이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
동아리 앱 서비스에서 특정 기능에서 사용자 이탈이 높다는 걸 알고 있었지만, 왜 그런지 몰랐습니다. 저는 서버 로그 데이터를 Python으로 파싱해서 각 기능별 요청 실패율과 응답 시간을 분석했습니다. 처음에는 로그 형식이 일관성이 없어서 파싱 자체가 어려웠고, 전처리에만 이틀이 걸렸습니다. 전처리 이후 특정 시간대에 응답 시간이 급증하는 패턴을 발견했습니다. 해당 시간대에 배치 작업이 겹치는 것이 원인이었습니다.
배치 실행 시간을 변경했더니 응답 시간이 평균 2초에서 0.8초로 줄었습니다. 데이터를 보기 전에는 감으로만 추측하던 문제를 수치로 특정한 첫 경험이었습니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
학교 프로젝트에서 3개월치 테스트 결과 데이터를 Excel로 집계하면서, 결함이 어느 시점에 집중되는지 분석하는 작업을 맡았습니다. 처음에는 단순 건수만 봤는데, 스프린트 말미에 결함이 몰린다는 패턴이 눈에 띄었습니다. 시간 축을 추가해서 스프린트 단계별로 결함 유형을 교차 분석했더니 마감 직전에 기능 추가가 집중되는 게 원인이라는 가설이 생겼습니다. 가설을 팀에 공유했고, 팀에서 검토 후 마감 3일 전부터 기능 추가를 금지하는 규칙을 만들었습니다.
이후 스프린트 마지막 주 결함 건수가 절반으로 줄었습니다. 데이터가 의사결정을 바꾸는 과정을 직접 경험했습니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
학교에서 스마트 팩토리 관련 수업을 들으면서 제조 라인 센서 데이터로 이상을 탐지하는 방법을 처음 배웠습니다. 실습 과제로 온도 센서 데이터를 받아서 이상값을 탐지하는 간단한 스크립트를 짰습니다. 처음에는 단순 임계값 초과만 탐지했는데, 정상 패턴 자체가 변하는 경우를 포착하지 못하는 한계를 발견했습니다. 이동 평균을 기준선으로 쓰는 방식으로 바꾸니 패턴 이탈을 더 잘 잡을 수 있었습니다.
실제 제조 데이터를 사용한 건 아니지만, 데이터에서 문제를 먼저 발견하는 접근이 품질 관리에 어떻게 쓰이는지 체감했습니다. 실무에서 이런 방식을 직접 적용해보고 싶습니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SK siltron 품질관리 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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