이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 5년 된 레거시 API에서 데이터를 가져와야 하는 작업을 맡았습니다. API가 페이지네이션을 지원하지 않아서 전체 데이터를 한 번에 내려받아야 했는데, 응답이 2MB를 넘으면 타임아웃이 발생했습니다. API를 고칠 수 없는 상황이었습니다. 데이터를 날짜 범위로 분할해서 여러 번 호출하는 방식으로 우회했습니다. 각 요청을 병렬로 처리하여 전체 시간도 줄였습니다. 처음에는 병렬 요청이 너무 많아서 API 서버에 부하가 걸렸습니다. 최대 동시 요청 수를 3개로 제한했습니다.
제약 안에서 해결책을 찾는 것이 제약을 없애는 것보다 현실적인 경우가 많다는 것을 배웠습니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
학교 프로젝트에서 무료 서버 환경에 배포했는데 RAM이 512MB밖에 없었어요. 데이터 파일이 300MB라 한 번에 읽으면 서버가 죽었어요. 파이썬으로 전체를 읽는 코드를 짰다가 OOM으로 프로세스가 죽는 경험을 했어요. 스트리밍 방식으로 줄 단위로 읽어서 처리하는 방식으로 바꿨어요. 메모리 사용량이 최대 80MB로 줄었어요. 처음엔 처리 속도가 느렸는데 청크 크기를 조정하면서 균형을 찾았어요.
제약 조건이 오히려 더 효율적인 코드를 만들게 했어요. 메모리 효율을 생각하지 않던 습관이 이 경험에서 바뀌었어요. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
학교 수업에서 외부 라이브러리를 쓸 수 없는 제약 조건의 과제가 있었어요. 파일 파싱 기능을 직접 구현해야 했어요. 처음엔 막막했는데, 표준 입출력과 문자열 처리만으로 어디까지 할 수 있는지 고민하게 됐어요. CSV 파싱을 직접 만들었는데, 쉼표가 따옴표 안에 있는 경우를 처음엔 처리 못 했어요. 상태 머신 방식으로 다시 짜서 해결했어요.
라이브러리가 내부에서 어떻게 동작하는지 직접 구현하면서 더 깊이 이해하게 됐어요. 제약 환경이 오히려 내부 동작 원리를 이해하는 계기가 됐어요. 이 과정에서 얻은 인사이트는 지금도 제 업무 방식에 영향을 주고 있습니다. 꼼꼼하게 확인하는 습관이 결국 품질을 만든다고 믿습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 백엔드 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.