이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
GPU 클러스터나 머신러닝 운영 환경을 실제로 운영한 경험은 없습니다. 다만 AI 관련 프로젝트를 해보면서 학습 환경 설정이 얼마나 까다로운지 간접적으로 경험했습니다. 캡스톤 프로젝트에서 팀원이 모델 학습 환경을 각자 다르게 설정하다 보니 같은 코드가 어떤 환경에서는 돌고 어떤 환경에서는 안 되는 문제가 생겼습니다. 그때 환경 재현이 얼마나 중요한지 실감했고, 이후로 가상환경과 의존성 명시를 철저히 하게 됐습니다. 클러스터 운영이나 분산 학습 같은 더 큰 규모의 환경은 경험이 없는 만큼 입사 후 빠르게 배우겠습니다.
개인 프로젝트에서 모델 학습 환경을 직접 구성해본 적이 있습니다. 가상환경 설정, 의존성 관리, 학습 스크립트 실행까지 직접 해봤는데, GPU가 없어서 CPU로만 돌렸습니다. 처음에 패키지 버전 충돌로 학습이 시작도 안 된 적이 있었고, 의존성 파일을 처음부터 정확히 명시하지 않은 게 실패였습니다. 이후로 환경 파일을 먼저 정리하고 새 환경에서 처음부터 다시 설치하는 방식으로 검증하게 됐습니다. GPU 클러스터나 분산 환경은 경험이 없어서 규모 차이가 얼마나 큰지 모르지만, 환경 재현성과 의존성 관리가 중요하다는 원칙은 비슷할 것 같습니다. 실무 환경에서 빠르게 배워가겠습니다.
머신러닝 수업에서 팀원 네 명이 같은 환경에서 모델을 학습시키는 과제를 했는데, 환경이 달라서 코드가 한 명한테만 돌아가는 문제가 생겼습니다. 그때부터 환경 재현성이 왜 중요한지 처음으로 진지하게 생각했습니다. 수업에서 다룬 건 개인 환경 기준이라 클러스터나 운영 자동화 개념은 이론 수준이었습니다. 여러 노드를 관리하거나 학습 작업을 스케줄링하는 실무 운영은 경험이 없어서 입사 후 배워야 하는 영역이라고 생각합니다. 빠르게 적응하겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 인프라 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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