인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요 수현님 ! 질문 잘해주셨어요 !

질문해 주신 내용에 대해 답변드려볼게요 ~

우선 추천시스템 관련해서는 포트폴리오에 작성하시는 걸 추천드려요 !

다만, 수치적 증명이 어려운 상황이시라면 "품질을 개선했다"라고 단정 짓기보다는 "품질 개선을 위해 이러한 접근을 시도했다" 정도로 표현하시는 게 좋을 것 같아요~

면접관 입장에서는 결과 자체보다 "왜 이상치가 추천 품질에 영향을 준다고 생각했는지", "왜 KMeans와 DBSCAN을 선택했는지" 같은 사고 과정에 더 관심을 가지는 경우가 많거든요!

추가로 가능하시다면, 이상치 제거 전/후로 간단한 비교 지표를 만들어보시는 것도 방법이에요 :)

Kafka 클러스터와 쿠버네티스 배포 관련해서도 작성하시는 걸 추천드려요!

말씀하신 대로 단순히 "배포했다"만 적으면 차별점이 없을 수 있지만, 사고 흐름과 트러블슈팅 과정이 기록되어 있다면 충분히 가치가 있어요 ! 오히려 실무에서는 "어떤 문제를 만났고, 어떻게 해결했는지"가 훨씬 중요하거든요!

정리하자면, 두 가지 모두 포트폴리오에 작성하시되 "결과" 보다는 "과정과 사고흐름"에 초점을 맞춰서 작성하시는 걸 추천드려요 :)

추가로 궁금하신 점 있으시면 또 질문 남겨주세요~~

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이수현님.

백엔드 프로젝트에서의 추천시스템 개선 경험은 포트폴리오에 포함할 가치가 충분해 보입니다. 특히, KMeans와 DBSCAN 같은 클러스터링 기법을 활용하여 이상치 제거를 통해 추천 품질을 개선하려는 시도는 문제 해결 능력을 어필할 수 있는 좋은 사례입니다. 수치적인 개선 지표가 명확하지 않더라도, 이 과정에서 어떤 기술적 접근과 논리가 사용되었는지, 그리고 어떠한 문제 의식을 가지고 접근했는지를 설명하신다면 인사담당자에게 긍정적인 인상을 줄 수 있습니다.

포트폴리오에 포함할 수 있는 내용:

1. 문제 정의: 기존 추천 시스템의 한계점 및 해결이 필요한 이유를 간단히 설명합니다.
   
2. 기술적 접근 방법: KMeans와 DBSCAN을 사용한 이유와 이들이 어떻게 이상치를 제거하고 추천 품질을 향상시키는데 기여했는지를 구체적으로 설명합니다.
   
3. 사고 과정: 문제 해결을 위한 논리적 사고 과정과 시도했던 여러 방법들을 부각시킵니다.
   
4. 결과 및 교훈: 비록 명확한 수치가 없더라도, 프로젝트를 통해 배운 점과 앞으로의 개선점 또한 언급하세요.
   

이러한 내용들이 포함될 경우, 단순히 결과물이 아닌 그 과정과 문제 해결 능력을 보여주는 포트폴리오가 될 것입니다. 유사한 주제에 관한 기존 질문과 답변도 참고가 되실 수 있습니다:

• 기술 어필을 위한 프로젝트 선택
  
• 특정 프레임워크 분석 경험
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.