이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
포트폴리오 프로젝트에서 회원 테이블에 이메일이 중복 저장되는 문제가 생겼습니다. 가입 버튼을 두 번 클릭하면 같은 계정이 두 번 들어갔는데, 처음에는 데이터 수가 적어서 눈치 못 챘습니다. 중복 카운트 쿼리를 짜서 확인해보니 전체 가입자 중 약 8%가 중복이었습니다.
유니크 제약 조건을 안 걸어둔 게 원인이었습니다. 이후 이메일 컬럼에 UNIQUE 제약을 추가하고, 가입 버튼에 중복 클릭 방지 로직을 넣었습니다. 개인 프로젝트라 규모는 작았지만, 데이터 정합성은 설계 단계에서 제약을 걸어야 한다는 걸 직접 배웠습니다. 현업에서 실제 규모의 데이터를 다루면서 이 경험을 더 넓히고 싶습니다.
인턴 기간에 두 팀의 보고서에서 같은 지표 수치가 다르게 나오는 상황을 발견했습니다. 한 팀은 집계 기준일이 월말, 다른 팀은 주문 생성일 기준으로 뽑은 게 원인이었습니다. 담당자 분께 말씀드렸더니 사전에 집계 기준을 공유하지 않으면 이런 일이 생긴다는 답이 왔습니다.
어느 쪽도 틀린 건 아니었는데 기준이 달라서 수치가 달랐던 겁니다. 이후에는 공유 보고서를 작성할 때 기준을 헤더에 명시하는 방식이 생겼습니다. 데이터 정합성 관리는 기술적인 문제이기 전에 기준 정의 문제라는 걸 그때 배웠습니다. 데이터 정합성 관리는 기술적인 문제이기 전에 기준 정의 문제라는 걸 그때 배웠습니다. 현업에서 기준 정의와 데이터 관리를 함께 경험하고 싶습니다.
전공 수업에서 외부 공개 데이터셋을 분석하는 과제를 했는데, 불러온 CSV에 빈 값과 형식이 다른 날짜 컬럼이 섞여 있었습니다. 그냥 쓰면 집계 결과가 이상하게 나왔고, 결측치 비율이 전체의 15% 였습니다. 처음에는 그냥 삭제하려 했는데, 교수님이 어떤 기준으로 처리할지 먼저 결정해야 한다고 하셨습니다. 결측치를 제거하는 기준과 대체하는 기준을 따로 설정하고 문서화했습니다.
데이터 전처리에서 판단 기준을 기록해두는 것이 나중에 결과를 재현하거나 설명할 때 중요하다는 걸 그 과제에서 배웠습니다. 현업에서 더 복잡한 데이터를 다루고 싶습니다. 현업에서 더 복잡한 데이터를 다루고 싶습니다. 판단 기준을 기록해두는 습관이 데이터 품질을 장기적으로 유지하는 데 중요하다는 걸 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 LF SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
이 페이지의 질문·답변·꼬리질문은 유사 직군 채용 시장의 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물을 분석해 구성한 학습 자료입니다. 특정 회사가 실제로 이 질문을 출제했다는 것을 보장하지 않으며, 모든 예시는 우문현답이 직접 작성한 창작물입니다. 해당 회사의 공식 입장과는 무관합니다. 회사 측의 정정 요청이 있을 경우 24시간 이내에 응답·수정합니다.