인턴 기관을 통해 경력 배경을 파악하고 이후 심층 질문을 위한 맥락을 구축하려 한다.
이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
대학교 3학년 여름방학에 중소 IT 솔루션 회사에서 6주간 인턴을 했습니다. 팀은 기업 고객 대상 ERP 시스템을 운영하는 곳이었고, 저는 주로 QA 업무와 고객 문의 데이터 정리를 맡았습니다. 처음에는 단순 반복 작업이라고 생각했는데, 고객 오류 패턴을 정리하다 보니 특정 메뉴에서 오류가 집중된다는 걸 발견했습니다. 팀장님께 보고했더니 해당 메뉴의 UX 개선 작업이 다음 스프린트에 포함됐습니다. 그 경험에서 '작은 범위 안에서도 데이터를 꼼꼼히 보면 의미 있는 발견이 생긴다'는 걸 실감했습니다.
엑셀 피벗 테이블과 기초 SQL 조회는 그때 처음 실무에서 써봤고, 지금도 자주 쓰는 도구가 됐습니다. 인턴 기간이 짧아서 깊이 있는 개발 작업을 하진 못했지만, 업무 흐름과 커뮤니케이션 방식을 직접 경험한 것이 학교 수업에서는 얻기 어려운 부분이었다고 느꼈습니다.
대학 재학 중 20인 규모의 콘텐츠 스타트업에서 8주간 인턴을 했습니다. 명확한 직무 기술서 없이 입사했고, 첫 주에는 어디에 필요한지 스스로 파악해야 하는 환경이었습니다. 콘텐츠 운영 팀에서 게시물 성과 데이터를 분석하는 업무를 먼저 시작했고, 데이터가 흩어져 있어 추적이 어렵다는 점을 발견해서 채널별 성과를 한눈에 볼 수 있는 스프레드시트 대시보드를 만들었습니다. 팀장이 이것을 주간 보고에 쓰기 시작했습니다. 정해진 역할보다 필요한 것을 먼저 찾아서 하는 방식이 작은 조직에서는 더 빠르게 기여할 수 있는 방법이었습니다.
명확한 역할이 없을수록 관찰이 먼저입니다. 무엇이 부족한지 보이는 것이 기여의 시작입니다. 문제를 찾으면 역할은 따라옵니다.
4학년 1학기에 교내 연구실에서 4개월간 학부 인턴 연구원으로 활동했습니다. 주된 업무는 자연어 처리 실험용 데이터셋 전처리와 레이블링이었습니다. 처음에는 단순 반복이라고 생각했는데, 데이터 품질이 실험 결과에 직접 영향을 미친다는 것을 경험하면서 생각이 바뀌었습니다.
레이블링 기준이 불분명할 때 같은 샘플을 두 사람이 다르게 분류하는 경우가 생겼고, 기준 문서를 작성해 팀 내 일관성을 높이는 작업을 제안해 진행했습니다. 그 이후로 레이블링 일치율이 눈에 띄게 올랐습니다. 연구 과정에서는 데이터를 어떻게 만드느냐가 결과의 신뢰성을 결정한다는 것을 가장 크게 배웠습니다.
좋은 데이터가 좋은 결과보다 먼저입니다. 기준이 명확하면 팀의 작업이 하나로 모입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 대한항공 생산 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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