|
|
|
|
|
 |
데이터 기반 문제 해결 역량을 어떻게 키워왔는가
협업 과정에서 데이터 기준이 팀마다 달랐을 때 어떻게 해결했나요
문제를 해결하기 위해 저는 항상 데이터 수집→정제→변환→지속적 이용 가능 형태로의 구조화까지 전 과정을 직접 경험하는 방식을 택했습니다.
이 과정에서 데이터 정합성 문제를 해결하기 위해 API 크롤링 시간대를 통일하고, 시계열 기준으로 ID매칭을 자동화하는 파이프라인을 구축했습니다.
그러나 문서와 예제를 기반으로 직접 작은 태스크를 만들어보면서 구조를 이해했고, 이후 이를 확장하여 리뷰 데이터 수집 파이프라인을 자동화했습니다.
데이터 엔지니어는 기술적 역량과 함께 데이터에 대한 구조적 사고가 필수적이라고 생각합니다.
이 경험을 통해 데이터 품질 문제는 단순 오류가 아니라 '구조적 문제'임을 이해하게 되었으며, 엔지니어로서 문제 해결의 핵심은 기술이 아니라 원인을 정확히 정의하는 과정이라는 점을 배웠습니다.
|
|
|
 |
켄뷰DataE ngineerI ntern자 기소개서 지원서와 2025면접자료
저는 데이터를 단순히 분석하는 것이 아니라, '비즈니스가 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 기반을 설계하는 역할'에 큰 사명감을 느껴왔습니다.
켄뷰의 DataE ngineerI ntern 직무는 데이터 인프라 구축, ETL 파이프라인 설계, 운영자 동화 같은 실질 적 기술적 기여뿐 아니라, 데이터를 통해 실제 소비자 경험 개선을 이끌어낼 수 있는 기회를 제공합니다.
켄뷰의 강점은 브랜드 인지도에만 있는 것이 아니라, 소비자 행동 데이터를 기반으로 제품 개발, 시장전략, 유통구조까지 정교하게 최적화하는 기업이라는 점입니다.
문제를 해결하기 위해 저는 항상 데이터 수집→정제→변환→지속적 이용 가능 형태로의 구조화까지 전 과정을 직접 경험하는 방식을 택했습니다.
저는 이 신호를 실제 액션으로 연결하는 경험을 위해, 특정 브랜드의 SNS 반응 데이터와 제품 리뷰 데이터를 결합해 품목별 인식 변화를 분석한 프로젝트를 수행했습니다.
이 과정에서 데이터 정합성 문제를 해결하기 위해 API 크롤링 시간대를 통일하고, 시계열 기준으로 ID매칭을 자동화하는 파이프라인을 구축했습니다.
문제 해결을 위해 저는 먼저 응답 패턴을 시간대별로 분석하고, 정상·비정상 케이스를 분리해 각각의 처리규칙을 만들었습니다.
이후 Airflow를 기반으로 수집파이프라인을 재구축하여 동일시간 기준으로 데이터를 기록하도록 조정 했습니다.
이 경험을 통해 데이터 품질 문제는 단순 오류가 아니라 '구조적 문제'임을 이해하게 되었으며, 엔지니어로서 문제 해결의 핵심은 기술이 아니라 원인을 정확히 정의하는 과정이라는 점을 배웠습니다.
저는 이 문제를 해결하기 위해 먼저 모든 팀의 기준을 문서화해 차이를 명확히 비교했고, 데이터 기반의사결정의 통일성을 위해 '공통 데이터 사전'을 만들었습니다.
예를 들어 데이터 수집 자동화를 위해 AirflowDAG을 구성했을 때, 태스크 간의 존성 구조가 잘못되면 데이터가 중복 저장되거나 누락되는 문제가 발생했 습니다.
데이터 품질 문제는 단순히 수정하는 것에서 끝나는 것이 아니라, 원인을 구조적으로 해결해야 재발을 막을 수 있습니다.
저는 품질 문제가 발생하면 1) 데이터 흐름 전체를 검증하고, 2) 오류 구간을 시간·조건 단위로 추적하며, 3 재발방지로 직을 파이프라인에 반영하는 방식으로 해결해왔습니다. |
 |
데이터, 문제, 파이프라인, 구조, 위해, 엔지니어, 소비자, 경험, 켄뷰, 기술, 해결, 기반, 분석, 기준, 리뷰, 설계, 만들다, 처리, 방식, 브랜드 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
2025.12.11
6페이지
