입사 후 하고 싶은 업무를 통해 직무에 대한 구체적 비전과 한전KDN의 업무에 대한 이해도, 기여 의지를 평가한다.
이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
한전KDN에 입사한다면 전력 IT 시스템의 운영 안정성을 높이는 업무에 기여하고 싶습니다. 전력망은 중단이 허용되지 않는 크리티컬 인프라이기 때문에, 장애 예측과 예방 정비 쪽에서 데이터 분석이 실질적인 가치를 만들 수 있다고 생각합니다. 학교에서 배운 시계열 데이터 분석 기술을 전력 설비 이상 감지에 적용하는 방향을 탐색하고 싶습니다. 처음에는 기존 운영 데이터를 이해하고 패턴을 파악하는 데 집중하겠습니다. 장기적으로는 현장 엔지니어와 데이터 팀 사이에서 연결 역할을 할 수 있는 사람이 되고 싶습니다. 이 방향을 실현하려면 현장 엔지니어와 충분한 대화를 먼저 쌓아야 한다고 생각합니다.
데이터가 현장 신뢰를 얻는 데 시간이 걸린다는 것도 알고, 그 과정을 감수하겠습니다.
전력 IT 시스템에서 활용하고 싶은 기술 스택을 구체적으로 말씀드리면, 시계열 이상 감지에 특화된 Python 생태계 라이브러리와 SCADA 데이터 처리 방식에 관심이 있습니다. 학교 프로젝트에서 시계열 분석을 할 때 Prophet과 statsmodels를 써봤는데, 전력 수요 데이터처럼 주기성이 강한 시계열에서 계절성과 이상치를 분리하는 것이 핵심이라는 것을 배웠습니다. 실무에서는 SCADA나 실시간 측정 데이터를 처리하는 것이 다른 도메인과 다르다고 이해하고 있습니다. 밀리초 단위의 고빈도 데이터이거나, 반대로 수 분 단위의 집계 데이터일 수 있어서 데이터의 시간 해상도에 맞는 접근 방식이 필요합니다. 아직 실무 경험은 없지만 이 도메인의 데이터 특성을 배우면서 기존 통계 분석 역량을 적용하는 방향으로 시작하겠습니다.
기술은 배울 수 있는 것이고, 도메인을 이해하는 것이 먼저라는 생각으로 접근하겠습니다.
제가 이 조직에서 기여하고 싶은 방향은 분석 결과가 운영 의사결정에 실제로 쓰이는 것입니다. 분석을 하는 것과 그 분석이 현장에서 쓰이는 것은 다른 문제라는 것을 수업에서 배웠습니다. 현장에서 신뢰를 얻지 못하는 분석은 리포트로 끝나고, 의사결정을 바꾸지 못합니다. 제가 그 연결을 만들기 위해 하고 싶은 것은 현장 엔지니어와 정기적으로 만나서 어떤 문제가 반복되는지를 직접 듣고, 그것을 분석 과제로 전환하는 것입니다. 분석 주제를 스스로 정하는 것보다 현장 문제를 출발점으로 삼는 것이 실제 기여에 더 가깝다고 생각합니다. 이 과정에서 제가 가져올 수 있는 가치는 분석 자체가 아니라 분석이 현장 판단을 뒷받침하게 만드는 것입니다.
데이터 분석가의 역할이 숫자를 내놓는 것이 아니라 의사결정을 지원하는 것이라는 인식으로 일하고 싶습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 한전KDN SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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