이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
연구실 인턴 중 측정 데이터 파일 수백 개를 규칙에 맞게 변환하는 작업을 맡았습니다. 수작업으로 하면 시간이 오래 걸리고 실수가 생길 것 같아 Python pathlib와 pandas로 변환 스크립트를 작성했습니다. 드라이런으로 샘플 10개의 변환 결과를 먼저 출력해 형식이 맞는지 확인한 뒤 전체에 적용했습니다. 각 파일 처리 후 예상 결과와 비교하는 검증 로직을 넣어 이상값이 나오면 해당 파일 번호와 오류 내용을 로그에 남겼습니다.
오류 파일만 따로 추출해 수동으로 확인하니 전체를 다시 보는 것보다 훨씬 빨랐습니다. 자동화 이후 처리 시간이 4시간에서 20분으로 줄었습니다. 지금도 자동화는 검증 로직과 함께 만듭니다.
Python 자동화 경험에서 본인 사례로 닫은 건 오류 처리를 추가하면서 스크립트가 더 실용적으로 바뀐 경험이었습니다. 처음 만든 스크립트는 파일 형식이 정확히 맞을 때만 동작했습니다. 실제 데이터를 돌려보니 형식이 약간씩 다른 파일이 있어서 스크립트가 멈추는 경우가 생겼습니다.
예외 처리를 추가해서 형식이 다른 파일은 별도로 기록하고 나머지는 계속 처리하도록 수정했습니다. 실제 데이터는 이상적인 형식이 아닌 경우가 있다는 걸 경험했습니다. 스크립트는 완벽한 입력만 처리하도록 만들면 실제 환경에서 자주 멈추게 됩니다.
이후에는 자동화를 만들 때 예외 경우를 먼저 생각하는 방식이 생겼습니다.
Python 자동화 경험에서 측정 결과로 닫은 건 처리 시간 단축을 수치로 확인한 경험이었습니다. 자동화 스크립트를 만든 뒤 수백 개 파일 처리에 걸리는 시간을 수작업 예상 시간과 비교했습니다.
수작업으로 예상했던 시간 대비 실제 스크립트 실행 시간이 수십 분의 일 수준이었습니다. 시간 단축만이 아니라 수작업에서 생기는 실수 가능성도 줄었다는 점도 확인됐습니다. 자동화의 효과는 속도와 일관성 두 가지라는 결이 생겼습니다.
수치로 확인한 결과가 이후 비슷한 작업에서 자동화를 먼저 고려하는 판단 기준이 됐습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 공정기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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