[면접 합격 자료] 버드뷰(화해) Data Scraping Engineer 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

데이터 수집과 분석 과정에서 꼼꼼함과 근성으로 성과를 낸 경험이 있습니다. 첫 직장에서 크롤링 파이프라인의 누락 데이터를 3주간 방치하던 이슈를 발견하고, 로그를 분석해 원인을 추적했습니다. 결과적으로 수집률을 92%에서 98%로 개선했으며, 데이터 품질 이슈를 60% 줄였습니다. 이 과정에서 테스트 자동화를 도입해 매주 4건의 회귀 테스트를 통과하도록 했고, 시행착오를 줄여 재현성을 확보했습니다. 또한 협업 측면에서 팀 내 커뮤니케이션의 중요성을 체감했습니다. 담당 데이터 소스가 늘어나면서 파이프라인 구성도가 복잡해졌는데, 제가 주도한 문서화 작업으로 신규 팀원이 2주 내에 작업 흐름을 파악하도록 도왔고, 온보딩 시간이 40% 단축되었습니다. 실무에서의 설계 원칙은 데이터의 신뢰성 확보와 재현성 확보에 있다고 봅니다. 예를 들어 페이지 변동에 따라 크롤링 주기를 조정하는 스마트 스케줄링 로직을 도입해 중복 수집은 15% 감소했고, 누락 데이터는 12% 감소했습니다. 또한 대량 데이터 처리 시 메모리 사용을 최적화하기 위해 배치 처리와 스트리밍을 혼합하는 아키텍처를 제시했고, 실행…