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특히 사용자 운동 데이터의 정합성과 실시간 성 확보를 위한 이벤트 기반 설계나, 운동 콘텐츠 메타데이터 관리체계를 백엔드에서 효율적으로 구현하고자 합니다.
특히 최근에는 '운동 루틴 추천 API' 개발을 주제로 개인 프로젝트를 진행하면서 사용자 프로필 기반 추천 알고리즘과 운동데이터를 처리하는 백엔드 구조를 설계해 실 제 Heroku 환경에 배포한 경험도 있습니다.
답변 : 저는 사용자 운동 데이터를 수집하고 가공하는 데이터 파이프라인과 그 기반이 되는 이벤트 구조를 가장 먼저 익히고 싶습니다.
답변 : 운동 루틴 추천 서비스를 개발하면서 사용자의 선호와 피드백 데이터를 어떻게 저장하고 분석할 것인지가 가장 도전적이었습니다.
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저는 데이터를 기반으로 사용자에게 의미 있는 서비스를 제공하는 개발자가 되고 자 꾸준히 백엔드 역량을 쌓아왔고, 이 방향성과 PTKOREA의 기술적 비전이 완벽히 일치한다고 느껴 지원하게 되었습니다.
트래픽 급증에 대비한 고가용성 아키텍처 설계, 운동기록의 정밀 수집 및 가공, 사용자 피드백 기반 서비스 개선 등 백엔드 개발자로서도전하고 싶은 요소가 가득한 환경이라 판단했습니다.
특히 사용자 운동 데이터의 정합성과 실시간 성 확보를 위한 이벤트 기반 설계나, 운동 콘텐츠 메타데이터 관리체계를 백엔드에서 효율적으로 구현하고자 합니다.
특히 최근에는 '운동 루틴 추천 API' 개발을 주제로 개인 프로젝트를 진행하면서 사용자 프로필 기반 추천 알고리즘과 운동데이터를 처리하는 백엔드 구조를 설계해 실 제 Heroku 환경에 배포한 경험도 있습니다.
교내 해커톤에서 운동 루틴 기록앱을 함께 개발할 때, 저는 백엔드를, 다른 친구는 프론트를 맡았습니다.
답변 : 저는 사용자 운동 데이터를 수집하고 가공하는 데이터 파이프라인과 그 기반이 되는 이벤트 구조를 가장 먼저 익히고 싶습니다.
답변 : 운동 루틴 추천 서비스를 개발하면서 사용자의 선호와 피드백 데이터를 어떻게 저장하고 분석할 것인지가 가장 도전적이었습니다.
답변 : Node.js를 활용해 간단한 메신저 백엔드를 개발한 경험이 있습니다. |
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2025.04.01
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