이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 프로젝트에서 공공 데이터를 받아 처리하는 파이프라인을 구축했는데, 데이터 품질 문제로 분석 결과가 신뢰할 수 없게 나오는 경험을 했습니다. 처음엔 파이프라인을 빠르게 만드는 데 집중하다가, 입력 데이터에 중복·누락·형식 불일치가 섞인 채로 처리됐습니다. 나중에 분석 결과를 보여주니 교수님이 이상하다고 하셔서 역추적했더니 원인이 입력 단계에 있었습니다. 이 경험으로 저는 데이터 엔지니어링에서 가장 먼저 관리해야 할 것이 입력 데이터의 품질이라고 생각하게 됐습니다. 이후 입력 단계에서 형식과 범위 검증을 추가했고, 검증을 통과하지 못한 데이터는 별도 로그에 남기도록 했습니다. 이 구조를 넣고 나서 분석 결과를 훨씬 자신 있게 제시할 수 있었습니다. 파이프라인을 빠르게 만드는 것보다 신뢰할 수 있는 데이터가 흐르게 만드는 것이 먼저라는 걸 이 프로젝트에서 배웠습니다.
개인 프로젝트에서 데이터 처리 파이프라인을 수정할 때마다 이전 결과를 재현하기 어렵다는 문제가 반복됐습니다. 코드는 같은데 환경이나 입력 데이터가 달라지면서 결과가 미묘하게 바뀌는 상황이었습니다. 어느 시점의 결과가 어떤 조건에서 나온 건지 추적이 안 됐습니다. 이후 처리 시마다 입력 데이터 버전, 처리 파라미터, 실행 환경 정보를 함께 기록하는 방식을 만들었습니다. 간단한 로그 파일이었지만, 덕분에 2주 전 결과가 왜 나왔는지 나중에도 확인할 수 있게 됐습니다. 처음엔 이 기록이 번거롭게 느껴졌는데, 한 번 재현이 안 돼서 고생한 뒤로는 생략하지 않게 됐습니다.
재현 가능성이 데이터 파이프라인 관리에서 핵심이라는 걸, 놓쳤을 때 얼마나 힘든지로 배웠습니다.
학기 중 팀 프로젝트에서 자동으로 데이터를 수집·처리하는 파이프라인을 운영했습니다. 며칠 잘 돌아가다가 갑자기 데이터가 쌓이지 않는 상황이 생겼는데, 며칠이 지나서야 발견했습니다. 오류 메시지가 없었고 파이프라인은 겉보기엔 정상이었습니다. 알고 보니 외부 API가 변경되어 응답 형식이 달라졌는데, 파이프라인이 그걸 감지하지 못하고 빈 결과를 쌓고 있었습니다. 이 경험으로 저는 파이프라인이 정상 동작하더라도 처리 결과가 기대에 맞는지 주기적으로 확인하는 것이 중요하다고 생각하게 됐습니다. 이후 처리 건수와 오류 건수를 매일 간단히 집계해 기록하는 스크립트를 추가했습니다. 수치가 갑자기 변하면 원인을 찾아보는 습관이 생겼고, 이후엔 같은 문제를 훨씬 빨리 발견했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SK inc.(AX) SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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