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목차/차례

  1. 1. 켄뷰 Data Engineer Intern에 지원한 이유를 말씀해 주세요
  2. 2. 데이터 엔지니어링과 데이터 분석의 차이를 본인 관점에서 설명해 주세요
  3. 3. 좋은 데이터 파이프라인의 조건 3가지를 말해 주세요
  4. 4. ETL과 ELT를 비교하고, 켄뷰 같은 조직에서 어떤 선택이 현실적인지 말해 주세요
  5. 5. 배치 처리와 스트리밍 처리의 차이와 적용 기준을 설명해 주세요
  6. 6. 데이터 모델링에서 스타 스키마와 정규화 모델을 언제 쓰는지 말해 주세요
  7. 7. Slowly Changing Dimension을 어떻게 이해하고 적용해 보셨는지 말해 주세요
  8. 8. 데이터 품질을 정의하고, 품질을 지키기 위한 실무 장치를 설명해 주세요
  9. 9. 데이터 파이프라인 장애가 났을 때, 우선순위와 대응 절차를 말해 주세요
  10. 10. Airflow 같은 오케스트레이션 환경에서 DAG를 설계할 때 중요하게 보는 점은 무엇입니까
  11. 11. Spark를 쓰는 이유와, 성능 튜닝
  12. ...

본문/내용

1. 켄뷰 Data Engineer Intern에 지원한 이유를 말씀해 주세요

답변 예시
저는 데이터 엔지니어링을 “정확한 의사결정을 가능하게 만드는 생산라인”이라고 봅니다. 켄뷰처럼 브랜드와 채널이 다양하고, 마케팅, 이커머스, 리테일, 공급망 데이터가 동시에 움직이는 조직에서는 데이터가 조금만 흔들려도 재고, 프로모션, 수요예측, 리포팅이 연쇄적으로 틀어집니다. 저는 이 문제를 멋진 대시보드가 아니라, 신뢰 가능한 파이프라인과 모델로 해결하는 역할을 하고 싶습니다. 특히 인턴에게 중요한 건 말이 아니라 산출물입니다. 저는 짧은 기간에도 데이터 소스 파악, 적재, 검증, 모니터링, 문서화까지 한 번에 묶어 “운영 가능한 데이터 제품”을 만들 자신이 있습니다. 켄뷰에서 그 기준으로 성장하고 싶어 지원했습니다.

2. 데이터 엔지니어링과 데이터 분석의 차이를 본인 관점에서 설명해 주세요
답변 예시
분석이 “무엇이 일어났는지”를 설명한다면, 데이터 엔지니어링은 “설명이 가능한 상태를 유지”하는 일입니다. 분석은 질문이 바뀌면 방법도 바뀌지만, 엔지니어링은 질문이 바뀌어도 흔들리지 않는 기반을 만들어야 합니다. 저는 데…



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I D : plzd****
Date : 2026-01-12
FileNo : 40209462

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