이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
API 흐름을 이해하면 QA에서 어떤 지점에서 결함이 발생할 수 있는지를 선제적으로 파악할 수 있습니다. 클라이언트가 요청을 보내고, 서버가 처리 후 응답을 돌려주는 흐름에서 각 단계의 경계 조건을 테스트 케이스로 설계했습니다.
직접 참여한 QA 작업에서 Postman으로 API 응답 구조를 먼저 파악하고, 정상 응답 외에 잘못된 파라미터·인증 만료·서버 오류 케이스를 체계적으로 검증했습니다. 이 과정에서 에러 코드가 일관되지 않은 엔드포인트를 발견해 개발팀에 공유했습니다.
클라이언트-서버 구조 이해가 중요한 이유는 UI에서만 테스트하면 놓치는 경계 케이스가 있기 때문입니다. 특히 타임아웃이나 네트워크 지연 시뮬레이션은 UI 테스트만으로는 재현하기 어렵고, API 레벨 테스트에서 먼저 검증하는 것이 효율적이었습니다.
API 레벨 QA를 자동화하면서 테스트 커버리지가 높아지는 효과를 경험했습니다. 하지만 자동화로 커버할 수 없는 테스트 영역도 있다는 것을 함께 배웠습니다. API 응답이 올바르더라도 화면에서 사용자에게 보이는 방식이 의도와 다른 케이스는 API 테스트로 잡을 수 없었습니다. 또한 실제 사용자가 예상치 못한 방식으로 기능을 사용하는 케이스는 시나리오 기반 수동 테스트로만 발견되는 결이 있었습니다. 자동화 테스트는 이미 알고 있는 케이스를 빠르게 확인하는 데 효과적이지만, 새로운 유형의 결함은 여전히 사람이 찾는 결이 있었습니다.
자동화와 수동 테스트는 서로 대체 관계가 아니라 보완 관계라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
API QA에서 정상 응답만 테스트하면 운영에서 문제가 생기는 경우가 있다는 것을 경험했습니다. 서버 응답이 지연될 때 클라이언트가 어떻게 동작하는지를 테스트해야 했습니다. Charles Proxy로 응답을 인위적으로 지연시켜 타임아웃이 설정된 시간에 트리거되는지를 확인했습니다. 타임아웃이 동작하더라도 사용자에게 보이는 에러 메시지가 적절한지, 재시도 버튼이 동작하는지도 함께 확인했습니다. 네트워크 단절 상황도 시뮬레이션했는데, 비행기 모드로 전환했을 때 앱이 크래시 없이 에러 상태를 표시하는 것을 검증했습니다.
QA는 정상 경로가 아니라 예외 경로에서 더 많은 결함이 발견되는 결이 있다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 마이클 품질보증 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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