인턴 기간 중 문제 해결 경험을 통해 실무 환경에서 어떤 어려움을 만났고 어떻게 능동적으로 대처했는지 평가한다.
이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 기간에 데이터 파이프라인의 특정 단계에서 이상값이 반복 발생하는 문제를 맡았습니다. 처음엔 코드 버그를 먼저 의심했는데, 로그를 꼼꼼히 분석해보니 외부 API 응답 형식이 간헐적으로 달라지는 것이 원인이었습니다. 응답 스키마가 바뀔 때 파서가 그 변화를 처리하지 못하고 있던 것입니다. 해결 방식은 응답 스키마를 버전별로 감지해서 분기 처리하도록 파서를 수정한 것이었고, 동시에 스키마가 예상과 다를 때 알림이 가도록 모니터링을 추가했습니다. 팀원과는 작업 범위를 나눠서, 저는 파서 수정에 집중하고 팀원은 과거 실패 건 재처리를 담당했습니다. 결과적으로 이상값 발생률이 0에 가깝게 줄었고, 알림 시스템 덕분에 다음 스키마 변경은 실시간으로 감지됐습니다. 이 경험에서 배운 것은 외부 의존성이 있는 구간은 늘 방어적으로 작성해야 하고, 문제가 생겼을 때 코드보다 먼저 데이터를 봐야 한다는 점입니다.
인턴 중에 담당자가 매일 수작업으로 데이터를 취합해 보고서를 만드는 작업이 반복되고 있었습니다. 시간이 많이 걸리고 오타나 누락이 발생하는 경우도 있어서 이 과정을 자동화하면 효율이 올라갈 것이라고 판단했습니다. 담당자에게 먼저 공유하고 승인을 받은 뒤 파이썬 스크립트로 여러 시트를 합산해 보고서 초안을 자동으로 생성하는 도구를 만들었습니다. 팀원과는 요구 사항을 인터뷰 방식으로 정리하고, 중간에 테스트 버전을 공유해 피드백을 반영하는 방식으로 협력했습니다. 결과로는 매일 1~2시간 걸리던 작업이 5분 이내로 줄었고, 오류 발생도 사실상 없어졌습니다. 이 경험에서 배운 것은 문제를 발견했을 때 허락을 먼저 받고 시작하는 것이, 만들고 나서 설득하는 것보다 훨씬 빠르다는 것입니다.
자동화의 가치는 코드가 아니라 그 코드가 만드는 시간에 있습니다.
인턴으로 참여한 부서에서 고객 문의에 대한 응답 시간이 길고 답변 내용이 담당자마다 달랐던 문제를 발견했습니다. 원인을 파악하니 표준화된 응답 가이드가 없어서 각자가 과거 이메일을 찾아가며 답하는 방식이었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 자주 들어오는 문의 상위 15개를 분류하고, 각각에 대한 표준 응답 초안을 작성해 팀장에게 제안했습니다. 팀 내 협의를 거쳐 수정한 뒤 공유 문서로 관리하고, 새로운 유형의 문의가 들어오면 팀이 함께 추가하는 방식으로 운영하기 시작했습니다. 결과로는 평균 응답 시간이 반 이하로 줄었고, 고객이 재문의하는 비율도 낮아졌다는 피드백을 받았습니다. 이 경험에서 배운 것은 반복되는 문제는 개인의 노력으로 해결하는 게 아니라 구조로 해결해야 한다는 것입니다.
문서 하나가 팀의 공통 언어가 되는 순간, 문제가 시스템으로 관리되기 시작합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 한화손해보험 보험·계리 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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