기술 스택 실전 사용 확인
이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
셋 중 실제로 가장 많이 쓴 언어는 입니다. 학교 데이터 분석 과제부터 인턴 업무까지 주로 사용했습니다. 인턴 기간에는 로그 데이터 전처리 파이프라인을 맡았는데, 일 단위로 쌓이는 CSV 파일을 정해진 형식으로 변환하고 이상값을 필터링하는 스크립트를 작성했습니다. 와 을 주로 썼고, 처리 결과를 슬랙 웹훅으로 요약 전송하는 부분도 붙였습니다. 는 간단한 REST API 실습 수준으로만 써봤고, 실제 프로젝트에 투입한 경험은 없습니다. 는 강의 예제를 따라 해본 수준이라 업무 경험이라고 하기는 어렵습니다. 저의 실무 수준은 Python 기반 데이터 처리와 간단한 자동화 스크립트 범위입니다. 백엔드 서비스를 직접 설계하거나 배포한 경험은 없지만, 그 쪽으로 확장하고 싶어 개인적으로 튜토리얼을 진행하고 있습니다.
셋 중 팀 프로젝트에서 직접 설계부터 맡아본 언어는 Node.js입니다. Express로 간단한 REST API를 구성했는데, 회원가입·로그인·게시글 CRUD 정도였지만 라우팅 구조 설계와 JWT 인증 미들웨어 작성을 처음으로 혼자 담당했습니다. 팀원들이 API 명세 없이 헷갈려해서 Swagger 연동을 직접 추가한 것도 제가 맡은 범위였습니다. Python은 그 이전부터 데이터 분석 과제에서 써왔고, Node.js와 병행하면서 이벤트 루프 기반 비동기 처리가 Python의 동기 중심 방식과 어떻게 다른지를 실제 코드로 비교해볼 수 있었습니다. Go는 공식 튜토리얼을 따라 해봤지만 프로젝트에 적용한 경험은 없습니다. 현재 실무에서 기여할 수 있는 범위는 Node.js 기반 REST API 구성과 Python 스크립트 작성 수준이며, Go는 관심 단계입니다. 프로젝트마다 필요한 언어가 달랐는데, 그 경험이 각 언어가 어떤 상황에 맞는지 판단하는 감각을 키워줬습니다.
셋 중 가장 오래 쓴 언어는 Python입니다. 처음엔 데이터 분석 수업에서 pandas로 시작했고, 이후 개인 프로젝트에서 공공 API와 웹 크롤링을 결합해 데이터를 수집하는 파이프라인을 만들었습니다. 구체적으로는 공공데이터 포털 API로 지역별 수치를 가져와 전처리하고, BeautifulSoup으로 부족한 항목을 보완한 뒤 CSV로 저장하는 흐름을 짰습니다. 담당 범위는 API 호출 로직, 데이터 정합성 검증, 중복 제거였습니다. Node.js는 팀 프로젝트에서 팀원 코드를 일부 수정하는 수준으로만 접했고, 직접 설계부터 완성까지 담당한 경험은 없습니다. Go는 강의 예제를 따라 해봤을 뿐입니다.
실제로 기여할 수 있는 범위는 Python 기반 데이터 수집과 전처리 작업이며, 그 외 언어는 구조를 이해하는 수준이라고 솔직히 말씀드립니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 채널톡 백엔드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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