예시 답변 1
코드 생성 도구 + 검증 절차
백엔드 API 개발 과정에서 GitHub Copilot을 활용해 반복적인 CRUD 로직의 초안을 빠르게 작성했습니다. 다만 AI가 생성한 코드를 그대로 반영하지 않고, 예외 처리와 트랜잭션 범위는 직접 재설계해 적용했습니다. 이 방식으로 API 3개를 개발하는 데 걸리던 시간을 이틀에서 하루로 줄일 수 있었습니다.
도구명과 시간 단축 수치를 함께 제시해 신뢰도를 높였다
면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
백엔드 API 개발 과정에서 GitHub Copilot을 활용해 반복적인 CRUD 로직의 초안을 빠르게 작성했습니다. 다만 AI가 생성한 코드를 그대로 반영하지 않고, 예외 처리와 트랜잭션 범위는 직접 재설계해 적용했습니다. 이 방식으로 API 3개를 개발하는 데 걸리던 시간을 이틀에서 하루로 줄일 수 있었습니다.
사이드 프로젝트에서 Cursor를 활용해 프론트엔드 컴포넌트와 백엔드 API를 동시에 작성하는 워크플로를 구성했습니다. AI가 제안한 타입 정의를 기준으로 프론트와 백엔드의 인터페이스를 먼저 맞춰두고, 세부 비즈니스 로직은 직접 구현하는 방식으로 역할을 나눴습니다. 그 결과 프로젝트 초기 세팅 기간을 절반 가까이 단축했습니다.
프론트엔드 프로젝트에서 AI 도구로 여러 UI 배치안을 빠르게 시안으로 뽑아본 뒤, 실제 접근성과 반응형 레이아웃 기준에 맞는지 직접 검토해 최종안을 골랐습니다. AI가 제안한 시안 중에는 실제로는 작은 화면에서 깨지는 구조도 있어서, 결과물을 그대로 채택하지 않고 검증하는 과정이 꼭 필요하다고 느꼈습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.