데이터파이프라인을 설계할 때 가장 중요하게 고려하는 요소는 무엇인가요?
실시간 데이터 처리(Streaming) 시스템을 구축한 경험이 있다면 설명해주세요.
데이터 품질보다 속도가 중요하다고 생각하지 않나요?"
저는 카카오 모빌리티가 데이터를 도시의 언어로 번역하는 회사라고 생각합니다.
DataE ngineer는 데이터의 '혈관'을 설계하는 역할이라고 생각합니다.
카카오 모빌리티의 데이터는 '실시간'과 '공간적 특성'이라는 두 축을 가집니다.
강점은 데이터 구조를 시스템적으로 설계하는 능력입니다.
저는 데이터로 움직임을 설계하는 엔지니어입니다.

카카오모빌리티-DataE ngineer면접기출, 면접족보, 2026 신입 공채 면접 질문 및 답변
비즈니스팀과 협업할 때 DataE ngineer로서 어떤 태도를 유지하나요?
카카오 모빌리티의 주요 데이터 활용 방향을 기술적으로 어떻게 발전시킬 수 있다고 생각하나요?
데이터 엔지니어링에서 보안과 개인정보보호를 위해 어떤 조치를 취해야 한다고 생각하나요?
입 사후 카카오 모빌리티D ataE ngineer로서 이루고 싶은 목표는 무엇인가요?
DataE ngineer는 데이터의 '혈관'을 설계하는 역할이라고 생각합니다.
카카오 모빌리티처럼 실시간 트래픽 데이터가 폭증하는 환경에서는 데이터 안정성, 확장성, 실시간성을 동시에 확보해야 합니다.
이 문제를 해결하기 위해서는 Kaf ka 기반 스트리밍 구조와 SparkStructuredStreaming 같은 분산 실시간 처리 시스템이 필수입니다.
대학교 산학 프로젝트에서 Kaf ka-Spark-HBas e파이프라인을 구축해 실시간 센서 데이터를 처리했습니다.
문제는 데이터 유실이 간헐적으로 발생한 점이었는데, Kaf kaOffset 관리 및 Checkpoint디렉토리 분리를 통해 안정성을 확보했습니다.
이 경험을 통해 데이터 파이프라인의 신뢰성 확보가 성능보다 우선이라는 원칙을 배웠습니다.
Spark에서는 RDD캐싱 최적화와 Shuffle 최소화, Hadoop에서는 Comp ress ionCodec 조정, Airflow에서는 DAG 병렬 실행으로 처리 속도를 높였습니다.
실시간 교통예측·운행 패턴 분석·AI 최적화 시스템의 기반이 되는데이터 신경망을 설계하겠습니다.
장기적으로는 카카오 모빌리티의 데이터를 도시지능(UrbanIntelligence) 수준으로 확장시키는 것이 목표입니다.
DataE ngineering은 데이터를 '쌓는' 게 아니라 '살아 움직이게 만드는 일'입니다.
Hadoop은 배치 중심이지만, 모빌리티는 실시간 성과 지연 최소화가 중요합니다.
속도는 중요하지만, 품질 없는 속도는 오류를 증폭 시킵니다.
카카오 모빌리티처럼 실시간의사결정이 이루어지는 환경에서는,

[hwp/pdf]2025 카카오모빌리티_Data Engineer 면접기출, 면접족보, 2026신입 공채 면접질문 및 답변