이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
테스트 자동화를 도입한 경험은 학교 프로젝트에서 반복 수동 테스트 비용이 커지자 pytest 기반 단위 테스트를 도입한 것이 있습니다. 매 수정마다 수동으로 확인하던 API 응답 형식과 값 검증을 자동화 테스트로 전환했습니다. 초기에는 테스트 코드 작성이 추가 작업처럼 느껴졌지만, 코드 변경 후 회귀 오류를 빠르게 발견할 수 있어 전체 개발 속도가 오히려 높아지는 효과가 있었습니다. CI 파이프라인에 테스트 스텝을 연결해 PR 시 자동 실행되도록 설정했습니다. 테스트가 통과하지 않으면 병합이 막히도록 해 코드 품질 기준을 팀이 공유하게 됐습니다. 테스트 커버리지를 높이는 것보다 핵심 경로를 먼저 자동화하는 전략이 효율적이었습니다.
자동화 테스트는 빠른 피드백 루프를 만드는 도구입니다.
테스트 자동화를 도입한 이유 중 하나는 같은 유형의 버그가 반복되는 패턴을 발견했기 때문이었습니다. 팀 프로젝트에서 입력값 범위 검증 오류가 세 번 연속 비슷한 위치에서 나왔는데, 매번 수동 테스트로는 전체 엣지 케이스를 확인하지 못하는 구조였습니다. 경계값 입력에 대한 단위 테스트를 추가하고 나서 같은 패턴의 오류가 배포 전에 잡히기 시작했습니다.
어떤 유형의 오류가 반복되는지를 먼저 파악하면 테스트 작성 우선순위가 명확해진다는 걸 그때 배웠습니다. 엣지 케이스 체크리스트를 만들어두면 새 기능을 추가할 때마다 같은 유형의 검증을 빠르게 작성할 수 있었습니다. 지금은 버그가 생기면 같은 패턴을 먼저 자동화 테스트로 등록합니다.
테스트 자동화를 도입한 뒤 커버리지 수치를 추적하면서 어느 부분이 검증되지 않은 채 남아 있는지 처음으로 시각화할 수 있었습니다. 처음 측정했을 때 커버리지가 22%였는데, 3주간 단위 테스트를 추가하면서 61%까지 올라가는 과정을 직접 경험했습니다. 수치가 올라가는 것 자체보다 어떤 함수가 테스트 없이 있었는지 목록으로 보이는 것이 더 유용했습니다.
pytest --cov 리포트를 공유하니 팀원들이 빈 부분을 자발적으로 채우기 시작했습니다. 커버리지만으로 품질을 판단할 수 없지만, 어디에 테스트가 없는지를 아는 것 자체가 리스크 관리의 출발점이었습니다. 지금은 새 코드를 추가할 때 커버리지 리포트를 함께 확인하는 습관을 유지합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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