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즉, 문제는 서버스펙이 아니라 비효율적인 데이터 처리 구조에 있었던 것입니다.
Inf ra는 서비스의 안정성을 보장하는 기반으로서 중요하다고 생각합니다.
카카오의 다양한 서비스가 수백만 명의 사용자를 동시에 지원하는 만큼, 저는 우선 서버와 플랫폼 역량을 집중적으로 성장시켜 안정적이고 확장 가능한 서비스를 만드는 데 기여하고 싶습니다.
다양한 기술 스택을 활용해 문제를 해결한 경험이 있습니다.
Node.js 기반의 RESTAPI 개발부터 SpringBoot를 활용한 대규모 데이터 처리까지 경험하며 확장성과 안정성을 동시에 추구했습니다.
이러한 경험은 카카오 서비스의 안정성을 뒷받침하는 서버 개발자로 성장하는 데 도움이 될 것이라 확신합니다.
저는 서버와 플랫폼 경험을 통해 안정성과 확장성을 동시에 고려하는 역량을 갖췄다고 생각합니다.
저는 단순히 새로운 기능을 개발하는 것에 그치지 않고, 카카오 서비스가 안정적으로 성장 할 수 있는 기반을 강화하는 역할을 하고 싶습니다.
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어떤 문제를 해결할 때, Why ?를 놓치지 않고 문제의 본질을 찾는 데 집중했던 경험이 있다면 적어주세요.
그래서 "왜 성능 저하가 반복되는가?"라는 질문을 끊임없이 던지며 문제의 본질을 찾고자 했습니다.
저는 해당 쿼리를 리팩토링하고, 캐싱 기법을 도입해 자주 호출되는데이터를 메모리에 저장해 응답 속도를 높였습니다.
인공지능 관련 교내 캡스톤 프로젝트에서 음성 데이터를 기반으로 사용자의 감정을 분석하는 모델을 개발한 경험이 있습니다.
백엔드 개발은 눈에 보이지 않지만 서비스의 안정성과 확장성을 좌우하는 핵심 영역입니다.
서버는 사용자 경험의 보이지 않는 기초이자, 기술적 깊이를 탐구할 수 있는 매력적인 분야라 생각합니다.
카카오의 다양한 서비스가 수백만 명의 사용자를 동시에 지원하는 만큼, 저는 우선 서버와 플랫폼 역량을 집중적으로 성장시켜 안정적이고 확장 가능한 서비스를 만드는 데 기여하고 싶습니다.
당시 서버 성능 저하를 단순히 스펙 부족으로만 생각했다면 비용은 늘어나고 같은 문제가 반복되었을 것입니다.
Q2. 프로젝트에서 팀원들의 의견과 본인의 문제인식이 달랐을 때, 어떻게 설득하고 협업했나요?
음성감정 분석 프로젝트에서 가장 힘들었던 순간은 데이터 부족으로 모델 정확도가 한계에 부딪혔을 때였습니다.
Q4.완성도를 끝까지 추구하는 과정이 때로는 비효율적일 수 있는데, 어떻게 균형을 맞추나요?
저는 완성도와 효율성 사이의 균형이 결국 '사용자가치'에서 결정된다고 생각합니다.
하지만 사용자 경험 개선이나 서비스 신뢰성을 높이는 데 기여한다면, 더 높은 완성도는 반드시 필요합니다.
예를 들어, 감정 분석 모델 프로젝트에서도 저의 목표는 정확도 자체가 아니라 '사용자가 신뢰할 수 있는 서비스'였습니다.
카카오에서는 다양한 서비스가 공통 인프라 위에서 돌아가기 때문에, 플랫폼의 안정성과 품질이 회사 전체 효율에 큰 영향을 준다고 생각합니다.
이 과정은 인프라 영역의 세부 설정 하나가 전체 서비스 안정성에 얼마나 중요한지 깨닫게 해주었습니다.
결국 배포자동화와 모니터링 시스템을 구축해 안정적인 서비스 환경을 만들 수 있었고, 저는 인프라 운영의 매력을 실감했습니다.
저는 서버와 플랫폼 경험을 통해 안정성과 확장성을 동시에 고려하는 역량을 갖췄다고 생각합니다. |
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2025.09.27
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