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AD-TECH에서 데이터 엔지니어의 본질을 한 문장으로 정의해 보세요.
광고 데이터는 "정확한 진실"이 아니라 "추정"입니다.
진실의 기준입니다.
데이터 계약입니다.
광고 데이터는 추정입니다.
데이터 엔지니어는 그 혼돈을 끝내는 사람입니다.
AD-TECH 데이터 엔지니어로 지원한 지원자입니다.
저는 광고성과를 "좋아 보이는 숫자 "가 아니라"신뢰할 수 있는 기준"으로 만드는 사람입니다.
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이노션-면접]데이터 엔지니어(AD-TECH) 면접 질문 기출, 2025면접족보
이노션 AD-TECH 데이터 엔지니어 직무에 지원한 이유는 무엇인가요?
실시간 스트리밍(이벤트)과 배치(정산/리포팅) 간 충돌을 어떻게 해결하나요?
광고 사기(봇, 클릭/노출스팸) 탐지/ 차단을 데이터 관점에서 어떻게 접근하나요?
어떻게 하실 건가요?
AD-TECH은 데이터가 없으면 성과를 논의할 언어 자체가 사라집니다.
AD-TECH 데이터 엔지니어의 본질은 "분 단위로 변하는 캠페인 현실을, 신뢰 가능한 숫자와 규칙으로 번역해 조직이 같은 기준으로 의사결정하게 만드는 역할"입니다.
파이프라인 지연(데이터 레이턴시), 둘째 데이터 완전성(누락률), 셋째 정합성(정산/리포트 불일치율), 넷째 비용 효율(저장·쿼리 비용 대비 사용 가치), 다섯째 운영안정성(장애건수와 MTTR)입니다.
진실의 기준입니다.
수집 단계에서 중복방지를 위한 idempotency키와 재처리 정책을 둡니다.
채널간 기여도를 보려면 어트리 뷰션룰이 필요하지만, 그 룰이 만드는 편향을 인정해야 합니다.
대신 집계·토큰화·해시 등으로 개인을 직접 드러내지 않으면서도 분석 가능한 형태를 만들고, 권한은 최소화하며, 로그 접근은 반드시 기록되게 하겠습니다.
저는 위험을 줄이면서 성과를 내는 쪽이 장기적으로이 긴다고 봅니다.
개인 추적이 어려워질수록 1st-party 데이터, 서버 사이드 이벤트, 컨텍스트 기반 신호, 모델링 기반 측정이 중요해집니다.
그래서 이벤트 수집을 클라이언트 의존에서 서버/로그 기반으로 보강하고, 캠페인성과는 단일 어트리 뷰션 숫자에 매달리지 않고 실험(홀드아웃)과 증분(인크리멘털) 관점으로 보겠습니다.
저는 비용 절감의 핵심이 "저장줄이기"가 아니라"쓸모없는 쿼리줄이기"라고 봅니다.
파티셔닝과 클러스터링을 제대로 설계하고, 자주 쓰는 집계는 머티리얼 라이즈드뷰나 서 머리 테이블로 내려 비용을 줄입니다.
탐지는 발견이고 , 차단은 연결입니다.
예를 들어 캠페인성과가 급락할 때 원인이 트래킹 누락인지, 랜딩 장애인지, 특정 지면 이슈인지 10분 안에 구분되도록 '진단용지표 세트'를 만들고 알람을 붙입니다.
저는 데이터 제품을 만들 때 항상"이걸로 누가 어떤 결정을 더 빨리 하게 되는가"를 먼저 정합니다.
저는 원인 분석보다 "영향 축소"가 먼저입니다.
광고 데이터는 추정입니다.
정의를 고정하고, 데이터 품질을 보장하고, 변경을 관리해 비교 가능성을 유지합니다.
예를 들어 이벤트 수집 여부, 캠페인 키 매핑, 비용·전환 집계가 정상인지 3가지만 30분 내 확인하고 런칭하되, 나머지 고급 지표는 런칭 후 24시간 내 보강하는 방식입니다.
그리고 단기적으로는 정산을 맞추는 재처리와 보정 절차를 실행하고, 중장기적으로는 불일치가 다시는 발생하지 않도록 데이터 계약과 검증 테스트를 강화하겠습니다.
정산은 신뢰입니다.
공식 리포트 기준은 고정하되, 목적에 맞는 보조지표를 추가로 제공하는 방식입니다.
저는 광고성과를 "좋아 보이는 숫자 "가 아니라"신뢰할 수 있는 기준"으로 만드는 사람입니다. |
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2026.01.08
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