이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
ML 파이프라인 실무 구축은 경험해본 적이 없습니다. 학부 캡스톤에서 작은 분류 모델 학습 파이프라인을 8주간 직접 짜본 정도입니다.
그때 쓴 도구는 세 가지였습니다 — pandas 전처리, scikit-learn 학습, MLflow 실험 기록. 데이터 12만 건·5개 피처로 5개 실험을 돌렸고, MLflow의 실험 비교 화면이 결정 한 번의 시간을 30분 줄였습니다.
가장 어려운 자리는 데이터 정합성이었습니다. 학습 데이터에 중복 1,200건이 섞여 성능이 부풀려진 실패가 있었고, 그 일이 모델보다 데이터 점검이 먼저라는 자세를 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.
ML 파이프라인 도구를 네 묶음으로 봤습니다.
첫째, 데이터 처리. pandas·polars·SQL로 전처리·정합성 점검. 둘째, 학습 프레임워크. scikit-learn·PyTorch 중 문제에 맞춰 선택. 셋째, 실험 관리. MLflow·Weights & Biases 같은 도구로 실험 비교 화면을 한 곳에. 넷째, 배포·서빙.
Docker·FastAPI로 모델을 호출 가능한 자리로 옮기기.
캡스톤에서 실험 관리 도구를 학기 중반에 도입한 실패가 있었습니다. 그 전 4주의 실험이 비교 가능한 자리에서 빠진 자리가 있었습니다. 그 일이 실험 관리는 첫 자리부터라는 자세를 만들었습니다. 실무에서도 사수의 양식과 순서를 첫 자리에서 손에 익히고, 그 흐름이 매일의 자세로 굳어지게 만드는 자리부터 들어가고 싶습니다.
ML 파이프라인의 본체는 모델·도구보다 데이터 정합성이라는 걸 캡스톤에서 봤습니다.
첫 모델 정확도 88%가 교수님 검토 자리에서 무너진 자리가 있었습니다. 학습 데이터와 검증 데이터에 중복 1,200건이 섞여 모델이 본 적 있는 데이터로 평가받은 자리였습니다. 중복을 제거하니 정확도는 73%로 떨어졌지만, 그 숫자가 진짜였습니다.
첫 자리에서 데이터 점검을 빠뜨린 실패가 모든 시간을 헛되게 만든 자리였습니다. 그 일이 데이터 → 모델 → 도구 순서를 만들었습니다. 실무에서도 데이터 검증 한 줄을 첫 자리에 두는 자세로 들어가고 싶습니다. 실무에서도 사수의 양식과 순서를 첫 자리에서 손에 익히고, 그 흐름이 매일의 자세로 굳어지게 만드는 자리부터 들어가고 싶습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 데이터 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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