이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
사이드 프로젝트에서 외부 문서를 매주 직접 읽고 핵심 내용을 요약해서 팀원들에게 공유하는 작업을 담당했는데, 매번 1~2시간씩 걸렸습니다. LLM API를 써서 자동 요약 스크립트를 만들어봤는데, 처음 만든 버전에서 요약이 너무 짧거나 맥락이 빠져서 팀원들이 "이게 무슨 내용이냐"는 반응이 나왔습니다. 프롬프트를 다섯 번 이상 수정하면서 원하는 길이와 포맷을 잡는 데 사흘이 걸렸습니다. 결국 안정화된 뒤로는 요약 작업이 10분 이내로 줄었고, 팀원 두 명이 그 시간에 다른 업무를 더 볼 수 있게 됐습니다. 자동화에서 도구 자체보다 "어떤 출력을 원하는지 명확히 정의하는 것"이 더 중요하다는 걸 그 경험에서 배웠습니다.
인턴 때 모니터링 알람이 너무 많이 와서 실제 위협을 놓치는 문제가 있었는데, 담당자가 알람 필터링 규칙을 정리하는 작업을 저한테 맡겼습니다. 저는 과거 알람 로그를 보면서 오탐 패턴을 찾아 규칙으로 정리했고, 파이썬으로 해당 패턴이 맞으면 자동으로 무시하는 스크립트를 만들었습니다. 처음 규칙을 너무 넓게 잡아서 진짜 위협 알람도 걸러진 적이 있었고, 담당자한테 지적받았습니다. 이후엔 규칙을 추가할 때 기존 정상 알람과 이상 알람 목록에 대해 먼저 테스트하는 단계를 추가했습니다. 자동화가 잘못되면 오히려 놓치는 게 생긴다는 걸 그때 실감했습니다.
캡스톤 프로젝트에서 매주 진행 현황을 정해진 양식으로 정리하는 작업이 있었는데, 팀원 네 명이 돌아가면서 매번 30분씩 썼습니다. 제가 공유 스프레드시트에서 데이터를 읽어서 양식에 맞게 채우는 파이썬 스크립트를 만들었고, 처음엔 날짜 포맷 파싱이 깨져서 출력이 이상하게 나왔습니다. 포맷 맞추는 데 반나절이 걸렸지만, 이후로는 스크립트 실행 후 내용만 검토하면 돼서 팀 전체 기준으로 매주 2시간 이상을 아꼈습니다. AI 도구를 쓰는 것보다 단순한 자동화였지만, 반복 작업을 줄이는 게 팀 전체 리소스에 실제로 영향을 준다는 걸 처음 직접 확인했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 코빗 정보보안 담당 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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