본문/내용
1. 데이터 파이프라인 설계 경험에 대해 설명해 주세요. 어떤 도구와 기술을 사용했으며, 어떤 문제를 해결했나요
데이터 파이프라인 설계 경험이 풍부하며, 고객사의 실시간 분석 요구를 충족시키기 위해 Apache Kafka, Spark Streaming, Flink 등을 활용하여 데이터 수집과 처리 과정을 구축하였습니다. 예를 들어, 금융권 고객사의 거래 데이터를 실시간으로 처리하는 파이프라인을 설계하여 1초 이내로 거래 이상 탐지가 가능하게 하였으며, 이로 인해 이상 거래 감지율이 30% 향상되고 평균 처리 지연 시간이 2초에서 500ms로 감소하는 성과를 얻었습니다. 또한, AWS Glue와 EMR을 활용하여 10TB 규모의 로그 데이터를 배치 처리하는 ETL 파이프라인을 개발하여 데이터 정제와 통합 작업을 자동화하였으며, 전체 데이터 처리 시간을 기존보다 40% 단축시켰습니다. 이러한 설계는 데이터 품질 및 가용성을 높이고, 장애 발생 시 신속 복구가 가능하도록 설계하여 시스템 안정성을 확보하는 데 기여하였습니다. 이와 함께, 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 Apache Airflow를 이용한 워크플로우 자동화와, 데이터 저장소로서 데이터 레이크와 Data Warehouse를 연동…