이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
팀 프로젝트 배포 직후 특정 사용자 계정에서만 로그인이 안 된다는 문제가 발생했습니다. 처음에는 네트워크 문제라고 생각했지만, 로컬에서는 재현이 되지 않았습니다.
서버 로그를 분석하다가 특정 이메일 형식에서만 토큰 생성이 실패한다는 패턴을 발견했습니다. 더 깊이 파고들어보니 이메일 파싱 로직에서 특수 문자를 제대로 처리하지 못하는 엣지 케이스가 있었고, 그것이 DB 쿼리 오류로 이어지는 연쇄 문제였습니다.
원인을 찾는 데 4시간이 걸렸고, 중간에 잘못된 가설로 두 시간을 낭비했습니다. 그 경험 이후로 증상보다 재현 조건을 먼저 좁히는 습관이 생겼습니다. 재현 조건이 명확해지면 원인 범위가 확 좁아진다는 것을 몸으로 배웠습니다. 가설을 빠르게 세우되 근거 없이 고집하지 않는 태도도 그때 익혔습니다.
인턴 때 서비스 응답 시간이 갑자기 5배 이상 늘어나는 장애가 발생했는데, 처음엔 서버 자원 부족이라고 의심했어요. 팀원들과 같이 로그를 봤는데 서버 CPU·메모리는 정상이었습니다.
쿼리 로그를 확인하다가 특정 API에서 쿼리 실행 시간이 급증한 걸 발견했어요. 더 파보니 인덱스 없이 풀 스캔을 하는 쿼리가 있었고, 데이터가 쌓이면서 점점 느려지다가 임계점을 넘어선 것이었습니다.
인덱스 추가로 문제는 해결됐는데, 처음부터 인덱스 설계를 신경 쓰지 않은 게 근본 원인이었어요. 장애 이후 팀에서 쿼리 리뷰 체크리스트를 만들었는데, 저도 그 작업에 참여했습니다. 증상을 빨리 끄는 것보다 왜 생겼는지를 파악하는 게 재발 방지에 더 중요하다는 걸 그때 배웠어요.
졸업 팀 프로젝트에서 결과물 제출이 매번 마감 직전에 몰리는 문제가 반복됐어요. 처음엔 팀원들이 게을러서라고 생각했는데, 실제 원인을 찾아보기로 했습니다.
각 작업 단계별 소요 시간을 기록해보니, 실제 작업 시간보다 피드백을 기다리는 시간이 전체의 60%를 차지하고 있었어요. 리뷰 요청을 하면 평균 하루 이상 기다려야 했던 게 병목이었습니다.
그래서 리뷰 요청에 응답 기한을 24시간으로 정하고, 기한 내 응답이 없으면 비동기로 진행하는 방식으로 바꿨어요. 마감 직전 몰림이 확연히 줄었습니다. 근본 원인이 개인 역량이 아닌 프로세스 설계에 있다는 걸 데이터로 보여줄 수 있어서 팀원들도 공감했어요. 그 경험이 문제를 감(感)이 아니라 데이터로 찾으려는 태도를 갖게 해줬습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 재무·회계 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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