안정적인 서비스 운영을 보장하는 백엔드 아키텍처를 설계하고 싶습니다.
모빌리티 데이터를 활용한 서비스 고도화에 기여하고 싶습니다.
이러한 경험은 카카오 모빌리티처럼 대규모 사용자 데이터를 다루는 환경에서 서비스 품질을 높이는 데 도움이 될 것이라 생각합니다.
이 경험은 카카오 모빌리티의 대규모 위치 데이터 처리와 같은 실제 산업현장에서 바로 응용할 수 있는 기술적 기반이 되었습니다.
백엔드 엔지니어로서방대한 데이터를 안정적으로 처리하고, 확장성 있는 인프라를 구축하며 이러한 혁신의 기반을 만드는 데 기여하고 싶어 지원했습니다.
장기적으로는 데이터 기반의 모빌리티 서비스 고도화, 글로벌 확장에 적합한 아키텍처 설계에 참여하며 카카오 모빌리티가 세계적 모빌리티 플랫폼으로 성장하는데 기여하고 싶습니다.
수백만 명의 사용자가 동시에 접속하고, 위치기반 데이터가 초 단위로 생성되는 환경에서 안정적이고 확장 가능한 백엔드 시스템을 설계하고 운영하는 것은 매우 도전적이면서도 매력적인 과제입니다.
안정적인 서비스 운영을 보장하는 백엔드 아키텍처를 설계하고 싶습니다.
저는 백엔드엔 지니어로서 데이터 처리 파이프라인을 안정적으로 운영해, 이런 기능들이 실시간으로 작동할 수 있는 환경을 제공하고 싶습니다.
결국 제가 카카오 모빌리티BackendE ngineer 직무에 지원한 이유는, 단순히 안정적 시스템을 운영하는 것을 넘어, 모빌리티 혁신의 기반이 되는 인프라를 설계하고, 이를 통해 사용자와 사회 전반에 실질적인 가치를 전달하고 싶기 때문입니다.
스타트업 인턴십에서 신규 서비스의 백엔드 개발을 담당하며, 기존 모놀리식 아키텍처를 분리해 주문, 결제, 알림 기능을 각각 독립된 서비스로 구현했습니다.
이러한 경험은 카카오 모빌리티처럼 대규모 사용자 데이터를 다루는 환경에서 서비스 품질을 높이는 데 도움이 될 것이라 생각합니다.
이 과정에서 서비스는 기한 내에 런칭되었고, 보안 문제도 최소화할 수 있었습니다.
초기에는 대량의 데이터 처리 속도가 느려 실시간성을 확보하지 못하는 문제가 있었습니다.
그 결과 데이터 처리 속도를 5배 이상 개선해 실시간 예측이 가능해졌습니다.
이 경험은 카카오 모빌리티의 대규모 위치 데이터 처리와 같은 실제 산업현장에서 바로 응용할 수 있는 기술적 기반이 되었습니다.
대규모 트래픽을 처리하는 백엔드 시스템을 설계할 때 가장 중요한 요소는 무엇이라고 생각합니까?
이 경험은 실제 대규모 위치 데이터 처리 환경에서도 직접 적용 가능한 경험입니다.
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