이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
팀 프로젝트에서 텍스트 분류 기능을 추가하면서 어디에 모델을 올리고 어떻게 서빙할지 처음부터 설계해야 하는 상황이었습니다.
모델 학습, 저장, 서빙을 분리해서 각 단계가 독립적으로 교체 가능하게 구성하였습니다. 처음에는 전부 한 서버에 올려서 모델을 업데이트할 때 서비스도 잠시 내려가는 문제가 있었는데, 모델 서버를 분리하고 나서 서비스 중단 없이 모델을 바꿀 수 있게 되었습니다.
전사 규모는 아니었지만, 어떤 기준으로 컴포넌트를 나눌지 결정하는 것이 설계의 핵심이라는 것을 배웠습니다. 지금 당장 작동하는 것보다 나중에 수정하기 쉬운 구조가 더 중요하다는 것을 그 경험에서 알게 되었습니다. 그 경험이 AI 파이프라인 설계에 대한 감을 키워주었습니다.
팀에서 추천 기능을 만들기로 했는데 어떤 라이브러리와 서빙 방식을 써야 할지 의견이 갈렸어요. 각자 써본 것을 선호하는 상황이었습니다.
실제 요구사항 목록을 먼저 만들고 각 옵션이 그것을 얼마나 충족하는지 비교하는 방식으로 결정했어요. 응답 속도, 배포 복잡도, 팀 학습 비용 세 가지를 기준으로 했는데, 우리 팀 규모에서는 성능보다 배포 단순성이 더 중요하다는 걸 합의하면서 자연스럽게 결정이 됐어요.
기술 스택 결정이 '어떤 게 더 좋은가'보다 '우리 상황에서 무엇이 맞는가'의 문제라는 걸 그 과정에서 배웠어요. 같은 기술이라도 팀 규모와 운영 방식에 따라 답이 달라진다는 것도요. 그 경험이 기술 선택을 맥락 안에서 보는 시각을 만들어줬어요.
기존에 운영 중인 서비스에 AI 기반 자동 분류 기능을 추가하는 작업을 맡았어요. 기존 코드를 건드리지 않으면서 새 기능을 붙여야 했습니다.
기존 API 앞에 AI 처리 레이어를 추가하는 방식으로 설계했어요. 기존 흐름은 그대로 두고, AI 결과가 있으면 그 값을 우선 쓰고 없으면 기존 방식으로 폴백하는 구조였습니다. 처음엔 AI 모델 응답이 느릴 때 전체가 느려지는 문제가 있었는데, 비동기 처리로 바꾸면서 해결됐어요.
그 경험에서 AI 기능을 추가할 때 기존 시스템을 보호하면서 점진적으로 연결하는 것이 중요하다는 걸 배웠어요. 한 번에 다 바꾸려 하면 예상치 못한 문제가 생기고, 단계적으로 가면 각 단계에서 검증할 수 있습니다. 그 경험 덕분에 한 단계 성장할 수 있었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 MLOps 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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