최근에 우리 검색팀의 인턴을 뽑느데 서류심사 및 면접에 참관을 했다.

서류전형 및 면접과정을 거치면서 특히 면접과정에서는 혹시나 이분들이 떨어지더라도 “면접에서 배울게 많았다” 라는 생각이 들게끔 준비를 좀 했었다. 물론 어떻게 느꼈는지는 그분들의 소관이지만 내가 지금까지 느껴왔던 A+ 면접들을 벤치마킹 했다는것은 부정하지 않겠다.

이번에 면접을 공식적으로 처음 진행해 보면서 느낀점은…

학교에서 배운것만으로는 일단 어떤 입사든지간에 광장히 부족하다는 것과 그래서 그런지 면접관들은 이 분들이 실제 지원한 분야에 대해서 개인적인 관심이 있는지 없는지를 주로 보게 된다는 것을 느꼈다. 대부분 묻지마 지원을 한 사람들은 스팩이 어찌되었건 떨어지게 되어 있는걸 알 수 있었다.

그래도 다행히 적합한 분이 있어서 이달 말부터 같이 뭔가를 진행하게 될거 같다.

인턴이 내부 자원에 대해서 얼마나 엑세스가 가능할지 모르겠지만 최대한 지원해서 아주 좋은 경험을 하게끔 도와줄 생각이다.

사실 인턴 프로젝트를 계획하면서 개인적으로 하고 싶었던 것을 같이 해볼 생각이 많았다. 오늘 계획서를 보고 팀장님이 굉장히 좋은 주제같다는 말씀을 하셨다.

시작하는 생각은 아래와 같았다.

“IR은 데이터의 통계적 현상을 다루는 것이다.”

쿼리의 의미 문서 자체의 의미도 중요하지만, 검색의 퀄리티를 좌지우지 하는것은 역시 사용자의 의도라는 것이 생각의 시발점이였다.

자세한 아이디어는 사실 책을 번역하는 과정에서 힌트를 얻은 것이다. 물론 번역하는 책에서 그 아이디어가 나온게 아니라 태깅에 대해서 설명하는 부분이 있는데 이걸 쿼리에 적용하면 어떨까 하는 생각에서 시작이 되었다. (물론 검색에 태깅을 하는것 따위는 아니다. ㅡㅡ;)
따라서 이번 프로젝트는 쿼리에 대한 집단지성 프로젝트가 될 것이다.

이걸 하면서 데이터 클리닝 작업을 하겠고 feature 추출 작업 및 클러스터링 작업까지 하게 될 것이다.
아마 이런 작업들이 대부분의 시간을 잡아먹지 않을까 하는 생각도 해본다.

이게 잘 된다면 에디팅 리소스를 많이 줄일 수 있을것이고 좀더 쿼리에 대해서 자세한 것들을 알수 있을 것이라 예상하고 있다.

개인적으로도 결과가 매우 궁금한 프로젝트이고, 잘 되면 파급 효과는 꽤 큰 프로젝트가 될 거라 생각한다.

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