[면접 합격자료] 버킷플레이스(오늘의집) Software Engineer, Machine Learning, Search 합격 문항 기출 최종합격

1. 검색 알고리즘의 기본 원리와 이를 개선하기 위한 머신러닝 기법에 대해 설명해보세요.

검색 알고리즘은 사용자가 입력한 검색어와 관련성 높은 결과를 빠르게 제공하는 것이 핵심입니다. 초기에는 키워드 일치, TF-IDF, BM25 같은 통계적 방법을 주로 사용했으며, 이는 문서와 사용자 쿼리 간의 단어 빈도와 역받은 빈도를 고려하여 랭킹을 결정합니다. 하지만 이러한 방법은 맥락이나 의미를 반영하지 못하는 한계가 있습니다. 최근에는 딥러닝 기반의 자연어 처리 모델인 BERT, RoBERTa 등을 활용하여 검색 정확도를 높였습니다. 예를 들어, 오늘의집에서는 BERT 기반 모델 도입 후 사용자 검색 관련 클릭률이 15% 증가하였으며, 검색 관련 구매 전환율도 10% 향상된 기록이 있습니다. 머신러닝 기법은 사용자의 행동 데이터를 실시간으로 학습하거나 강화학습을 적용하여 개인화된 검색 결과를 제공하는데 효과적입니다. 또한, 쿼리 확장이나 세부 태깅을 통해 의미망을 파악하는 방법도 개발하여, 오타나 의도 불명확한 검색어도 높은 적합도를 유지하도록 개선됩니다. 이처럼 근본 원리인 통계적 방법과 딥러닝 기법의 결합으로 검색 엔진의 정밀도를 향상시키고…