이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
팀 프로젝트에서 외부 API 연동 모듈이 특정 조건에서만 500 오류를 반환하는 문제를 겪었습니다. 오류 분석은 먼저 로그에서 재현 패턴을 찾는 것부터 시작했습니다. 랜덤하게 보였지만 로그를 타임스탬프 기준으로 정렬하니 요청이 몰리는 시간대와 오류 발생이 일치하는 게 보였습니다. 재현을 위해 로컬에서 부하 조건을 시뮬레이션하는 간단한 스크립트를 짰고, 결국 커넥션 풀 한도 초과가 원인임을 확인했습니다. 대응은 커넥션 풀 설정값을 환경 변수로 분리하고 타임아웃 처리를 추가했습니다. 팀 협업으로는 제가 원인 분석을 맡고, 다른 팀원이 해당 모듈 코드 리뷰를 병렬로 진행해서 수정 시간을 절반으로 줄였습니다. 교훈은 오류는 재현 조건을 먼저 명확히 해야 빠르게 범위를 좁힐 수 있다는 것입니다.
오류 케이스 분석에서 코드 문제인지 환경 문제인지를 먼저 구분하는 것이 가장 중요하다고 생각합니다. 같은 코드가 로컬에서는 작동하고 배포 환경에서만 오류가 나는 상황을 경험했는데, 처음에는 코드를 계속 바꿨는데 해결이 안 됐습니다. 접근 방식을 바꿔서 환경 변수, 의존성 버전, 메모리 제한을 하나씩 확인했더니 배포 환경의 타임아웃 설정이 원인이었습니다. 코드는 문제가 없었습니다.
오류를 코드 문제로 가정하고 시작하면 환경 문제를 놓치는 경우가 있습니다. 가정이 탐색 범위를 좁힙니다. 환경과 코드를 나눠 추적해야 합니다. 첫 가정이 디버깅 속도를 결정합니다.
오류 분석에서 재현이 안 되는 오류는 고칠 수 없다는 것을 경험으로 배웠습니다. 간헐적으로 발생하는 오류를 처음 마주했을 때, 바로 코드를 수정하려다 오히려 다른 문제를 만든 경험이 있습니다. 이후에는 오류를 의도적으로 다시 재현하는 조건을 먼저 찾는 것을 우선으로 했습니다. 특정 데이터 조합, 순서, 타이밍에서만 발생한다는 것을 확인하고 나면 원인 추적이 훨씬 빨라졌습니다.
재현 조건을 알면 수정 후 검증도 명확해집니다. 재현이 분석의 시작입니다. 조건을 모르면 수정도 추측입니다. 재현 가능한 오류가 고칠 수 있는 오류입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SK텔레콤 데이터·AI 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
이 페이지의 질문·답변·꼬리질문은 유사 직군 채용 시장의 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물을 분석해 구성한 학습 자료입니다. 특정 회사가 실제로 이 질문을 출제했다는 것을 보장하지 않으며, 모든 예시는 우문현답이 직접 작성한 창작물입니다. 해당 회사의 공식 입장과는 무관합니다. 회사 측의 정정 요청이 있을 경우 24시간 이내에 응답·수정합니다.