이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
소프트웨어 기술과 관련해 제가 쌓은 경험은, 학부 프로젝트에서 작은 프로그램을 만들어 본 것입니다. 졸업 과제로 저는 설문 데이터를 모아 분석하는 도구를 직접 만들었습니다. 처음에 저는 기능이 돌아가게만 만들면 된다고 생각했습니다. 그런데 한번은, 코드를 정리하지 않고 쌓아 두었다가 나중에 수정할 때 어디를 고쳐야 할지 한참 헤맨 적이 있었습니다. 그 일로 저는 돌아가는 코드를 만드는 것과, 다음에 고치기 좋게 만드는 것은 다르다는 걸 배웠습니다. 그 뒤로 저는 기능을 작은 단위로 나누고, 무엇을 하는 부분인지 적어 두는 습관을 들였습니다. 저는 이 경험에서, 소프트웨어 개발이 만드는 것뿐 아니라 이어 가기 좋게 만드는 일이라는 걸 배웠습니다.
학부 프로젝트에서 저는 파이썬으로 데이터 분석 도구를 만들었습니다. 처음에 저는 익숙한 언어니까 그냥 골랐습니다. 그런데 작업을 하며, 파이썬이 데이터를 다루는 기능이 풍부해 이 작업에 잘 맞는다는 걸 알게 됐습니다. 한번은 데이터 양이 많아 처리가 느려진 적이 있었는데, 불필요하게 반복되는 계산을 줄이는 방식으로 속도를 개선했습니다. 그 일로 저는 기술은 익숙한 것을 쓰되, 왜 그게 맞는지도 알아야 한다는 걸 배웠습니다. 그 뒤로 저는 도구를 고를 때 그 이유를 함께 생각하는 습관을 들였습니다. 저는 기술적 깊이가 많은 도구를 아는 게 아니라, 쓰는 도구를 제대로 이해하는 데서 나온다고 생각합니다.
학부 프로젝트에서 제게 가장 어려웠던 건, 데이터가 많아질수록 도구가 느려지는 문제였습니다. 처음에 저는 코드 어딘가 잘못된 줄 알고 그것부터 들여다봤습니다. 그런데 아무리 봐도 오류는 없었습니다. 그래서 저는 어느 부분에서 시간이 오래 걸리는지를 하나씩 짚어 봤습니다. 살펴보니, 같은 계산을 불필요하게 반복하는 부분이 원인이었습니다. 저는 그 계산을 한 번만 하도록 고쳤고, 처리 속도가 눈에 띄게 빨라졌습니다. 그 도구는 결국 팀이 분석 결과를 빠르게 얻는 데 쓰였습니다. 저는 이 경험에서, 문제는 막연히 찾기보다 단계를 나눠 짚어야 풀린다는 걸 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 (재)한국보건의료정보원 SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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