이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터 분석을 엑셀로만 하다가 처리 속도와 반복 작업의 한계를 느끼면서 Python을 스스로 배우기로 했습니다. 처음 2주는 문법이 낯설어서 기존 방식보다 오래 걸렸습니다. 그래도 계속한 건, 한 번 짜두면 같은 작업을 데이터 크기에 관계없이 반복할 수 있다는 구조적 이점이 명확했기 때문입니다. 3주차부터는 이전에 2시간 걸리던 정제 작업이 스크립트 1개로 해결됐고, 변화의 초기 비용을 버티는 게 진짜 어려운 부분이라는 걸 느꼈습니다. 이 경험 이후로 새로운 방식을 시도할 때 처음 며칠의 불편함을 기준으로 판단하지 않는 태도가 생겼습니다. 변화 직후의 불편함이 나쁜 선택의 신호가 아니라는 걸 이때 처음 확인했고, 변화는 익숙해지기 전까지의 저항을 통과하는 과정이라고 생각합니다.
학습 방식을 바꾼 경험이 기억에 남습니다. 처음에는 혼자 강의를 듣고 코드를 따라 치는 방식으로 공부했는데, 개념은 이해하는데 응용이 안 되는 문제가 반복됐습니다. 스터디 그룹에 합류해 같은 내용을 다른 사람에게 설명하는 과정을 추가했습니다. 처음에는 설명하는 게 오히려 시간이 더 걸렸는데, 설명하면서 내가 어디서 막연하게 알고 있는지가 바로 드러났습니다. 3회 이상 설명한 개념은 이후 응용 문제에서도 훨씬 잘 풀렸습니다. 한계는 스터디 진도를 맞추다 보면 이해보다 진도가 앞서는 경우가 생긴다는 점이었습니다. 속도보다 이해를 우선하는 기준을 팀과 합의하자 해결됐습니다.
배운 것을 말로 꺼낼 수 있어야 진짜 아는 것이라는 걸 이 경험에서 배웠고, 지금도 새로운 것을 배울 때 설명 연습을 의도적으로 넣습니다.
팀 프로젝트에서 Django에서 FastAPI로 전환한 경험이 있습니다. 팀이 비동기 처리가 필요한 기능을 추가하기로 했고, 기존 방식의 한계를 실험으로 확인한 뒤 전환을 결정했습니다. 전환 초반에는 타입 힌트 기반의 의존성 주입 방식이 낯설었고, 기존 패턴이 안 먹혀서 같은 기능을 구현하는 데 두 배 이상 걸렸습니다. 낯선 동안 생산성이 일시적으로 떨어지는 것이 변화의 비용이라는 것을 이때 실감했습니다. 일정이 촉박해 팀에게 2주 적응 기간을 요청했고, 함께 버티자 이후에는 비동기 처리 구현이 훨씬 간결해졌습니다.
변화를 도중에 멈추면 초기 비용만 지불하고 이익은 못 받는 구조라는 것을 이 경험에서 배웠습니다. 지금도 전환 결정을 내릴 때 완료 후 이익을 먼저 계산하는 습관이 생겼습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 배달의민족(우아한형제들) MLOps 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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