서비스 적용까지의 이해로 직무에 연결되는 흐름이 살아 있을 때 통합합니다. 'ML 서비스의 최종 기준은 정확도가 아니라 비즈니스 임팩트'라는 배운 점이 트레이드오프 경험으로 받쳐지는 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.