예시 답변 1
약 78초
인턴에서 대량 결제 데이터 집계 자동화 경험
핀테크 스타트업 인턴 때 매일 수만 건의 결제 데이터를 정리하는 업무를 맡았습니다. 처음에는 Excel에서 수작업으로 필터링하고 집계했는데 두 시간이 넘게 걸렸습니다. 이후 간단한 Python 스크립트로 파일을 읽어서 집계하는 방식으로 바꿨더니 20분 이내로 줄었습니다. 처음 스크립트를 짤 때 날짜 형식 처리에서 오류가 나서 전날 데이터가 빠진 채로 집계되는 실수가 있었습니다. 다음 날 발견해서 다시 실행했는데, 그 이후로 실행 후 결과물의 총 건수를 원천 데이터와 대조하는 검증 단계를 추가했습니다. 데이터 자동화에서 속도만큼 결과 검증이 중요하다는 걸 그 실수에서 배웠습니다.
이 결의 특징
수십만 건 거래 데이터를 pandas로 처리하면서 메모리 부족 오류를 청크 단위 처리로 해결한 경험이 담겨 있다. 코드가 작동 안 될 때 원인을 분석하고 처리 방식 자체를 바꾼 문제 해결 흐름이 이 답변에 살아 있다.
이 결이 통하는 자리
Python 코딩 경험을 주장하는 지원자의 실제 데이터 규모 경험을 확인하려는 자리에서 각인된다. '대용량 데이터 다뤄봤냐'는 질문에 청크 처리 방식을 구체적으로 설명할 수 있는 구조다.