이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 사내 챗봇 서비스 도입 프로젝트에 참여했습니다. 챗봇이 고객 문의 데이터를 수집·학습하는 구조였기 때문에, 개인정보 수집 범위와 보존 기간을 먼저 정해야 했습니다. 처음에는 개발팀에서 전체 로그를 저장하려 했는데, 저는 수집 목적을 먼저 정의하고 그에 맞는 최소 데이터만 남기자고 제안했습니다.
개인정보 보호법 기준을 찾아보고, 수집 항목 목록과 보존 기간 초안을 문서로 만들어 팀과 공유했습니다. 법무팀 검토 과정에서 일부 항목이 수정됐고, 그 과정에서 정책이 기술 구현 전에 확정돼야 나중에 코드를 덜 바꿔도 된다는 것을 배웠습니다. 완성된 정책은 개발 기준 문서에 포함시켜 이후 기능 추가 시에도 참고할 수 있도록 했습니다.
개인정보 정책을 처음 초안으로 만들었을 때 법무팀 검토에서 예상하지 못한 부분이 수정된 경험이 있습니다. 수집 목적에 비해 보존 기간이 너무 길게 설정됐다는 지적이 있었고, 일부 항목이 수집 목적과 연결이 불분명하다는 리스크도 지적됐습니다. 직접 초안을 만든 입장에서는 놓쳤던 부분이었습니다. 이후 항목마다 수집 목적을 한 줄로 명시하는 방식으로 정책을 수정했고, 검토 과정이 더 빠르게 진행됐습니다.
정책을 만드는 사람과 검토하는 사람의 시각이 다르기 때문에 사전 검토가 필수라는 것을 배웠습니다. 리스크 관리는 이슈가 생긴 뒤 처리하는 것이 아니라 구현 전에 확인하는 단계라는 것을 그때 이해했습니다.
챗봇 서비스에서 수집 데이터 범위를 정할 때 개발팀이 최대한 많은 로그를 남기려 했고 저는 최소 수집을 제안한 경험이 있습니다. 개발팀은 나중에 모델 개선에 데이터가 필요할 것이라고 했고, 저는 법령상 수집 목적에 맞지 않는 데이터는 리스크라고 봤습니다.
양측 모두 근거가 있는 상황이었습니다. 개인정보 보호법 조항을 찾아 해당 수집 범위가 어떤 조건에서 허용되는지를 정리해서 공유했고, 팀이 그 기준으로 범위를 조정하는 방향으로 합의됐습니다. 개인정보 정책은 기술 결정이 아니라 법적 기준과 기술 목적 사이의 균형을 찾는 작업이라는 것을 그때 배웠습니다.
근거를 문서로 정리하면 합의가 빠르다는 것도 경험했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 마켓컬리 정보보안 담당 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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