데이터 엔지니어링과 데이터 분석/AI 엔지니어링의 가장 큰 차이는 무엇이라고 생각하는가
데이터파이프라인을 설계할 때 가장 중요하게 고려하는 요소는 무엇인가
모빌리티 서비스에서 중요한데이터 지표(KPI)에는 어떤 것들이 있다고 생각하는가
또한 데이터 품질관리, 스트리밍 처리, 분산 저장 구조 설계, 서비스별 데이터 모델링, 데이터 보안까지 전 영역을 아우르는 엔지니어링 역량이 필수입니다.
이 원칙을 기반으로 데이터가 "끊기지 않고 흐를 수 있는 구조"를 만드는 것이 파이프라인 설계의 핵심이라고 봅니다.
스키마나데이터 구조는 작은 변경도 서비스 전체에 영향을 주기 때문에, 변경 이력 공유·문서화·버전 관리가 필수입니다.
데이터 엔지니어링은 경험도 중요하지만 구조적 이해가 더 핵심이라고 생각합니다.
Spark나 Kafka는 도구이고, 근본적으로 데이터 엔지니어링은 "데이터를 움직이게 만드는 구조를 설계하는 역할"이라고 생각합니다.

모빌리티 서비스에서 중요한데이터 지표(KPI)에는 어떤 것들이 있다고 생각하는가
데이터 엔지니어링에서 본인이 가장 약한 부분은 무엇이며 그 약점을 어떻게 해결할 것인가
현대오토에버는 현대차그룹의 글로벌 모빌리티 플랫폼을 실질적으로 운영하고 있고, 그 안에서 데이터 엔지니어링은 단순한 파이프라인 구축이 아니라 "미래 이동성의 기반 시스템을 만드는 일"이라고 생각합니다.
데이터 엔지니어는 데이터를 '사용하기 좋은 형태로 만들어주는 사람'이라면, 분석/AI 엔지니어는 '그 데이터를 활용해 인사이트나 모델을 만드는 사람'이라고 생각합니다.
차량 데이터는 정적 데이터보다 훨씬 변동성이 높고 처리량이 크기 때문에, 데이터 엔지니어가 파이프라인의 병목과 장애를 최소화하는 구조를 설계해야 합니다.
또한 데이터 품질관리, 스트리밍 처리, 분산 저장 구조 설계, 서비스별 데이터 모델링, 데이터 보안까지 전 영역을 아우르는 엔지니어링 역량이 필수입니다.
모빌리티 환경은 주행·위치·센서 데이터 때문이라서 Streaming 구조를 반드시 지원해야 하며, 배치 분석과 조합해 하이브리드 구조로 운영하는 것이 이상적이라고 생각합니다.
데이터 형태의 다양성, 접근 권한 관리, 스키마진화(Versioning), 비용 구조, 메타데이터 관리, compute-storage 분리를 가장 중요하게 생각합니다.
저는 SchemaRegistry 기반으로 관리하고, 파이프라인에서 Backw ardCompatibility를 유지하며, ValidationLayer에서 변경사항을 조기에 감지하는 구조를 선호합니다.
스키마나데이터 구조는 작은 변경도 서비스 전체에 영향을 주기 때문에, 변경 이력 공유·문서화·버전 관리가 필수입니다.
저는 로그→ 지표→재현→구간 분리 접근 방식을 사용합니다.
데이터 흐름·분산 처리 원리·스트리밍 구조·Lakehous e아키텍처 등 원리를 탄탄하게 이해하면 실무에서 빠르게 확장할 수 있습니다.
저는 단기간 집중 학습과 실제 프로젝트 기반 실습을 통해 빠르게 전력화할 자신이 있습니다.
저는 구조적 사고·문제 분석·데이터 품질관리에 강점을 가지고 있으며, 도구는 빠르게 습득할 자신이 있습니다.
경험은 시간이 쌓이면 생기지만, 문제 해결 방식·성장 속도·데이터에 대한 태도는 단기간에 바뀌지 않습니다.
안녕하십니까.데이터를 '흐르게 만들고', '정확하게 만들고', '서비스가 확장될 수 있게 만드는' 데이터 엔지니어를 목표로 성장해온 지원자입니다. 저는 Batch와 Streaming, Spark와 Kaf ka, Lakehous e 구조, 클라우드 데이터 플랫폼을 학습하며 단순 ETL이 아닌데이터 흐름 전체를 설계하는 역할에 깊은 매력을 느꼈습니다. 특히 현대오토에버처럼 모빌리티와 커넥티드 카데이터를 다루는 기업에서는 안정적이고 확장 가능한 데이터 파이프라인과 데이터 품질 확보가 서비스 경쟁력의 핵심이라고 생각합니다. 저는 구조적 사고, 문제 해결력, 새로운 기술을 빠르게 실전에 적용하는 실행력을 강점으로 삼아 현대오토에버의 데이터 서비스 개발에 깊이 기여하는 엔지니어가 되겠습니다."

[hwp/pdf]Data Engineer_데이터 서비스 개발(신입) 2025면접족보, 1분 스피치, 면접질문기출