이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 연구에서 같은 형식의 분석을 반복하면서 데이터 처리에 전체 시간의 40%가 소요된다는 걸 파악했습니다. 분석 자체보다 데이터 정리와 형식 변환에 시간이 더 걸리고 있었습니다. Python으로 데이터 로드, 전처리, 시각화를 한 번에 실행하는 파이프라인을 작성했습니다. 새 데이터를 지정 폴더에 넣으면 자동으로 결과가 나오는 구조로 만들었더니 처리 시간이 2시간에서 15분으로 줄었습니다. 품질도 올라갔는데, 수작업 중에 생기던 형식 불일치가 없어지면서 결과 비교가 더 일관됐습니다. 지도교수님이 같은 파이프라인을 연구실 전체가 쓰도록 공유하자고 제안했습니다. 지금도 반복 분석은 자동화 파이프라인을 먼저 검토합니다.
분석 효율 개선 프로젝트에서 본인 사례로 닫은 건 자동화 스크립트를 만든 것 자체보다 팀에 공유하고 실제로 쓰이게 된 과정이었습니다. 스크립트를 완성한 뒤 혼자 쓰다가 같은 작업을 반복하는 팀원이 있다는 걸 알고 공유했습니다.
처음에는 내 환경에서만 동작하는 방식으로 만들었는데, 다른 환경에서 쓰려니 경로 설정이 달라야 했습니다. 범용으로 쓸 수 있게 수정하는 과정이 추가로 필요했습니다. 개인 효율 도구와 팀 도구는 요구사항이 다르다는 걸 그 경험에서 배웠습니다.
이후에는 자동화를 만들 때 처음부터 다른 환경에서도 동작하는지를 확인하는 방식이 자리 잡았습니다.
분석 효율 개선 프로젝트에서 측정 결과로 닫은 건 개선 전후 소요 시간을 직접 비교한 경험이었습니다. 자동화 스크립트를 만든 뒤 같은 작업에 걸리는 시간을 수동 처리 때와 비교했습니다.
전체 시간의 40%를 차지하던 데이터 처리 과정이 스크립트 실행 시간으로 대체되면서 수 분 수준으로 줄었습니다. 수치로 확인하지 않았다면 개선이 얼마나 됐는지를 막연하게만 말할 수 있었을 것입니다.
개선 활동의 결과는 느낌이 아닌 측정 가능한 수치로 남아야 한다는 결이 그 경험에서 생겼습니다. 비교 수치가 없으면 개선이 됐다는 것을 확인하기 어렵고 다른 사람을 설득하기도 어렵습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 공정기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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