데이터 엔지니어 기술면접, 내가 쓴 커밋으로 대비하기

데이터 엔지니어 기술면접은 쿼리를 잘 짜는지보다, 파이프라인이 두 번 돌아도 같은 결과가 나오는지를 봅니다. 재실행·백필·스키마 변경처럼 «이미 쌓인 데이터»를 건드리는 상황에서의 판단이 질문거리입니다. 이 페이지는 데이터 직군 면접의 조준점을 정리하고, 데브핏(DevFit)이 이용자 본인의 깃허브 커밋에서 그 질문을 어떻게 만들어 내는지 설명합니다.

데이터 면접에서 면접관이 파고드는 지점

다시 돌려도 같은 결과가 나오는가

적재 방식이 append인지 upsert인지, 파티션 단위로 덮어쓰는지. 배치 잡 커밋은 «같은 날짜로 두 번 돌리면 행이 두 배가 되나요»로 바로 이어집니다.

백필을 해 봤는가

과거 데이터를 다시 채울 때 운영 테이블에 어떤 영향이 가는지, 순서와 배치 크기를 어떻게 잡았는지.

스키마 변경을 어떻게 넘겼는가

컬럼 추가·타입 변경 시 하위 소비자가 깨지는 지점. 마이그레이션 커밋은 «읽는 쪽을 먼저 배포했나요, 쓰는 쪽을 먼저 배포했나요»를 부릅니다.

데이터 품질을 검증했는가

행 수·널 비율·중복 키 검사. 검증 코드가 없다면 «잘못된 데이터가 들어온 걸 언제 알게 되나요»가 나옵니다.

내 커밋에서 나올 수 있는 질문

아래는 데이터 코드에서 자주 만들어지는 형태의 질문입니다. 데브핏(DevFit)은 레포지토리 전체가 아니라 이용자 본인이 작성한 커밋과 diff만 조준해, 질문마다 근거가 되는 커밋·파일 경로를 함께 붙입니다.

“이 잡을 같은 파티션으로 두 번 실행하면 결과가 어떻게 되나요?”
“이 컬럼을 추가하실 때 읽는 쪽과 쓰는 쪽 중 어느 걸 먼저 배포하셨어요?”
“백필을 돌리면 운영 쿼리에 어떤 영향이 가나요?”
“이 조인의 카디널리티를 확인해 보셨나요? 행이 늘어나지 않나요?”

코드에 “없는 것”도 질문이 됩니다

면접에서는 짠 것만큼 안 짠 것도 물어봅니다. 데브핏은 아래 같은 부재 신호를 결정론적으로 찾아 질문으로 만듭니다.

검증 단계 없는 적재 파이프라인 → «데이터가 비어서 들어오면 어디서 걸리나요?»
스케줄러 재시도 설정이 없는 잡 → «중간에 실패하면 누가 다시 돌리나요?»
테스트 픽스처 없는 변환 로직 → «이 집계가 맞다는 건 어떻게 확인하셨어요?»

자주 다루는 기술

Python
SQL
Airflow
dbt
Spark
BigQuery
Kafka

다만 질문은 기술 이름에서 나오지 않습니다. 같은 Python를 써도 커밋마다 고른 선택이 다르고, 면접관이 파고드는 건 그 선택입니다. 그래서 데브핏은 기술 스택별 표준 질문지가 아니라, 겨냥한 채용공고 1건과 내 깃허브(GitHub) 커밋을 함께 읽어서 질문을 만듭니다.

데이터 공고 하나로 시작해 보세요

채용공고 URL을 붙여 넣으면 포지션과 요구 사항을 정리하고, 연결한 레포지토리에서 내가 쓴 커밋을 찾아 예상 질문과 어필 포인트를 만듭니다. 공고 1개가 준비 1회분입니다. 하루 10회까지 무료입니다. 합불 판정이나 지원자 랭킹은 만들지 않고, 최종 판단은 사람이 합니다.

공고 넣고 시작하기

데이터 면접에서 함께 나오는 CS 개념

커밋에서 나온 질문은 대부분 개념 질문으로 이어집니다. 아래 문서는 데이터 면접에서 그 다음 질문으로 자주 넘어가는 주제입니다.

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