이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
운영 병목을 찾을 때 가장 먼저 하는 건 '어디서 시간이 가장 많이 걸리는가'를 데이터로 보는 것입니다. 느리다는 느낌은 있지만 어디가 병목인지 모르면 엉뚱한 곳을 고치게 됩니다. 수업 프로젝트에서 가상 콜센터 운영 데이터를 분석했는데, 처음엔 상담원 수가 부족해서 느리다고 생각했습니다. 데이터를 보니 상담원 가동률은 충분했는데, 통화 후 데이터 입력 시간이 전체의 40%를 차지하고 있었습니다. 병목이 상담이 아니라 후처리 단계였던 겁니다. 그 지점을 찾고 나서야 입력 양식 간소화라는 해결책이 나왔습니다. 처음 가정이 틀렸다는 걸 인정하는 게 어려웠지만, 데이터가 없었다면 계속 상담원만 늘렸을 겁니다. 운영 개선에서 데이터 없이 개선하면 비용만 늘어난다는 교훈을 그 경험으로 배웠습니다.
운영 병목을 개선하기 위한 첫 단계는 전체 프로세스를 시각화하는 것이라고 생각합니다. 어디서 막히는지 보려면 먼저 흐름이 보여야 합니다. 수업 과제에서 온라인 주문 처리 프로세스를 플로우차트로 그리는 작업을 했는데, 그 과정에서 '승인 → 대기 → 재확인 → 처리'로 이어지는 불필요한 중간 단계가 시각적으로 드러났습니다. 실제 처리 단계는 몇 개 안 됐는데, 중간 대기와 재확인이 전체 시간의 절반을 차지했습니다. 그 단계를 없애거나 자동화하는 방향을 제안했고, 교수님께서 문제를 구조적으로 잘 파악했다는 피드백을 주셨습니다. 실무에서도 느리다는 감각보다 흐름을 그려보는 것이 병목 식별의 출발점이라고 생각합니다. 아직 실제 운영 환경 경험은 없지만, 이 접근 방식이 유효하다고 배웠습니다.
팀 프로젝트에서 매주 데이터를 수동으로 정리해서 보고서를 만드는 작업이 있었습니다. 한 번에 2~3시간이 걸렸고, 내용이 비슷한데 반복 작업이라 지치는 구조였습니다. 이게 병목이라는 걸 느꼈지만 처음엔 어떻게 해결할지 몰랐습니다. 파이썬으로 데이터를 자동 정리하는 스크립트를 만들어보기로 했습니다. 처음 시도는 예외 케이스를 처리하지 못해서 절반만 작동했고, 수정하는 데 또 오래 걸렸습니다. 하지만 완성하고 나서는 같은 작업을 10분 이내로 줄일 수 있었습니다. 자동화 자체보다 어떤 작업이 자동화할 가치가 있는지 판단하는 것이 더 중요하다는 걸 그 과정에서 배웠습니다. 반복적이고, 규칙이 있고, 빈도가 높은 작업이 자동화 우선순위가 된다는 기준이 생겼습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 품질보증 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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