[면접 합격자료] 11번가 Machine Learning 및 검색랭킹 개발 합격 문항 기출 최종합격

1. 머신러닝 모델을 검색 랭킹에 적용할 때 고려해야 할 핵심 지표는 무엇인가요

머신러닝 모델을 검색 랭킹에 적용할 때 가장 핵심적으로 고려해야 할 지표는 사용자 경험 향상과 유효성 평가를 위한 다양한 성능 지표입니다. 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)은 검색결과의 적합성과 관련된 기본 지표로, 정밀도가 높으면 사용자에게 정확한 정보를 제공하는 데 유리하며, 재현율이 높으면 더 많은 관련 정보를 놓치지 않고 보여줄 수 있습니다. 실제 사례로, 검색 결과의 정밀도를 75%에서 85%로 향상시킨 경우, 사용자 클릭률(CTR)이 평균 20% 증가하는 효과를 가져왔습니다. 다음으로, NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)는 검색 결과의 순위 품질을 평가하는 핵심 지표로, 특히 상위 결과에 대한 사용자 만족도를 높이기에 유용합니다. A/B 테스트를 통해, NDCG 점수를 0. 75에서 0. 84로 향상시키는 동안 사용자 이탈률이 15% 감소하는 결과를 얻었습니다. 또한, 사용자 클릭률(CTR), 평균 클릭 깊이(MD) 등도 중요한 지표로 활용됩니다. 예상되는 로열 고객 비율 상승, 이탈률 감소, 구매 전환율 증가 등을 종합적으로 고려하여 모델의 성능을 최적…