이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
물류 현장 실습에서 주간 인력 수요 예측 시트를 개선하는 작업을 맡았습니다. 처음에는 전주 실적을 그대로 반영하는 단순 방식이었는데, 특정 요일이나 행사 기간에 오차가 크게 발생했습니다. 과거 2년치 배송량 데이터를 뽑아서 요일, 날씨, 할인 이벤트 여부를 변수로 넣어보았으나, 변수가 많아질수록 오히려 현장 적용이 복잡해지는 문제가 발생했습니다. 결국 3개 핵심 변수로 단순화하고 현장 팀장이 직접 값을 입력할 수 있게 만들었더니, 실제 활용률이 높아졌습니다.
도구는 정확도보다 사용 가능성이 먼저라는 것을 그때 배웠습니다. 현장이 사용하지 않는 도구는 아무리 정교해도 쓸모가 없다는 것을 깨달았고, 이후 모든 도구 설계에서 사용자 관점을 먼저 고려하게 되었습니다.
첫 번째 인력 계획 도구를 만들었을 때는 예측이 너무 낙관적이었어요. 평균 처리량을 기준으로 잡았는데, 실제 현장은 고성과자와 신규 인원이 섞인 구조라 편차가 컸거든요. 배치를 잘못 계산해서 야간 시간대에 인력이 부족했던 날이 있었고, 그 피드백을 받고 중간값 대신 분포를 고려한 구간 추정 방식으로 바꿨어요. 단일 숫자로 계획하면 최악의 상황을 대비할 수 없다는 걸 알았고, 이후엔 버퍼 인원 계산 항목을 별도로 두게 됐습니다. 이 경험 뒤로 계획은 단일 시나리오가 아니라 범위로 세워야 한다는 원칙이 생겼어요. 그 원칙을 가지게 된 뒤로 인력 계획뿐 아니라 어떤 예측 작업에서도 단일 수치보다 범위를 먼저 고민하게 됐습니다.
인력 계획 도구를 혼자 만들면 현장 감각이 빠진다는 걸 초반에 느꼈어요. 스프레드시트로 초안을 만들어서 현장 담당자에게 보여줬을 때, '이 항목은 현실에서 안 된다'는 피드백이 줄줄이 나왔거든요. 그때부터 매주 30분씩 현장 팀장과 리뷰를 하면서 입력 항목과 자동 계산 로직을 조율했어요. 완성까지 3주가 더 걸렸지만, 실제 사용률이 높아졌고 예측 오차도 줄었습니다.
도구는 만드는 게 아니라 함께 다듬는 것이라는 생각이 그때 생겼어요. 현장과 함께 만든 도구는 현장이 알아서 발전시킨다는 것도 그때 배웠어요. 유지 보수 요청이 오히려 줄었거든요. 좋은 도구는 사용자가 자발적으로 발전시킨다는 것도 그때 확인한 원칙 중 하나입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 운송·물류 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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