이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
공급망 분석 과제에서 데이터가 흩어져 있어 어디서부터 시작해야 할지 막막했습니다. 우선 전체 문제를 재고 과다, 배송 지연, 수요 예측 오차 세 덩어리로 나누었고, 각각 해결 가능한 태스크 단위로 쪼갰습니다. 배송 지연부터 시작한 것은 데이터가 가장 완비되어 있었기 때문입니다. 태스크별로 담당자를 붙이고 2주 스프린트로 진행하니 진행 상태가 눈에 보였습니다. 처음에는 범위가 너무 크게 잡혔다는 피드백을 받았고, 한 사이클을 돌린 뒤 범위를 다시 좁혔습니다. 덕분에 두 번째 스프린트부터는 속도가 붙었고 배송 예측 오차를 18% 줄이는 결과를 얻었습니다.
문제를 한꺼번에 풀려 하지 않고 나누는 것 자체가 실행력의 시작이라고 생각합니다. 분해 없이 실행부터 들어가면 중간에 방향을 잃게 됩니다.
팀 프로젝트에서 고객 클레임이 반복되는 상황을 맡았는데, 처음엔 응대 속도를 높이는 방향으로만 접근했어요. 클레임 유형을 분류해보니 70%가 배송 정보 불일치에서 나오고 있었습니다. 증상이 아닌 원인이 명확해지자 할 일이 달라졌어요. 배송 데이터를 고객 화면에 실시간으로 연결하는 태스크 하나로 좁혔고, 팀원 두 명과 역할을 나눠 3주 안에 반영했습니다. 그 이후 같은 유형의 클레임이 60% 가까이 줄었어요.
분류 없이 실행하면 힘만 쓰고 방향을 잃는다는 걸 그때 배웠어요. 데이터로 원인을 찾고 나서야 실행이 의미를 가지더라고요. 원인 분해가 먼저고 실행은 그다음이에요.
졸업 프로젝트에서 물류 시뮬레이션을 구현할 때 전체를 한 번에 코딩하려다 두 번 엎은 경험이 있어요. 세 번째 시도에서는 먼저 입력 처리, 경로 계산, 결과 출력 세 모듈로 나눴습니다. 각 모듈을 독립 완성 후 연결하는 방식으로 바꾸니 오류를 발견하는 시점이 달라졌어요. 경로 계산 모듈에서 예외가 생겼을 때 다른 부분에 영향을 주지 않아서 빠르게 수정할 수 있었습니다.
단위 테스트를 붙이는 습관도 이때 시작했어요. 마감 일주일 전에 전체를 연결했고 큰 오류 없이 발표를 마쳤습니다. 분해가 실행 속도를 오히려 높인다는 걸 직접 느꼈어요. 처음에 더 오래 설계하는 게 전체 시간을 줄인다는 걸 그때 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 물류운영 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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