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대규모 데이터 파이프라인을 구축해 본 경험을 설명해주세요
실시간 스트림 데이터 처리 경험을 설명해주세요
데이터 품질(DataQuality) 관리 경험이 있나요
클라우드 기반 데이터 레이크·데이터 웨어하우스를 구축한 경험이 있나요
IoT 기반 환경 데이터 수집 시스템을 구축한 경험이 있습니다.
저는 데이터 품질이 분석보다 더 중요한"기반 기술"이라고 생각합니다.
협업 과정에서 데이터 엔지니어-데이터 분석가-백엔드 간 조율 경험
저는 대규모 데이터 파이프라인을 설계하고 장애를 구조적으로 해결하는 역량에 강점을 가지고 있습니다.

실시간 스트림 데이터 처리 경험을 설명해주세요
본인의 강점이 현대오토에버데이터 엔지니어 직무와 어떻게 연결된다고 생각하나요
실무 경험이 부족한 데 대규모 모빌리티 데이터를 다룰 수 있다고 생각하나요
이데이터를 수집·정제·저장·처리하는 기반을 만드는 역할이 바로 데이터 엔지니어이며, 저는 이 역할을 가장 흥미롭고 도전적인 기술 분야로 보고 있습니다.
데이터 엔지니어의 역할은 단순 파이프라인 구축이 아니라"데이터 생애주기 전체를 책임지는 기술설계자"라고 생각합니다.
IoT 기반 환경 데이터 수집 시스템을 구축한 경험이 있습니다.
SparkStructuredSt reaming을 이용해 실시간 데이터 분석 시스템을 구축한 경험이 있습니다.
ETL 파이프라인 구축 시 가장 중요하게 생각한 것은 데이터 품질·표준화·확장성·재처리용이성입니다.
초기에는 ETL 방식으로 설계했지만, 데이터 원본이 계속 변경되어 ELT 구조가 더 적합하다는 것을 깨달아 아키텍처를 재구성했습니다.
누락·중복 데이터가 발생할 때 재처리가 가능한 Checkpointing 체계를 설계했습니다.
데이터 품질 문제는 대부분 "초기 설계"에서 발생합니다.
처음에는 S3 내부 구조가 비효율적이어서 Athena쿼리 비용이 많이 나왔고, PartitionP runing이제대로 작동하지 않아 성능이 낮았던 문제가 있었습니다.
이 문제를 해결하기 위해 Directory 구조를 날짜·장비·지역 기준으로 재정렬해 쿼리비용을 30% 절감했습니다.
특히 시계열 데이터 모델링이 중요했는데, PartitionKey와 SortKey를 적절히 설정하여 조회 성능을 크게 향상시킨 경험이 있습니다.
데이터 모델링은 단순한 테이블 설계가 아니라 서비스의 미래를 담는 구조라고 생각합니다.
저는 대규모 데이터 파이프라인을 설계하고 장애를 구조적으로 해결하는 역량에 강점을 가지고 있습니다.
또한 Kaf ka-Spark-AWS-SQL 등 데이터 엔지니어링 핵심 기술 스택을 꾸준히 실습하며 실전 기반 역량을 키웠습니다.
실무에서는 규모가 커질 뿐 구조적 접근 방식은 같습니다.
했는데, 실제로 장애를 직접 해결한 사례가 있나요
Kaf ka지연·Spark Skew·DBConnectionPool고 갈등 다양한 장애를 해결해본 경험이 있습니다.
저는 Kaf ka-Spark-AWS 기반으로 대규모 데이터 파이프라인을 구축하며 데이터 구조를 이해하는 능력, 문제의 원인을 끝까지 추적하는 집요함, 그리고 데이터 품질을 가장 우선하는 사고방식을 강점으로 가지고 있습니다.

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