이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터 엔지니어링 수업 프로젝트에서 Apache Airflow로 ETL 파이프라인을 직접 구성했습니다. 소셜 미디어 API에서 데이터를 수집해서 PostgreSQL에 적재하는 DAG를 작성했고, 스케줄링과 실패 재시도 로직을 포함했습니다. 처음에 태스크 의존성 설정을 잘못해서 순서가 뒤바뀌는 오류가 났고, DAG 구조를 다시 설계하면서 의존성 그래프를 먼저 그리는 습관이 생겼습니다. 또한 Pandas로 처리하다가 데이터 크기가 커지면서 성능 문제가 생겼고, 이를 계기로 PySpark를 공부하게 됐습니다. 아직 대규모 실서비스 환경은 경험하지 못했지만, 파이프라인 설계와 디버깅 과정을 직접 경험한 것이 실무 적응에 도움이 될 것이라 봅니다. 이 경험으로 ETL 파이프라인은 설계보다 운영과 디버깅이 더 어렵다는 걸 배웠습니다.
장애를 빠르게 감지하고 재시도하는 구조를 처음부터 고려하는 것이 중요합니다.
ETL 파이프라인에서 추출·적재는 Airflow로 처리하면서, 데이터 변환 레이어를 따로 관리하는 방법으로 dbt를 공부했습니다. dbt는 SQL 기반으로 변환 로직을 모듈화하고 버전 관리와 테스트를 함께 할 수 있는 도구라는 점이 선택 이유였습니다. 수업 프로젝트에서 원시 데이터와 분석용 데이터를 분리하는 작업을 할 때, 변환 로직이 SQL 파일로 관리되니 어디서 무엇이 바뀌었는지 추적이 쉬웠습니다. 처음에 dbt의 ref() 함수가 낯설었는데, 모델 간 의존성을 명시하는 방식이 Airflow의 DAG 의존성과 같은 개념이라는 것을 이해하고 나서 빠르게 적응했습니다. 이 경험에서 배운 것은 ETL에서 변환 레이어를 독립적으로 관리하면 데이터 품질을 훨씬 체계적으로 유지할 수 있다는 것입니다.
도구 선택은 무엇이 가장 유명한가보다 어떤 문제를 풀고 싶은가에서 시작하는 것이 맞습니다.
ETL 파이프라인 운영에서 가장 자주 겪는 문제 중 하나는 소스 데이터 스키마가 변경될 때 파이프라인이 조용히 깨지는 것입니다. 수업 프로젝트에서 API 응답 구조가 바뀌었는데, 파이프라인 자체는 실패하지 않고 잘못된 데이터가 적재되는 상황이 있었습니다. 문제를 발견한 것은 대시보드에서 이상한 수치를 보고 역추적한 것이었습니다. 이후 적용한 방법은 적재 전에 스키마를 검증하는 단계를 DAG에 추가하는 것이었는데, 예상 컬럼이 없으면 DAG 자체를 실패 처리해서 조용한 오류를 시끄러운 오류로 바꾸는 것이 핵심이었습니다. 파이프라인에서 실패를 빨리 알게 하는 것이 데이터 품질을 지키는 더 나은 방법이라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
좋은 파이프라인은 오류가 없는 것이 아니라 오류가 생겼을 때 빠르게 알 수 있는 구조입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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