면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
개인 프로젝트로 대량의 CSV 로그 파일을 분석하는 스크립트를 Python으로 작성했습니다. 초기엔 pandas로 파일을 순차적으로 읽고 처리했는데, 50만 건 데이터에 40초 넘게 걸렸습니다. 프로파일링 결과 반복문 안에서 DataFrame을 매번 append하는 부분이 병목이었습니다. 리스트에 결과를 모았다가 마지막에 한 번에 DataFrame으로 변환하는 방식으로 바꾸고, 필요한 컬럼만 dtype을 지정해 메모리 사용도 줄였습니다. 그 결과 처리 시간이 6초로 줄었습니다.
동시성 처리가 중요한 실시간 알림 서버를 구현하며 Java나 Python 대신 Go를 선택했습니다. 여러 사용자에게 동시에 알림을 보내야 하는 요구사항이 있었는데, Go의 고루틴과 채널을 활용하면 스레드 풀 관리 없이도 가볍게 동시성을 처리할 수 있다고 판단했습니다. 실제로 고루틴으로 알림 발송을 병렬화하니 순차 처리 대비 처리 시간이 5분의 1로 줄었습니다. 다만 고루틴 누수를 막기 위해 context로 타임아웃을 명시적으로 관리해야 하는 점이 어려웠습니다.
동아리에서 매주 수기로 정리하던 회비 내역을 자동화하기 위해 Python과 SQL을 함께 사용했습니다. 은행 거래 내역 엑셀을 pandas로 파싱해 SQLite DB에 적재하고, SQL 쿼리로 미납자를 집계해 슬랙으로 자동 알림을 보내도록 스크립트를 짰습니다. 스크립팅 언어를 선택한 이유는 반복 실행되는 짧은 배치 작업에 컴파일 언어보다 빠르게 수정·배포할 수 있어서였습니다. 이 자동화로 매주 30분씩 걸리던 수작업이 완전히 사라졌습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.