본문/내용
1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.
데이터 정제 업무에서 정확성과 신속성을 모두 중요시하는 성격입니다. 먼저 장점으로는 체계적 사고와 문제해결 능력이 있습니다. 데이터 누락과 중복을 발견했을 때 원인 분석을 거쳐 재현 가능한 해결책을 제시합니다. 이전 프로젝트에서 고객 피드백 데이터를 정제할 때, 중복 케이스를 제거하는 과정에서 중복 기준을 3단계로 정의하고, 규칙 기반 필터링과 머신러닝 예측을 조합하여 품질 향상을 이뤘습니다. 그 결과 데이터 처리 속도가 평균 28% 향상되었고, 최종 리포트의 오류율은 0.8%에서 0.2%로 감소했습니다. 이런 성과는 규칙 작성과 테스트 커버리지를 90% 이상 확보한 덕분이었습니다.
단점으로는 가끔 세부 규칙에 집착해 큰 그림을 놓치는 경우가 있습니다. 이를 보완하기 위해 매주 팀 회의에서 데이터 품질 KPI를 공유하고, 산출물의 가설 검증 여부를 체크리스트에 명시합니다. 또한 업무 시작 전 5분간 데이터 흐름 맵을 그려 전체 파이프라인을 시각화하고, 처리 중간 상태를 주기적으로 점검합니다. 이 방식 덕분에 초기 설계 단계에서 누락된 스키마 변경이나 외부 데이터 소스의 변동을 조기…