예시 답변 1
약 75초
탐색 목적을 정의하고 콜드스타트·인기 편향을 함께 다룬 결
추천 시스템을 만들 때 "왜 추천해야 하는가"를 먼저 정의했습니다. 탐색 도움이 목적이면 다양성 지표를 신경 써야 하고, 체류 시간이 목적이면 개인화 정확도가 핵심이 달라지기 때문입니다. 첫 구현에서는 협업 필터링으로 유사 사용자 행동을 기반으로 잡았는데, 신규 사용자 50명 중 추천이 빈 경우가 40% 이상이었습니다. 콜드스타트를 해소하려고 인기 아이템 폴백을 뒀는데 그러자 인기 편향이 심해져서, 콘텐츠 기반 필터를 혼합하는 하이브리드 방식으로 바꿨습니다. 오프라인 NDCG로는 성능이 올라갔는데 온라인 클릭률이 함께 올라가는지는 AB 테스트로 확인해야 한다는 걸 이 과정에서 배웠습니다. 모델 정확도보다 서비스 목적이 평가 기준의 출발점이라는 게 이 경험의 결론입니다.
이 결의 특징
추천 목적 정의를 가장 먼저 하고, 협업 필터링·콜드스타트·인기 편향을 직접 경험하면서 하이브리드 방식으로 전환한 경험이 중심입니다. 오프라인 지표와 온라인 지표의 차이도 언급합니다.
이 결이 통하는 자리
ML 엔지니어·추천 시스템 직군 면접에서 '추천 개발에서 무엇을 중점으로 하나'를 물을 때 잘 맞습니다. 콜드스타트와 인기 편향을 직접 해결한 경험이 있는 지원자인지 확인하고 싶은 면접관이 멈추는 결입니다.