이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 결제 완료율이 낮다는 피드백을 팀에서 받았고, 저는 단계별 이탈을 분석하는 역할을 맡았습니다. 결제 흐름을 4단계로 나눠 각 단계 진입 수와 이탈 수를 집계했더니 3단계에서 이탈이 38% 집중됐습니다. 그 단계 화면을 직접 써보니 오류 메시지가 화면 아래에 작게 있어서 보이지 않았습니다. 오류를 인라인으로 올리고 배포했더니 완료율이 4.1% 개선됐습니다.
처음엔 숫자가 작다고 생각했는데, 월 거래 건수 기준으로 의미 있는 숫자라는 걸 팀장님이 보여주셨습니다. 데이터가 있어야 어디를 고쳐야 하는지 보인다는 걸 그때 처음 실감했습니다. 처음엔 숫자가 작다고 생각했는데 누적으로 보면 의미 있다는 걸 배웠고, 이후에도 개선 결과를 항상 수치로 확인합니다.
학교 프로젝트에서 외부 결제 API를 연동했는데 테스트 중 실패율이 생각보다 높았습니다. 오류 로그를 모아서 분류했더니 타임아웃이 전체의 52% 였습니다. 재시도 로직을 넣었는데 처음엔 무한 루프가 생겨 서버가 느려졌고, 3회 제한으로 바꾸니 안정화됐습니다. 그다음 많은 오류는 카드사 응답 코드가 달랐는데, 저희가 제어할 수 없어 사용자 안내 메시지를 개선했습니다. 결제 이탈은 저희 문제와 외부 문제를 구분하는 게 먼저라는 걸 배웠고, 그 구분이 해결 순서를 결정합니다. 이후로 오류 분류가 문제 해결의 첫 단계라는 게 제 기준이 됐고, 외부와 내부를 먼저 나누는 습관이 생겼습니다.
인턴 프로젝트에서 결제 흐름이 5단계인 게 많다고 느껴졌는데, 데이터가 없어서 팀장님께 내부 테스터 5명에게 실제로 결제해달라고 요청했습니다. 4명이 4단계에서 멈췄다가 다시 진행했는데, 그 단계에 다시 한번 확인하는 팝업이 있었습니다. 법무팀에 제거 가능 여부를 확인했고, 문제없다는 답변을 받은 뒤 제거했습니다. 해당 단계 완료율이 7% 올랐습니다. 결제 흐름 개선은 데이터보다 직접 써보는 게 먼저 보이는 것들이 있다는 걸 그때 배웠습니다.
직접 써보는 게 데이터보다 먼저 보이는 것들이 있다는 걸 그때 배웠고, 이후에도 개선 전에 직접 사용해보는 습관을 유지합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 서비스 오너 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.