본문/내용
1. 데이터 엔지니어로서 데이터 파이프라인 설계 경험에 대해 설명해 주세요.
데이터 엔지니어로서 다양한 데이터 파이프라인 설계 경험이 있습니다. 고객 행동 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 목적으로 Kafka와 Spark를 활용하여 스트리밍 데이터 파이프라인을 구축하였으며, 하루 평균 50TB 이상의 데이터를 안정적으로 처리하는 시스템을 만들었습니다. ETL 프로세스에서는 Python과 SQL, Airflow를 통해 데이터 추출, 정제, 적재 작업을 자동화하였으며, 데이터 품질을 높이기 위해 검증 단계도 포함시켰습니다. 특히, 고객 세그먼트별 구매 패턴 분석을 위해 파이프라인을 최적화하여 데이터 처리 시간은 기존 대비 30% 단축시키고, 오류 발생률은 0. 2% 이하로 유지하였습니다. 이를 통해 실시간 추천 시스템에 활용하며 사용자 만족도를 15% 향상시킨 성과도 있습니다. 또한, 데이터 보안과 무결성을 위해 AWS와 GCP 클라우드 환경에서 암호화 및 권한 관리 시스템을 도입하여 데이터 유출 위험을 최소화하였으며, 배포 후 6개월간 시스템 다운타임은 0. 1% 이하로 유지하였습니다. 전반적으로 고객 비즈니스 목표에 부합하는 안정적이고 확장 가능한 데이…