이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 기간에 주간 보고서 취합 작업을 자동화한 경험이 있습니다. 당시 팀에서 매주 월요일마다 5개 팀의 실적 엑셀 파일을 수동으로 열어 한 파일에 합치는 작업이 약 1시간 걸리고 있었습니다. 형식이 조금씩 달라 복사·붙여넣기 실수도 자주 있었습니다. 저는 과 를 사용해 각 팀 파일을 자동으로 읽어 정해진 양식의 통합 파일을 생성하는 스크립트를 만들었습니다. 각 팀 파일의 컬럼 위치가 다른 경우를 처리하는 게 가장 까다로웠는데, 헤더 행을 기준으로 컬럼을 동적으로 매핑하는 방식으로 해결했습니다. 완성 후 실행 시간은 약 3분으로 줄었고, 이후 다른 팀원이 수동 수정을 하지 않아도 될 만큼 정확도가 높았습니다. 팀장이 이 스크립트를 다음 분기에도 계속 사용하겠다고 하셨고, 문서화까지 부탁하셔서 사용 설명서도 작성했습니다. 자동화는 기술보다 어떤 반복 패턴을 잡아내는지가 더 중요하다는 것을 그때 배웠습니다.
학부 연구실에서 실험 데이터 전처리를 반복적으로 수작업으로 하는 병목을 발견해서 자동화 스크립트를 작성한 경험이 있습니다. 당시 CSV 형태로 쌓이는 측정값에서 이상치를 제거하고 특정 포맷으로 변환하는 작업을 연구원들이 매번 Excel로 하고 있었는데, 파일 수가 30개를 넘어가면 한 번에 2~3시간이 소요되는 구조였습니다.
pandas로 파일을 읽고 z-score 기준으로 이상치를 필터링한 뒤 표준 포맷으로 내보내는 스크립트를 만들었습니다. 가장 까다로웠던 부분은 측정 장비마다 열 이름과 단위가 미묘하게 달라서 매핑 테이블을 별도로 관리해야 했던 점입니다. 매핑 파일을 스크립트 외부 YAML에 분리해 두면 코드 수정 없이 새 장비를 추가할 수 있게 구조를 잡았고, 이후 다른 연구원이 직접 매핑만 추가해 사용했습니다. 재사용을 고려해 처음부터 입력 인터페이스를 분리해 두는 게 유지보수 비용을 낮춘다는 것을 그때 실감했습니다.
졸업 프로젝트 마무리 단계에서 팀원들이 각자 다른 폴더에 결과 파일을 저장해 버전 추적이 안 되는 문제가 생겼습니다. 파일명에 날짜를 붙이는 방식이라 어느 게 최신인지 확인하는 데만 시간이 걸렸습니다. 저는 os와 shutil을 사용해 설정 파일에 적힌 기준으로 최신 파일을 자동 감지하고 중앙 폴더에 타임스탬프와 함께 복사하는 스크립트를 만들었습니다. 동시에 각 파일에 해시값을 붙여서 중복 파일이 다른 이름으로 쌓이는 것을 방지하는 로직도 넣었습니다. 처음에는 glob 패턴 매칭이 특정 OS에서 대소문자 구분을 다르게 처리하는 이슈가 있었는데, 경로 처리를 `pathlib`으로 바꾸니 일관되게 작동했습니다. 완성 후 팀원 4명이 별도 교육 없이 바로 쓸 수 있었고, 마지막 두 달간 파일 분실이나 버전 혼선이 없었습니다. 자동화의 성공 기준은 만든 사람 없이도 돌아가는 것이라고 생각하게 된 계기였습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 DBA 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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