이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 광고 성과 데이터를 매일 수집해서 집계하는 스크립트를 만드는 작업을 맡았습니다. 처음에는 간단해 보였지만 광고 플랫폼마다 데이터 형식이 달라서 파싱이 복잡했습니다.
각 플랫폼별 파서를 독립적으로 만들고 공통 포맷으로 변환하는 구조를 설계하였습니다. 처음에는 플랫폼 하나에 맞춰 만들었다가 두 번째 플랫폼을 추가하면서 구조를 갈아엎은 적이 있었는데, 처음부터 확장 가능하게 만들지 않으면 나중에 다 고쳐야 한다는 것을 그때 배웠습니다.
그 이후로 비슷한 패턴이 반복될 것 같으면 처음부터 공통 인터페이스를 정의해두는 방식이 맞다는 것을 알게 되었습니다. 광고 데이터는 플랫폼마다 달라도 구조는 비슷하다는 것도 그 작업에서 처음 알게 되었습니다. 그 경험 덕분에 한 단계 성장할 수 있었습니다.
부업으로 소규모 온라인 광고를 운영하면서 성과 데이터를 엑셀에서 직접 보는 게 불편했어요. 클릭률, 전환율, 비용을 한눈에 보고 싶었는데 플랫폼 대시보드가 기간 비교가 어려웠거든요.
API로 데이터를 가져와서 직접 시각화하는 간단한 대시보드를 만들었어요. 처음엔 API 응답 구조가 문서와 달라서 파싱 에러가 났는데, 실제 응답을 직접 찍어보면서 구조를 파악해서 해결했습니다.
만들고 나서 광고 시간대별 성과 패턴이 보이기 시작했어요. 데이터는 있었지만 볼 수 있는 형태가 아니었던 것이 문제였다는 걸 그때 알게 됐습니다. 기술 자체보다 '어떻게 보여주면 의사결정에 도움이 되는지'가 더 중요한 관점이라는 걸 배웠어요. 그 경험이 데이터를 활용하는 방식에 관심을 갖는 계기가 됐습니다.
광고 기술 분야를 직접 리드한 경험은 없어요. 대신 웹 개발 공부를 하다가 트래킹 픽셀이 어떻게 작동하는지 궁금해서 직접 찾아본 적이 있어요.
작은 이미지 픽셀이 요청을 보내면서 사용자 행동 데이터를 수집하는 방식을 이해하게 됐어요. 쿠키와 로컬 스토리지, 핑거프린팅 같은 개념도 그때 처음 접했는데, 기술이 마케팅 목적으로 어떻게 쓰이는지 연결되는 게 흥미로웠습니다. 간단한 트래킹 스크립트를 직접 만들어보면서 작동 원리를 확인했어요.
실무 경험은 없지만 광고 기술이 단순한 배너 노출을 넘어서 데이터 수집과 처리 파이프라인으로 이어지는 복잡한 시스템이라는 걸 이해하게 됐어요. 이 분야에서 실무를 배울 기회가 있다면 빠르게 적응할 수 있을 것 같습니다. 그 공부가 광고 기술에 관심을 갖는 계기가 됐어요.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 테크니컬 PM 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
이 페이지의 질문·답변·꼬리질문은 유사 직군 채용 시장의 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물을 분석해 구성한 학습 자료입니다. 특정 회사가 실제로 이 질문을 출제했다는 것을 보장하지 않으며, 모든 예시는 우문현답이 직접 작성한 창작물입니다. 해당 회사의 공식 입장과는 무관합니다. 회사 측의 정정 요청이 있을 경우 24시간 이내에 응답·수정합니다.