이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
팀 프로젝트에서 PoC 설계와 결과 리포팅을 담당한 경험이 있습니다. PoC에서 가장 중요하게 생각한 것은 검증하려는 가설을 처음부터 명확히 정의하는 것이었습니다. 가설이 불명확하면 실험 결과를 어떻게 해석해야 할지 기준이 없어지기 때문입니다. 성공 기준을 사전에 수치로 정해두었고, 예를 들어 특정 API 응답 시간이 200ms 이내인지를 판단 기준으로 삼았습니다. 결과 분석 리포트에는 실험 환경 조건, 측정 방법, 실제 결과, 한계 네 가지를 빠뜨리지 않으려 했습니다. 특히 한계를 솔직하게 기술하는 것이 중요하다고 생각하는데, 조건이 제한된 PoC 결과를 실제 운영 환경에서 그대로 믿으면 나중에 더 큰 비용이 생깁니다. 리포트를 공유한 뒤 팀에서 예상치 못한 질문이 나오면서 실험 설계의 맹점을 발견하는 경험도 했습니다. PoC는 결론보다 실험 설계가 더 중요하다는 결을 얻었습니다.
PoC 설계와 리포팅에서 본인 사례로 닫힌 경험은 데이터베이스 쿼리 성능 개선 가능성을 검증하는 PoC에서 가설을 먼저 수치로 정의하고 실험한 케이스였습니다. 인덱스 추가로 특정 쿼리가 얼마나 빨라지는지를 PoC 형태로 확인하려 했을 때, 처음에는 막연하게 '빨라질 것이다'로 시작했는데 이 방식으로는 결과를 어떻게 해석할지 기준이 없었습니다.
성공 기준을 응답 시간 기준으로 먼저 정한 뒤 실험하자 결과 해석이 명확해졌습니다. PoC에서 가설 없이 실험하면 결과가 나와도 성공인지 실패인지 판단할 수 없다는 결이 생겼습니다.
PoC 설계와 리포팅에서 측정 가능한 결과로 닫힌 경험은 개선 전후를 같은 환경에서 비교 측정해서 리포트에 포함한 케이스였습니다. PoC 결과를 공유할 때 처음에는 정성적인 설명 위주로 정리했는데, 팀에서 실제 얼마나 차이가 나는지를 물어보는 경우가 있었습니다.
이후에는 개선 전후 수치를 같은 환경에서 측정해 비교하는 것을 PoC 결과에 포함하게 됐습니다. 정성 설명만 있는 PoC 결과는 의사결정 근거로 쓰기 어렵고, 수치가 있어야 팀에서 다음 단계로 이어질 수 있다는 결이 남아 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 크라우드웍스 테크니컬 PM 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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