이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
팀에서 매주 데이터를 정리해서 보고서 형식으로 가공하는 작업이 있었는데, 처음에는 모두 수동으로 진행하였습니다. 한 번 할 때마다 한 사람당 1시간 이상이 소요되었습니다.
반복 패턴이 보였기에 파이썬으로 원본 파일을 읽고 정해진 형식으로 변환하여 저장하는 스크립트를 만들었습니다. 처음 만드는 데 3시간이 걸렸지만, 이후 매주 팀 전체에서 아끼는 시간이 2시간 이상이었습니다. 한 달이면 8시간이므로 투자 대비 효과가 명확하였습니다. 실패 사례로는 처음 스크립트가 엣지 케이스를 처리하지 못하여 오류가 발생한 경우가 있었는데, 예외 처리를 추가하면서 안정화되었습니다.
자동화의 가치는 '내가 편해지는 것'보다 '팀 전체에서 반복 비용이 줄어드는 것'에 있다고 생각합니다. 그 점이 더 큰 임팩트입니다.
팀에서 매일 외부 소스에서 데이터를 수동으로 복사해서 정리하는 작업이 있었는데, 사람마다 복사하는 방식이 달라서 형식 오류가 주 1~2건씩 발생했어요.
수집 과정을 자동화해서 정해진 경로에서 데이터를 가져와 통일된 형식으로 저장하는 파이프라인을 만들었습니다. 수집부터 저장까지 자동으로 돌아가니까 형식 오류 자체가 사라졌어요. 팀원들이 수집 작업에서 손을 떼고 데이터 해석에 집중할 수 있게 됐습니다. 실패는 소스 데이터 형식이 중간에 바뀌었는데 자동화 코드가 그걸 감지 못 해서 며칠간 잘못된 데이터를 쓴 것이었어요. 이후 수집 결과 샘플을 매일 확인하는 체크 로직을 추가했습니다.
자동화는 반복을 없애는 것이기도 하지만, 사람이 실수할 수 있는 지점을 구조적으로 막는 방법이기도 합니다.
매주 같은 형식의 진행 보고서를 작성하는 과정이 반복됐는데, 데이터를 가져다 형식에 맞춰 넣는 작업이 아까운 시간이었습니다.
보고서 템플릿을 코드로 만들고 데이터 파일만 바꾸면 자동으로 보고서가 생성되는 구조를 만들었어요. 수동 작성에 30분씩 걸리던 게 실행 5초로 줄었고, 팀원들이 그 시간에 내용 검토와 인사이트 정리에 집중할 수 있게 됐습니다. 발표 당일에 데이터를 업데이트해도 보고서가 바로 나오니까 준비 시간 자체가 줄어들었어요. 실패는 템플릿 구조를 너무 경직되게 짜서 형식 변경이 필요할 때 코드를 많이 바꿔야 했던 것이었습니다.
자동화는 완성 후에도 유지보수가 필요합니다. 변경에 유연한 구조로 처음부터 짜는 게 중요하다는 걸 배웠어요.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 데이터 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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