이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 팀의 주간 데이터 취합 과정이 수작업으로 3~4시간씩 걸리는 것을 발견했습니다. 각 담당자가 다른 포맷으로 데이터를 제출하고, 누군가 그걸 하나하나 합쳐야 했습니다. Python으로 표준 입력 폼과 자동 취합 스크립트를 만들어서 제안했고, 팀장 승인을 받아 다음 주부터 적용했습니다. 실행 시간이 3시간에서 15분으로 줄었고, 오류도 거의 사라졌습니다. 이 이니셔티브를 주도하면서 배운 건 문제를 발견하는 것만큼 제안하는 용기도 중요하다는 것입니다. 개선 아이디어는 말하기 전까지 가치가 없습니다.
개선 아이디어는 말하기 전까지 가치가 없습니다. 제안하는 용기가 결국 팀의 효율을 바꿨고, 변화는 시스템이 아니라 사람이 만든다는 걸 그때 확인했습니다.
수작업 취합 문제를 해결하기 위해 어떤 도구로 자동화할지를 먼저 결정해야 했습니다. 팀 환경에서 이미 사용 중인 도구를 최대한 활용하는 것이 새로운 도구를 도입하는 것보다 팀 전체 수용도가 높아서 실제로 사용될 가능성이 높다는 걸 고려했습니다. 스프레드시트 기반 환경이었기 때문에 Python 스크립트로 파일을 읽어 통합 양식으로 자동 변환하는 방식을 선택했습니다.
기술적으로 완벽한 해결책보다 팀이 쓸 수 있는 해결책이 더 가치 있다는 걸 그 과정에서 배웠습니다. 구현 후 팀원에게 설명할 때 복잡하지 않게 만들어야 유지보수가 쉽다는 원칙도 생겼습니다. 완성 이후에도 포맷이 바뀌었을 때 수정이 쉽도록 설계한 것이 나중에 실제로 도움이 됐습니다.
자동화는 만드는 것보다 유지할 수 있게 만드는 것이 더 중요합니다. Python 스크립트가 도구 도입 없이 자동화를 구현한 방법이었습니다.
자동화 이후에 예상하지 못한 변화가 생겼습니다. 취합 시간이 줄어드는 것은 기대했지만, 담당자들이 데이터 포맷에 더 신경 쓰기 시작한 것이 의외였습니다. 입력이 자동으로 통합되는 걸 알게 되면서 자신의 데이터 품질이 전체 결과에 영향을 준다는 인식이 생긴 것입니다.
데이터 책임감이 자동화 이후에 자연스럽게 생겼다는 걸 그때 이해했습니다. 자동화가 단순히 시간을 아끼는 것이 아니라 프로세스의 투명성을 높이는 효과도 있다는 걸 배웠습니다. 자동화된 흐름에서 문제가 생기면 어디서 생겼는지가 더 명확하게 드러나기 때문입니다. 이 경험이 프로세스를 개선할 때 기술적 해결만큼 사람의 인식 변화도 중요하다는 관점을 만들었습니다.
자동화는 도구이고, 문화가 그것을 작동하게 합니다. 데이터 책임감이 자동화 이후 팀에 생긴 변화입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 SCM·공급망 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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