[면접 합격 자료] LG에너지솔루션 제조지능화 제조PI(Data Engineering) 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

문제를 구조적으로 분석하고 데이터를 통해 해결하는 성향이 강합니다. 복잡한 문제도 구체적 목적과 성공 기준을 먼저 정의하고, 이를 바탕으로 단계별 실행계획을 수립합니다. 예를 들어 제조 현장에서 생산성 저하 이슈가 반복될 때, 데이터 파이프라인의 가용성 지표를 99.5%에서 99.9%로 올리기 위해 ETL 처리 속도와 스키마 일관성을 개선했습니다. 실제로 로그 수집 엔진을 교체하고 배치 시간을 60분에서 18분으로 단축했고, 이로 인해 MTTR이 40% 감소했습니다. 또한 품질 이슈를 줄이기 위해 실시간 모니터링 대시보드를 구축했고, 불량률을 연간 0.8%에서 0.5%로 낮추는 효과를 확인했습니다. 협업 측면에서는 데이터 엔지니어링 팀과 생산 라인 운영팀 간의 커뮤니케이션 채널을 주간 회의에서 일일 핫픽스로 전환하여 이슈 응답 시간을 24시간에서 6시간으로 단축했습니다. 데이터 품질 관리에 있어서는 데이터 카탈로그를 도입하고 데이터 소스별 재현성 테스트를 자동화하여 재현성 실패 건수를 연간 12건에서 3건으로 감소시켰습니다. 이와 함께 파이프라인 모니터링 알람 임계치를 사업부별 KPI와 연동시…