이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
대규모 데이터 엔지니어링 실무는 없습니다. 학부 캡스톤에서 작은 ETL 파이프라인 6주를 다뤄본 정도입니다.
그 경험에서 본 가장 중요한 관리 요소는 데이터 정합성·증분 처리·실패 복구 세 가지였습니다. 데이터 12만 건을 매일 적재하는 자리에서 중복 키 처리를 안 하면 다음 날 두 배가 되는 자리가 가장 자주 부딪힌 자리였습니다.
첫 자리에 멱등성 없이 시작한 실패가 있었고, 한 작업 재실행으로 데이터가 두 배가 된 자리가 있었습니다. 그 일이 멱등성은 첫 자리부터라는 자세를 만들었습니다. 실무에서도 사수의 양식과 순서를 첫 자리에서 손에 익히고, 그 흐름이 매일의 자세로 굳어지게 만드는 자리부터 들어가고 싶습니다. 그 자세는 어떤 자리에서도 같은 결을 만든다고 봤고, 새 직무에서도 첫 한 달의 작은 자리에서부터 그 결을 그대로 가져가는 자세로 들어가고 싶습니다.
데이터 엔지니어링 프로젝트에서 챙겨야 한다고 본 관리 요소는 네 가지입니다.
첫째, 스키마·정합성 관리. 원본·중간·결과의 스키마가 한 곳에 글로 합의. 둘째, 증분·재시작 가능성. 어디까지 처리했는지·어디부터 다시. 셋째, 실패 복구와 알림. 작업이 멈췄을 때 누가·언제 알게 되는지. 넷째, 데이터 품질 측정. NULL 비율·중복률·갱신 지연을 대시보드 한 화면.
캡스톤에서 4단계 품질 측정을 빠뜨린 실패가 있었고, 데이터 이상을 며칠 늦게 알아챈 자리가 있었습니다. 그 일이 품질은 첫 자리부터라는 자세를 만들었습니다. 실무에서도 사수의 양식과 순서를 첫 자리에서 손에 익히고, 그 흐름이 매일의 자세로 굳어지게 만드는 자리부터 들어가고 싶습니다.
데이터 엔지니어링의 본체는 정상 흐름이 아니라 실패 시나리오라는 걸 캡스톤에서 봤습니다.
정상 흐름의 코드는 한 주에 끝났습니다. 그 뒤 5주는 실패 시나리오만 만진 자리였습니다. 원본 API 다운·중간 작업 실패·결과 적재 오류에 각각의 복구 절차가 필요했습니다.
첫 자리에 실패 시나리오 안 본 실패가 있었고, 한 작업 실패가 5단계를 깬 자리가 있었습니다. 그 일이 실패는 첫 자리부터 글로라는 자세를 만들었습니다. 실무에서도 사수의 복구 절차부터 익히고 싶습니다. 실무에서도 사수의 양식과 순서를 첫 자리에서 손에 익히고, 그 흐름이 매일의 자세로 굳어지게 만드는 자리부터 들어가고 싶습니다. 그 자세는 어떤 자리에서도 같은 결을 만든다고 봤고, 새 직무에서도 첫 한 달의 작은 자리에서부터 그 결을 그대로 가져가는 자세로 들어가고 싶습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 비즈테크아이 인프라/클라우드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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