이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 팀이 API 응답 속도 저하 문제를 해결하는 과정에 참여했습니다. 처음엔 각자 다른 원인을 추측하면서 논의가 분산됐는데, 제가 로그에서 구간별 응답 시간을 추출해서 공유했더니 논의 방향이 빠르게 좁혀졌습니다. 문제는 특정 조건에서만 발생하는 N+1 쿼리였고, 담당자가 바로 수정했습니다. 협업에서 배운 건 문제를 같이 보는 공통 자료를 먼저 만드는 것이 논쟁보다 빠르다는 것입니다. 각자 다른 것을 보고 이야기하면 합의가 안 됩니다.
같은 데이터를 보게 만드는 것이 팀 기술 문제 해결의 첫 단계입니다. 데이터를 공유하는 단순한 행동이 팀의 논의 방향을 빠르게 맞춰주는 가장 효과적인 방법이었습니다. 문제의 범위를 좁히는 데이터가 먼저 나오면 팀 전체가 같은 방향으로 집중할 수 있습니다.
협업에서 기술적 문제보다 팀원 간 의견 충돌이 더 어렵다는 걸 경험에서 배웠습니다. 같은 데이터를 보면서도 서로 다른 결론을 내릴 때, 어떻게 하면 의견을 합치는 것이 아니라 더 좋은 방향을 찾는 방식으로 대화를 이끌 수 있는지가 중요해졌습니다. 공통 기준 설정이 의견 충돌을 해결하는 가장 빠른 방법이었는데, "우리가 최우선으로 보는 기준이 무엇인가"를 먼저 정하면 의견 차이가 기준 적용의 차이로 좁혀졌습니다.
자기 의견을 관철하려는 것보다 기준을 공유하는 것이 팀의 방향을 맞추는 데 더 효과적이라는 걸 그때 이해했습니다. 팀에서 합의를 이끌어내는 것이 기술적 기여만큼 중요한 역할이라는 관점이 생겼습니다. 좋은 협업은 의견이 없는 것이 아니라 의견을 다루는 방식이 성숙한 것입니다.
방향 합의가 기술 합의보다 어렵습니다. 공통 기준 설정이 의견 충돌을 해소하는 실용적 방법입니다.
협업을 통해 혼자서는 볼 수 없는 관점이 있다는 걸 배웠습니다. 내가 자연스럽게 가정하는 것들이 팀원에게는 전혀 다른 방식으로 보일 때, 그 차이가 문제의 새로운 면을 드러내는 계기가 됩니다. 다른 관점에서의 검토가 혼자 오래 고민하는 것보다 빠르게 맹점을 찾아주는 경우가 많았습니다.
팀이 크다고 항상 좋은 결과가 나오는 게 아니라, 각자의 관점이 실제로 공유될 때 팀의 장점이 발휘된다는 걸 경험에서 이해했습니다. 협업에서 자기 의견을 말하는 것만큼 다른 사람의 의견을 정확하게 듣는 것이 중요하다는 걸 반복해서 확인했습니다. 좋은 질문 하나가 팀 전체의 방향을 바꾸는 경험도 있었습니다.
협업의 강점은 관점의 합산이 아니라 교차입니다. 다른 관점에서의 검토가 팀의 실제 강점을 만들어냅니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 신세계아이앤씨 데이터 사이언티스트 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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