1. 2026 마이다스그룹 백엔드 개발자 채용.hwp
2. 2026 마이다스그룹 백엔드 개발자 채용.pdf

저는 "서비스가 커질수록 더 단단해지는 구조를 만드는 백엔드 개발자"입니다.
순서는 고정입니다.
캐시는 성능이 아니라 운영의 영역입니다.
이벤트는 코드가 아니라 시스템입니다.
관측 가능성은 운영 품질의 핵심입니다.
테스트 없는 속도는 부채입니다.
레거시 개선은 기술이 아니라 리스크 관리입니다.
저는 백엔드를 '비즈니스가 믿고 달릴 수 있는 기반'으로 만드는 개발자입니다.

스그룹 백엔드 개발자 채용(ONSITE) 면접 기출, 1분 자기소개, 압박 질문 답변, 2025 면접족보
트래픽이 급증했을 때 성능 병목을 어떻게 찾고, 어떤 순서로 개선합니까
데이터베이스인덱스 설계와 쿼리튜닝을 실제로 어떻게 접근하나요
트랜잭션과 격리 수준을 언제 어떻게 선택 하나요
캐시를 도입할 때 생기는 일관성 문제를 어떻게 해결하나요
예를 들어 같은 기능이라도 데이터 모델을 먼저 고정하고, 실패 시나리오(타임아웃, 재시도, 중복 요청)를 설계에 포함시키며, 운영에서 확인 가능한 로그와 지표를 기본 산출물로만듭니다.
초기에 단일 DB 조회로 해결했는데, 사용자 수가 늘면서 조회 응답 시간이 튀고, 동시 수정으로 데이터 충돌이 늘었습니다.
예를 들면 "중복 요청에도 결과는 한번만 반영", "조회는 최신성이 100%가 아니어도 되지만 1초 내 응답" 같은 기준입니다.
예를 들어 불필요한 N+1, 인덱스 부재, 과도한 직렬화, 큰 페이로드가 먼저입니다.
인덱스는 "조회 패턴의 계약서"라고 생각합니다.
캐시는 공짜가 아니고, 빚입니다.
최신 성 요구 수준(강/중/약).둘째, 무효화 전략(Write-th rough, Cache-as ide, 이벤트 기반 invalidation).셋째, 장애시 동작(캐시미스 폭증, 스탬피드 방지, TTL 설계).일관성 문제는 "완벽하게 맞추기"보다 "틀릴 수 있는 범위를 통제하기"가 현실적입니다.
그리고 캐시히트율만 보지 않고, stale 비율과 재시도율도 같이 봅니다.
캐시는 성능이 아니라 운영의 영역입니다.
저는 이벤트를 도입 할 때 이벤트 스키 마버전, 재처리 전략, DLQ(DeadLetter) 처리 기준을 운영 문서로 남깁니다.
이벤트는 코드가 아니라 시스템입니다.
저는 장애대응에서 가장 중요한 건 "누구 잘못인지 찾기"가 아니라"사용자 피해를 최소화하는 결정"이라고 봅니다.
1단계는 피해 차단 : 롤백, 기능 플래그 off, 트래픽 차단, 임시우회.2단계는 원인 좁히기 : 변경 이력 확인, 지표 비교, 에러 패턴 분류.3단계는 복구 : 데이터 정합성 확인, 재처리, 모니터링 강화. 사후에는 회고를 문서로 끝내지 않습니다.
저는 백엔드 보안의 최소 기준을 "기본을 어기지 않는 것"이라고 봅니다.
저는 테스트를 "버그 잡기"보다 "두려움 없이 바꾸기"라고 정의합니다.
계약 테스트는 외부 연동이 많은 팀에서 특히 중요합니다.
테스트 없는 속도는 부채입니다.
그런데 저는 커리어를 '연봉 그래프'가 아니라 '실력이 쌓이는 곡선'으로 봅니다.
저는 단기 조건보다, 3년 뒤 "이 사람은 큰 시스템에 서 문제를 끝까지 해결해 본 사람"이라는 레퍼런스를 얻는 게 더 중요합니다.
그리고 저는 "장애제로 "같은 말은 믿지 않습니다.
저는 장애를 없앤다고 말하 지 않고, 장애 비용을 줄이겠다고 말합니다.
다 챙긴다는 말은 "다 잘한다"가 아니라 "우선순위를 알고 있다"는 의미입니다.
성능만 올리다가 보안 구멍 나면 끝이고, 보안만 강화하다가 운영이 멈추면 그것도 끝입니다.
이 세 가지를 동시에 붙잡는 방식은 '야근'이 아니라 '표준과 자동화'입니다.
일정이 빡빡할수록 "효과 대비 비용이 큰 개선"만고르는 능력이 더 중요합니다.

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