이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
자동화 및 데이터 수집 인프라 개발 경험은 학교 프로젝트에서 여러 소스에서 공정 데이터를 수집하고 자동 집계하는 파이프라인을 Python으로 구축한 것입니다. 데이터를 매번 수동으로 내려받아 정리하는 대신, 스케줄러로 정기 실행해 최신 데이터가 항상 분석 가능한 상태로 유지되도록 설계했습니다.
인프라 설계에서 가장 중점을 둔 것은 데이터 품질 검증입니다. 수집 과정에서 누락·중복·형식 오류가 있으면 분석 결과가 잘못될 수 있기 때문에, 수집 즉시 기본 유효성 검사를 통과한 데이터만 저장되도록 파이프라인을 구성했습니다.
이 경험에서 배운 것은 인프라는 처음 만든 후에도 유지보수가 필요하다는 점입니다. 데이터 소스 형식이 변경되거나 새로운 지표가 추가될 때 파이프라인을 업데이트하는 비용이 작도록 설계하는 것이 장기적으로 안정적인 인프라를 만듭니다.
자동화 데이터 수집 파이프라인을 구축하면서 가장 먼저 부딪힌 문제는 수집된 데이터가 항상 깨끗하지 않다는 것이었습니다. 정기 실행으로 데이터를 모았는데, 일부 실행에서 형식이 달라지거나 값이 누락되는 경우가 있었습니다. 이 상태로 분석을 돌리면 결과가 조용히 틀렸습니다. 저는 수집 단계 직후에 스키마 검사와 범위 검사를 추가해, 유효하지 않은 레코드는 별도 로그에 기록하고 분석 대상에서 제외하는 구조로 바꿨습니다.
수집한 데이터 수보다 유효한 데이터 수가 얼마인지를 함께 추적하게 됐고, 이 지표가 파이프라인 신뢰성을 모니터링하는 역할을 했습니다. 데이터 인프라는 수집 자동화보다 품질 게이트가 포함될 때 신뢰할 수 있는 분석의 기반이 된다는 결을 이 경험에서 배웠습니다.
자동화 파이프라인을 만든 후 가장 예상치 못했던 비용은 데이터 소스 형식이 바뀌었을 때 파이프라인 전체를 수정해야 했던 것이었습니다. 처음에 CSV 컬럼 이름을 파이프라인 여러 곳에 직접 써뒀는데, 소스에서 컬럼명이 변경되자 수정해야 할 곳이 분산돼 있어 시간이 많이 걸렸습니다. 이후 저는 소스 형식과 내부 처리 형식을 분리하는 변환 레이어를 추가했습니다. 소스 컬럼명을 한 곳에서만 정의하고, 나머지는 내부 이름을 쓰는 구조로 바꾸니 소스가 바뀌어도 변환 레이어 한 곳만 수정하면 됐습니다.
확장 가능한 인프라는 처음 만들기보다 수정이 생겼을 때 영향 범위를 좁히는 설계에서 나온다는 결을 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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