이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 임베디드 시스템에서 데이터 처리 속도가 예상보다 훨씬 느린 문제를 분석하는 일을 맡았습니다. 처음엔 하드웨어 성능이 부족한 것 같았는데, 선임이 먼저 소프트웨어 쪽을 보라고 했습니다. 프로파일러를 붙여 실행 시간을 측정했더니 특정 직렬화 함수에서 전체 처리 시간의 60% 이상이 소비되고 있었습니다. 원인을 보니 데이터를 처리할 때마다 메모리를 새로 할당하는 패턴이었습니다. 메모리를 미리 할당해두고 재사용하는 방식으로 바꿨더니 처리 속도가 약 2.5배 빨라졌습니다. 그런데 이번엔 다른 모듈에서 간헐적으로 응답 지연이 생겼습니다. 그 부분은 제가 건드린 게 아니어서 처음엔 원인을 찾기 어려웠는데, 알고 보니 캐시 미스가 늘어난 것이었습니다. 메모리 재사용 패턴이 데이터 접근 순서를 바꿔버렸던 것입니다. 성능 개선이 다른 곳에 영향을 줄 수 있다는 걸 이때 처음 배웠습니다.
캡스톤 프로젝트에서 센서 데이터를 실시간으로 처리하는 시스템을 만들었는데, 실측 처리 시간이 센서 주기보다 길어서 데이터가 밀리는 문제가 생겼습니다. 처음엔 알고리즘 복잡도 문제라고 생각했는데, 실제로 측정해보니 알고리즘 자체보다 입출력 대기 시간이 더 컸습니다. 파일 쓰기가 처리 루프 안에 있었고, 매 주기마다 디스크 접근이 생기면서 지연이 누적됐습니다. 저는 쓰기 연산을 별도 버퍼에 모아서 비동기로 처리하는 구조로 바꿨습니다. 처음 시도에서 버퍼 크기를 너무 크게 잡아 메모리가 부족해지는 문제가 생겼습니다. 크기를 줄여가며 조정했고 최종적으로 처리 지연이 센서 주기 안에 들어오는 수준으로 개선됐습니다. 하드웨어 타이밍 제약이 있을 때 소프트웨어 구조가 얼마나 중요한지 이 프로젝트에서 실감했습니다.
부트캠프 팀 프로젝트에서 통신 모듈의 데이터 전송 속도가 스펙보다 현저히 낮게 나오는 문제가 생겼습니다. 팀원들은 하드웨어 불량이라고 했는데, 저는 먼저 소프트웨어 설정을 확인하기로 했습니다. 통신 버퍼 크기를 확인했더니 기본값이 실제 전송 단위와 맞지 않는 상태였습니다. 드라이버 문서를 찾아보니 버퍼 크기를 전송 패킷 크기의 배수로 맞춰야 효율이 나온다는 내용이 있었습니다. 설정을 바꿨더니 전송 속도가 스펙의 약 85% 수준까지 올라왔습니다. 처음엔 문서를 꼼꼼히 읽지 않고 기본값을 그냥 믿었던 게 실수였습니다. 하드웨어 문제로 넘기기 전에 소프트웨어 파라미터부터 하나씩 확인하는 습관을 이때부터 들였습니다. 하드웨어가 문제인지 소프트웨어가 문제인지는 측정하기 전까지 알 수 없다는 걸 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 ML 인프라 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.