설계부터 완성까지 단독으로 수행한 프로젝트를 통해 지원자의 자기 주도적 개발 역량과 실력 수준을 파악하려 한다.
이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 프로젝트로 도서 추천 웹 애플리케이션을 혼자 설계부터 배포까지 만들어본 경험이 있습니다. 처음에 기술 스택을 고를 때 Django와 FastAPI 중 고민했는데, 추천 로직을 외부 모델과 연결해야 해서 비동기 처리가 자연스러운 `FastAPI`를 선택했습니다. 개발 중 가장 막혔던 지점은 추천 결과가 매번 달라지는 일관성 문제였습니다. 원인을 추적하니 사용자 입력을 전처리 없이 그대로 넘기던 게 문제였고, 정규화 단계를 추가하니 안정됐습니다. 배포는 Railway로 했고, 실제로 5명의 친구들이 써보며 준 피드백으로 UI를 두 차례 수정했습니다. 혼자 한 프로젝트라 막히는 순간마다 결정을 내려야 했는데, 그게 오히려 설계 판단 근거를 스스로 찾는 습관을 만들어줬습니다.
취업 준비 중 채용 공고를 자동으로 모아서 분류해주는 크롤러를 혼자 만들었습니다. 처음에 requests와 BeautifulSoup으로 시작했는데 자바스크립트로 렌더링되는 사이트에서 데이터가 비어 있는 문제가 생겼습니다. Selenium으로 전환하니 해결됐지만 속도가 3배 느려졌고, 특정 사이트는 정적 파싱, 나머지는 동적 렌더링으로 분리하는 구조로 바꿨습니다. 분류는 키워드 기반 규칙과 간단한 유사도 계산을 병용했습니다. 완성 후 지인 3명이 실제로 사용하면서 준 피드백으로 필터 항목을 5개에서 12개로 늘리고 UI도 두 차례 개선했습니다. 설계 단계에서 예상하지 못했던 문제가 나올 때마다 이유를 먼저 찾고 구조를 조정하는 순서로 작업하는 방식이 자리잡았습니다.
전공 과목 프로젝트에서 온도 센서 데이터를 수집해 실시간으로 시각화하는 시스템을 혼자 설계했습니다. Arduino로 센서를 붙이고 Python 스크립트로 시리얼 통신을 연결했는데, 수집 주기가 빨라지자 버퍼가 쌓이면서 데이터가 뒤섞이는 문제가 생겼습니다. 원인을 추적하니 수신 스레드와 처리 스레드를 분리하지 않아서였고, `threading`으로 분리하자 안정됐습니다. 시각화는 matplotlib 실시간 업데이트로 구현했고, 교수님 시연 때 5분 동안 데이터 끊김 없이 작동했습니다. 혼자 하다보니 막히는 지점마다 어떤 가정이 틀렸는지를 먼저 적어보는 습관이 생겼습니다.
설계 판단을 혼자 내려본 경험이 이후 팀 프로젝트에서 근거를 빠르게 정리하는 데 도움이 됐습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 대구은행 SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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