이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
이상·위험을 걸러내는 시스템을 실무로 설계해본 경험은 아직 없습니다. 그래서 그 부분은 솔직히 말씀드리는 게 알맞은 안내라고 생각합니다.
다만 면접을 준비하며 공부한 바로, 제가 이해하기로 과탐지는 "정상인데 위험으로 잘못 잡는 것"입니다. 이게 많으면 멀쩡한 사용자가 자꾸 막혀 불편을 겪습니다.
제가 졸업 프로젝트에서 이상 데이터를 걸러내는 작은 규칙을 만들 때, 기준을 너무 엄하게 잡았다가 정상 데이터까지 걸러낸 적이 있었습니다. 그 실패로 저는 거르는 기준은 "위험을 막는 것"과 "정상을 통과시키는 것"의 균형이라는 점을 배웠습니다. 과탐지를 줄이려면 기준을 데이터로 조정하고, 의심 건은 한 번 더 확인하는 단계를 두는 게 좋다고 봅니다. 경험이 부족한 만큼, 저는 입사 후 실제 설계를 선배에게 배우며 채워가겠습니다.
이상 탐지 시스템을 실무로 설계해본 적은 없지만, 과탐지를 어떻게 줄일지 작은 경험으로 배운 게 있습니다.
제가 졸업 프로젝트에서 이상 데이터를 거르는 규칙을 만들 때, 처음엔 제가 한 번의 기준으로 "위험/정상"을 단번에 갈랐습니다. 그러자 애매한 정상 데이터까지 위험으로 잡혔습니다.
그 실패 뒤 저는 두 단계로 나눴습니다. 1차로 의심되는 것을 넓게 모으되, 바로 막지 않고 2차로 한 번 더 확인하는 단계를 둔 것입니다. 그러자 정상을 잘못 막는 일이 크게 줄었습니다. 과탐지를 줄이는 전략은 한 번에 단정하지 않고, 의심 건을 한 번 더 검증하는 단계를 두는 것이라고 이해합니다. 경험이 부족한 만큼, 저는 입사 후 실제 시스템 설계를 선배에게 배우며 채워가겠습니다.
이상·위험 탐지 시스템 설계에 대한 제 경험을 솔직히 말씀드리면, 실무로 해본 적은 없고 학부 프로젝트의 작은 데이터 필터링 경험으로 익힌 단계입니다. 다만 저는 모른다고 멈추기보다 스스로 메우는 편입니다.
최근 저는 이상 탐지에서 과탐지를 어떻게 줄이는지 자료로 찾아보며 노트를 정리했습니다. 그 과정에서 제가 이해한 것은, 이 일이 위험과 정상을 가르는 기준의 데이터 기반 조정, 의심 건의 단계적 재검증, 오탐 사례의 지속 학습이라는 축으로 이뤄진다는 점입니다.
아직 실무 경험이 없다는 건 제 분명한 한계입니다. 그래서 입사 후 초기에는 선배의 설계를 따라가며 익히는 시간이 필요하다고 봅니다. 다만 학부에서 이상 데이터를 거르는 규칙을 직접 만들어본 점이 토대가 되고, 모르는 걸 덮어놓고 안다고 하지 않는 것이 제 태도입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 서비스 오너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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