이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
프로그래밍 언어로 해결한 문제 중 기억에 남는 것은 대량 로그 파일에서 패턴을 찾는 작업이었습니다. 수십만 줄의 로그를 수작업으로 분석하는 것이 비효율적이어서, Python으로 정규표현식 기반 파서를 작성해 자동으로 요약하도록 만들었습니다.
언어 선택의 이유는 처리 결과를 빠르게 확인하면서 수정할 수 있는 환경이 필요했기 때문입니다. 컴파일 없이 즉시 실행되는 인터프리터 방식이 탐색적 분석에 적합했고, 데이터 처리 라이브러리가 풍부해 필요한 기능을 빠르게 조합할 수 있었습니다.
구현 후 팀 내 공유도 했습니다. 반복적으로 같은 작업을 하는 팀원들이 스크립트를 바로 사용할 수 있도록 인자 설명과 예시를 간단히 문서화했습니다. 자동화한 작업이 팀 전체의 시간을 줄이는 도구가 될 때 뿌듯함이 컸습니다.
자동화 스크립트를 만들어 팀에 공유하고 나서 공유 이후에도 배우는 것이 많다는 것을 알게 됐습니다. 내가 만든 방식으로만 사용될 것이라고 생각했는데, 팀원들이 예상하지 못한 방식으로 쓰거나 다른 입력을 넣어서 에러가 생기는 경우가 있었습니다. 입력 검증 없이 만든 스크립트였는데, 내가 가정한 입력 형식이 모두에게 당연하지 않다는 것을 알게 됐습니다.
입력 검증 로직과 에러 메시지를 추가하니 오류 발생 시 원인을 팀원이 스스로 파악할 수 있게 됐습니다. 혼자 쓸 때와 팀이 쓸 때 코드가 달라야 한다는 것을 이 경험으로 배웠습니다.
프로그래밍 언어로 해결한 또 다른 문제는 JSON 형식이 다른 여러 API 응답을 하나의 통일된 구조로 변환하는 작업이었습니다. 서로 다른 소스에서 받은 데이터를 수동으로 맞추는 것이 반복되고 오류가 생기기 쉬웠는데, JavaScript로 매핑 함수를 작성해 자동화했습니다. 각 API 응답 형식을 분석해서 공통 필드와 차이 필드를 먼저 정리하고, 변환 로직을 소스별로 분리해서 새로운 소스가 추가돼도 기존 코드를 건드리지 않는 구조를 만들었습니다.
테스트 케이스를 각 소스별로 작성해두니, 변환 함수가 바뀌어도 기존 소스에 영향이 없는지 바로 확인할 수 있었습니다. 자동화 코드는 처음 만들 때보다 나중에 유지보수할 때를 고려하는 것이 더 중요하다는 것을 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 넷마블 정보보안 담당 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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