이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
캡스톤 프로젝트에서 소규모 셀러를 위한 판매 분석 툴을 만들었는데, 기능 목록이 10개 이상 나왔고 한 학기 안에 전부 구현하기 어려웠습니다. 우선순위를 정하기 위해 가상의 셀러 2명을 페르소나로 만들고 각 기능이 그 페르소나의 핵심 문제를 해결하는지 기준으로 분류했습니다.
경쟁사 상품 가격 추적, 리뷰 키워드 분석, 재고 소진 예측 세 가지를 1순위로 잡았고, 나머지는 2순위로 내렸습니다. 팀원 3명이 각 기능을 맡아 병렬로 작업했는데, API 호출 제한 문제가 예상보다 빨리 걸려서 캐시 레이어를 추가하는 설계 변경이 필요했습니다. 중간에 요구사항이 바뀌어도 페르소나 기준이 있으면 어떤 기능을 버려야 하는지 판단하기 쉽다는 걸 그 프로젝트에서 배웠습니다.
셀러 인텔리전스 플랫폼 개발에서 팀 협업에서 가장 먼저 한 것은 각 팀이 어떤 데이터를 어떤 형식으로 주고받을지를 합의하는 것이었습니다. 데이터 파이프라인·대시보드 UI·예측 모델을 각자 맡아 병렬로 작업했는데, 먼저 API 스펙으로 응답 구조를 문서화하는 것이 통합 단계에서 충돌을 줄였습니다.
실시간 이벤트 스트리밍 쪽은 데이터 지연이 얼마까지 허용되는지를 팀과 합의해두지 않으면 백엔드와 프론트 기대가 어긋나는 경우가 생겼습니다. 스키마 우선 설계(Schema-First Design) — API를 만들기 전에 응답 구조를 먼저 문서화하는 방식 — 이 병렬 개발에서 충돌을 줄이는 방법이었습니다. 팀이 나뉘어 작업할 때는 중간 결과를 자주 공유하고 맞춰보는 것이 나중에 통합에서 생기는 수정 비용을 줄였습니다. 협업은 나중에 합치는 것이 아니라 처음부터 함께 정의하는 것입니다.
셀러 인텔리전스 플랫폼에서 기능 우선순위를 정할 때 가장 중요하게 본 것은 데이터를 보는 것에서 끝나는가, 아니면 실제 행동으로 이어지는가였습니다. 판매 추이를 보여주는 것과 언제 재고를 보충해야 하는지를 바로 알 수 있게 해주는 것은 같은 데이터를 다루더라도 셀러에게 주는 가치가 다릅니다.
셀러가 반복적으로 묻는 질문 — 어떤 상품이 팔리는가, 재고를 언제 채워야 하는가, 경쟁사 가격이 오르면 내가 올려도 되는가 — 에 낮은 진입 장벽으로 답하는 것이 1순위 기능의 기준이 됐습니다. 액션 추천 결합 — 분석 결과에 실행 가능한 다음 단계를 연결하는 것이 단순 대시보드와 차별화되는 포인트였습니다. 소규모 셀러가 쓸 수 있는 수준부터 시작해 점진적으로 복잡도를 높이는 방식이 실제 사용을 유지하게 만들었습니다. 기능은 사용되는 것이 만들어진 것보다 중요합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 백엔드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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