[면접 합격자료] 야놀자 Software Engineer ML Product 합격 문항 기출 최종합격

1. 머신러닝 모델을 개발할 때 고려해야 할 핵심 요소들은 무엇인가요

머신러닝 모델을 개발할 때 고려해야 할 핵심 요소들은 데이터의 품질과 양, 특징 선택, 모델의 일반화 능력, 오버핏팅 방지, 계산 비용, 그리고 배포 후 유지보수입니다. 데이터는 모델의 성능에 결정적 영향을 미치므로, 정제, 정규화, 이상치 제거 등 전처리를 철저히 해야 합니다. 예를 들어, 야놀자의 호텔 추천 시스템 개발 시, 고객 이용 패턴 데이터를 1년간 수집해 평균 10만 건 이상을 사용했고, 결측값은 평균값 대체를 통해 95% 이상 해결하였습니다. 특징 선택은 모델의 복잡도를 줄이고 성능을 높이기 위해 중요합니다. 일반적으로 피처 엔지니어링에 30%의 노력을 투자하며, 일부 사례에서는 차원 축소 기법인 PCA를 활용해 성능 향상률이 15% 상승하는 것을 확인하였습니다. 모델의 일반화 능력을 높이기 위해 교차 검증과 정규화 기법을 적용하며, 과적합 방지용 Dropout이나 L2 정규화 기법도 활용합니다. 계산 비용 고려는 실시간 요구나 배포 환경에서 중요하며, 예를 들어 실시간 추천 엔진에서는 모델 추론 속도를 30ms 이하로 유지하여 사용자 경험을 향상시켰습니다. 마지막…