우문현답
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    問
    토토스데이터·AI 일반경험·이력2026년 출제

    Python과 Airflow를 활용한 프로젝트 경험에 대해 구체적으로 설명해 주세요.

    답변 미리보기

    졸업 프로젝트에서 공공 데이터를 주기적으로 수집하는 파이프라인이 필요했습니다. 처음엔 크론잡으로 시작했는데 실패 시 알림이 없고 로그도 불편해서 Airflow를…

    예상 답변 시간
    60~90초
    예상 꼬리질문
    3회
    난이도
    난이도 중상
    출제 빈도
    높음
    INTERVIEWER'S INTENT · 면접관의 의도

    이 질문, 네 갈래로 뜯어봅니다.

    면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.

    問
    01
    프로젝트 경험은 어떤가?
    Python과 Airflow를 활용한 프로젝트 경험의 구체적인 내용이 답에 있어야 합니다. 없으면 면접관이 '어떤 프로젝트였나요?' 같은 질문을 추가로 던지는 경우가 자주 보입니다.
    骨
    02
    어떤 기술을 사용했는가?
    사용한 기술과 도구에 대한 구체적인 설명이 필요합니다. 이 부분이 없으면 면접관이 '왜 이 기술을 선택했나요?'를 추가로 묻는 자리가 자주 보입니다.
    語
    03
    결과는 어땠는가?
    프로젝트의 결과나 성과에 대한 설명이 답에 포함된 흔적이 있어야 합니다. 없으면 면접관이 '어떤 결과를 얻었나요?' 같은 질문을 던지는 경우가 많습니다.
    本
    04
    어떤 어려움이 있었는가?
    프로젝트 진행 중 겪었던 어려움과 이를 극복한 방법에 대한 서술이 필요합니다. 이 부분이 부족하면 면접관이 '어떤 문제를 해결했나요?'를 추가로 묻는 경우가 자주 보입니다.
    말로 해봐야 는다
    읽는 것과 말하는 건 다릅니다.
    이 질문, 소리 내어 답해 볼까요?
    토스 면접관 페르소나가 이 질문을 던지고, 당신의 답에 꼬리질문으로 되물어요.
    음성으로 답해보기
    Airflow를 처음 설치하고 간단한 파이프라인을 만들었던 경험약 90초반복적인 데이터 정제 업무를 파이썬 스크립트로 자동화한 경험약 90초여러 단계로 나뉜 파이프라인에서 의존 관계를 설계한 경험약 90초
    Airflow 첫 셋업 경험
    약 90초

    Airflow를 처음 설치하고 간단한 파이프라인을 만들었던 경험

    졸업 프로젝트에서 공공 데이터를 주기적으로 수집하는 파이프라인이 필요했습니다. 처음엔 크론잡으로 시작했는데 실패 시 알림이 없고 로그도 불편해서 Airflow를 써보기로 했습니다. 처음 셋업에 이틀이 걸렸는데, 가장 어려웠던 건 의존성 버전이 맞지 않아서 계속 에러가 나는 상황이었습니다. 공식 문서와 깃허브 이슈를 뒤지면서 해결했고, 그 과정에서 오히려 내부 구조를 더 깊이 이해하게 됐습니다. 결국 7일 단위 수집 DAG를 만들어서 실패 시 슬랙 알림이 오도록 설정했고, 교수님께 시연할 때 파이프라인이 자동으로 돌아가는 걸 보여드렸습니다. 어려움은 초반 셋업 외에도 DAG 파일 오류가 조용히 넘어가는 경우가 있어서 로그 확인을 습관화하게 됐습니다.

    직접 셋업하고 실패하는 과정이 튜토리얼보다 훨씬 빠른 학습이었습니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.

    이 결의 특징
    크론잡의 한계(알림 부재)를 겪고 Airflow로 전환했으나 의존성 오류로 이틀이 걸린 어려움을, 공식 문서와 이슈 탐색으로 해결한 구체 과정이 담긴 흔적입니다.
    이 결이 통하는 자리
    실패한 셋업 과정이 내부 구조 이해로 이어졌다는 인과가 구체적으로 제시될 때 통합니다. 로그 확인 습관화까지 짚는 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.
    파이썬으로 데이터 처리 자동화
    약 90초

    반복적인 데이터 정제 업무를 파이썬 스크립트로 자동화한 경험

    인턴 때 매주 수작업으로 엑셀 파일을 정제하는 업무가 있었습니다. 30분씩 걸리는 작업이었는데, 담당자분이 매번 하시는 걸 보고 '이거 스크립트로 자동화할 수 있을 것 같다'고 말씀드렸습니다. 허락을 받고 판다스로 2일 만에 스크립트를 만들었고, 30분짜리 작업이 1분으로 줄었습니다. 담당자분이 '이제 다른 일 할 시간이 생겼다'고 하셨는데, 작은 자동화가 사람의 시간을 돌려주는 걸 처음으로 체감했습니다. 어려움은 예외 케이스 처리였는데, 처음 만든 스크립트가 특수문자가 들어간 행에서 오류를 냈습니다. 나중에 예외 케이스를 10개 더 찾아서 처리했고, 그때부터 항상 엣지 케이스를 먼저 생각하는 습관이 생겼습니다.

    자동화는 완성이 아니라 계속 보완하는 것이라는 걸 그때 배웠습니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.

    이 결의 특징
    수작업 30분 업무를 판다스 스크립트로 2일 만에 1분으로 줄인 구체 수치와, 특수문자 예외 처리 실패를 겪고 엣지 케이스 습관을 만든 흔적이 있습니다.
    이 결이 통하는 자리
    자동화의 시간 단축 수치와 그 이후 보완 과정이 함께 제시될 때 통합니다. 완성이 아니라 계속 보완한다는 인식이 있는 자리에서 면접관의 신뢰가 쌓이는 결이 보입니다.
    DAG 설계와 의존성 관리
    약 90초

    여러 단계로 나뉜 파이프라인에서 의존 관계를 설계한 경험

    데이터 파이프라인 개인 프로젝트에서 수집 → 정제 → 적재 3단계를 Airflow DAG로 만들었습니다. 처음엔 3개를 하나의 태스크로 합쳤는데, 정제 단계에서 오류가 나면 어디서 난 건지 알 수 없었습니다. 각 단계를 별도 태스크로 나누고 의존성을 설정하니, 실패한 지점만 재실행할 수 있게 됐습니다. 전체 파이프라인을 재실행하는 시간이 크게 줄었고, 오류 원인도 즉시 확인할 수 있었습니다. 어려움은 태스크 간에 데이터를 어떻게 전달할지였는데, 처음엔 Xcom을 썼다가 데이터가 크면 성능 문제가 생긴다는 걸 알고 중간 파일로 바꿨습니다. 결과 측면에서는 파이프라인이 3주 동안 큰 오류 없이 돌았습니다.

    작게 나눌수록 디버깅이 쉬워진다는 게 파이프라인 설계에서 배운 가장 중요한 원칙입니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.

    이 결의 특징
    태스크를 하나로 합쳤다가 오류 지점을 특정 못 한 실패에서, 단계별로 나눠 재실행 가능한 구조로 전환한 설계 변화가 구체적으로 담긴 흔적입니다.
    이 결이 통하는 자리
    작게 나눌수록 디버깅이 쉬워진다는 원칙이 구체 실패 사례와 함께 살아 있을 때 통합니다. 데이터 전달 방식(Xcom에서 파일로) 전환까지 짚는 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.
    !
    위 답변은 여러 풀이 중 한 가지 예시입니다. 정답이 아니며, 외워서 그대로 말하면 면접관이 다음 질문을 그 자리에서 시작하는 경우가 많습니다. 본인의 프로젝트·기준·숫자로 다시 짜는 자리로만 쓰세요.
    ✕자주 빠지는 자리

    같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.

    • ✕떨어뜨린 옵션이 1개라도 있는가? "이게 답이었어요"만으로는 의사결정이 아니라 그냥 선택입니다.
    • ✕선택 기준이 그 프로젝트에 한정되는가? "성능이 좋아서"는 일반론, "우리 트래픽이 X 패턴이라서"가 본인의 답입니다.
    • ✕결과 숫자 1개를 정확히 말할 수 있는가? P95·QPS·적중률 — 무엇이든 1개. 숫자가 없으면 직감으로 한 일처럼 들리기 쉽습니다.
    • ✕지금 다시 한다면 어떻게 할지 답할 수 있는가? "잘했다"보다 "이건 다르게 했을 것 같다"가 더 깊은 인상을 남깁니다.
    ▶이어질 꼬리질문

    진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.

    壹프로젝트를 진행하며 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?
    貳이 프로젝트에서 어떤 성과를 얻었나요?
    參이 기술을 사용하면서 다른 대안은 고려하지 않았나요?
    이제, 직접 답해볼 차례예요.
    눈으로 읽은 답은 면접장에서 나오지 않아요. 토스 면접관과 이 질문으로 한 번 대화해 보세요.
    이 질문으로 모의면접 해보기
    또는, 다음 질문으로

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    01면접관의 의도02답변의 결03실수·꼬리질문04관련 질문
    말로 해봐야 는다
    이 질문, 토스 면접관과
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