빅데이터 전문가라는 특정 타이틀보다는, 데이터를 실제 문제 해결에 연결할 수 있는 사람이 되고 싶다는 방향이 더 맞는 표현인 것 같습니다.
학부에서 머신러닝 수업과 데이터베이스 과목을 들으면서, 데이터 규모 자체보다 어떤 질문을 던지느냐가 더 중요하다는 것을 느꼈습니다. 작은 데이터에서도 잘못된 질문을 하면 쓸모없는 분석이 나오고, 반대로 명확한 문제 정의가 있으면 수십만 행 데이터도 방향 있게 처리할 수 있었습니다.
지금 당장의 목표는 분산 처리나 스트리밍 데이터 같은 빅데이터 인프라보다, 데이터 파이프라인 구축과 분석 자동화를 제대로 익히는 것입니다. 실무에서 반복되는 데이터 처리 과정을 효율화하는 역할부터 시작해서 규모를 키워나가고 싶습니다.
다른 결도 보시겠어요?
WHAT OFTEN MISSES
이 질문에서 자주 빠지는 자리.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
1
떨어뜨린 옵션이 1개라도 있는가? "이게 답이었어요"만으로는 의사결정이 아니라 그냥 선택입니다.
2
선택 기준이 그 프로젝트에 한정되는가? "성능이 좋아서"는 일반론, "우리 트래픽이 X 패턴이라서"가 본인의 답입니다.
3
결과 숫자 1개를 정확히 말할 수 있는가? P95·QPS·적중률 — 무엇이든 1개. 숫자가 없으면 직감으로 한 일처럼 들리기 쉽습니다.
4
지금 다시 한다면 어떻게 할지 답할 수 있는가? "잘했다"보다 "이건 다르게 했을 것 같다"가 더 깊은 인상을 남깁니다.
FOLLOW-UPS
진짜 면접은 두 번째 질문부터입니다.
이 질문에 이어 한국고용정보원 데이터 사이언티스트 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
壹
예상 꼬리질문 1
빅데이터 전문가가 되는 이유는 무엇인가요?
貳
예상 꼬리질문 2
빅데이터 분야에서 어떤 기술을 배우고 싶으신가요?
參
예상 꼬리질문 3
현재 빅데이터에 대한 경험은 어떤 것이 있나요?
NEXT
읽으셨다면, 한 번 말로 해보세요.
같은 질문으로 음성 면접을 받아보면 어디서 막히는지 바로 보입니다. 첫 면접은 무료입니다.
이 페이지의 질문·답변·꼬리질문은 유사 직군 채용 시장의 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물을 분석해 구성한 학습 자료입니다. 특정 회사가 실제로 이 질문을 출제했다는 것을 보장하지 않으며, 모든 예시는 우문현답이 직접 작성한 창작물입니다. 해당 회사의 공식 입장과는 무관합니다. 회사 측의 정정 요청이 있을 경우 24시간 이내에 응답·수정합니다.
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