면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
팀 프로젝트에서 반복적인 CRUD API 작성에 GitHub Copilot을 활용해 개발 속도를 높였습니다. 다만 생성된 코드를 그대로 쓰지 않고, 예외 처리와 입력 검증이 누락된 부분을 항상 직접 점검하는 규칙을 팀 내에 세웠습니다. 한번은 Copilot이 제안한 코드에 SQL 인젝션에 취약한 문자열 결합 쿼리가 있었는데, 코드 리뷰 과정에서 파라미터 바인딩 방식으로 수정했습니다. 이 경험으로 AI는 초안 생성 도구일 뿐 검증은 개발자 책임이라는 걸 체감했습니다.
5명이 함께한 팀 프로젝트에서 같은 파일을 여러 명이 동시에 수정해 머지 충돌이 잦았습니다. 처음엔 충돌 해결 시 어떤 코드가 최신인지 판단이 어려워 시간을 많이 썼는데, 기능 단위로 브랜치를 더 세밀하게 나누고 하루 한 번 PR을 작게 올려 리뷰하는 방식으로 팀 규칙을 바꿨습니다. 또한 공통으로 자주 수정되는 라우터 파일은 담당자를 지정해 변경을 조율하도록 했습니다. 이후 충돌 발생 빈도가 눈에 띄게 줄고 리뷰도 더 꼼꼼해졌습니다.
졸업 프로젝트로 이미지 분류 모델을 PyTorch로 구현했습니다. 처음엔 학습 데이터가 클래스별로 불균형해 정확도는 높지만 소수 클래스를 거의 맞추지 못하는 문제가 있었습니다. WeightedRandomSampler로 배치 구성 시 소수 클래스 비중을 높이고, 손실 함수도 클래스 가중치를 반영한 CrossEntropyLoss로 바꿔 F1 점수가 0.62에서 0.81로 개선됐습니다. 이 과정에서 정확도만으로 모델을 평가하면 안 된다는 것을 직접 배웠습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.