이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 프로젝트 QA 역할에서 발견된 버그 30개를 스프레드시트로 정리하면서 유형별·발생 위치별 분포를 분석했습니다. 단순히 버그 목록을 관리하는 게 아니라 어느 모듈에서 오류가 집중되는지 패턴을 파악하려는 시도였습니다.
분석 결과 API 연동 부분에서 전체 버그의 60%가 나온다는 걸 발견했고, 그 모듈에 집중적으로 리뷰를 진행해서 리스크를 줄였습니다. 데이터로 근거를 만들었더니 팀원들도 "왜 그 부분에 집중하는가"에 설득됐습니다. 감사 품질을 데이터로 검증하는 실무 경험은 없지만, 데이터 기반으로 판단을 뒷받침하는 방식은 직접 해봤습니다.
데이터 분석 수업 과제에서 거래 데이터의 이상값을 탐지하고, 탐지 결과의 논리적 일관성을 검증하는 과정을 경험했습니다. SQL로 조건을 설정하고 결과를 뽑았는데, 처음에 조건이 의도한 대로 동작하는지 검증하지 않고 결과를 그대로 제출했다가 교수님에게 조건 오류를 지적받았습니다.
이후로 쿼리 결과를 제출하기 전에 경계 케이스를 수동으로 검증하는 습관이 생겼습니다. 분석 품질의 완결성은 결과가 아니라 조건과 경계 케이스가 의도한 대로 동작하는지 확인하는 것이라는 걸 배웠습니다. 감사 업무에 데이터 분석을 적용한 경험은 없어서 입사 후 배우고 싶습니다.
인턴 때 두 개의 다른 시스템에서 뽑은 집계 데이터를 비교해서 불일치 여부를 확인하는 보조 업무를 했습니다. 처음에는 두 숫자가 다르면 어느 것이 맞는지 판단하기 어려웠습니다.
원본 데이터 기준을 먼저 정하고, 어느 시스템이 더 완전한 데이터를 담고 있는지 파악한 뒤에 비교하는 방식으로 접근했더니 불일치 원인을 찾을 수 있었습니다. 집계 시점 차이가 원인이었고, 담당자에게 보고해서 시점 기준을 통일하는 조치가 이루어졌습니다. 데이터로 논리적 완결성을 확인하는 기초 경험을 그때 처음 했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 정보보안 담당 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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