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Q. 직무 지원 동기
[탁월한 사용자 경험을 위해 고민하는 개발자]
저는 직접 만든 소프트웨어로 사람들에게 가치를 전달할 수 있다는 점에서 프론트엔드 개발에 매력을 느껴 진로를 결정하였습니다. 특히 서비스의 가치는 탁월한 경험을 통해 더욱 잘 전달할 수 있다고 생각하며, 이를 위해 UI/UX 개선, 성능 최적화에 집중하며 성장하고 고민해왔습니다.
삼성 청년 SW AI 아카데미(SSAFY)에서 진행했던 ‘이음’ 프로젝트에서 활성 사용자 250명의 대상으로 서비스를 운영한 경험이 있습니다. 당시 사용성 개선을 위해 진행한 설문조사를 통해 초기 화면 접속 속도가 느리다는 문제를 발견하였습니다. Lighthouse를 통해 원인을 분석 후 code splitting, Webp 적용, preload, GZIP 적용 등 여러 성능 최적화 기법을 도입하여 적용하였습니다. 그 결과 초기 로딩 속도(FCP)를 약 300% 개선하여 사용자의 체감 속도를 크게 높일 수 있었습니다.
또한 지도를 통해 많은 양의 데이터를 보여주는 화면을 구현하며, 사용자의 인터렉션에 따른 API 중복 호출 문제가 발생하는 것을 발견했습니다. 해당 문제는 서버의 트래픽 증가에 따른 성능 저하가 발생할 수 있었습니다. Geohash 기반의 Key를 설계하고, React Query를 통해 메모리 캐싱을 적용하여, 기존 대비 중복 호출 수를 약 70% 개선하여 서버 부하와 사용자 로딩 경험을 향상 시킬 수 있었습니다. 이 과정을 통해 "기술적 개선"이 곧 탁월한 사용자 경험으로 이어진다는 것을 체감하였습니다.
저는 이러한 경험과 사용자 중심의 가치관을 바탕으로, 기업의 서비스가 더 많은 고객들에게 안정적이고 탁월한 경험을 제공할 수 있도록 기여하고 싶습니다. 입사 후에는 사용자 중심의 성능 개선과 UI 품질 향상을 목표로 개발 업무에 적극적으로 참여해 나가겠습니다. 또한 더 나아가 적극적인 코드 리뷰와 자동화 및 기술 공유를 통해 탁월함의 가치를 팀 안에서도 경험할 수 있도록 기여하는 개발자가 되겠습니다.
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Q. 문제해결 경험
[작은 불편을 해결한 자동화 점심 조 편성 봇 개발]
삼성청년 SW AI 아카데미 1학기 과정에서 반 동료 24명이 함께 조를 이루어 점심을 먹는 문화가 있었습니다. 매일 아침 반장이 수작업으로 조를 편성했는데, 이 과정에서 10분가량이 소요되며 불필요한 시간과 에너지가 소비되는 것을 발견했습니다. 이를 해결하기 위해 점심 조 편성 과정을 완전히 자동화하는 방안을 제안하고 직접 구현하였습니다.
먼저 무작위로 조를 구성하여 사용하고 있던 공통 메신저에 자동으로 메시지가 전송되는 것을 목표로 삼았습니다. 메시지를 전송하는 자동화 봇의 흐름을 설계하였고, Node.js로 매일 4명씩 무작위로 조를 구성하는 스크립트를 작성하고, Webhook 기술을 활용해 메신저에 결과를 자동 전송하도록 했습니다. 이후 GitHub Actions를 통해 매일 정해진 시간에 자동 실행되도록 배포 환경을 구성했습니다.
그 결과 점심 조를 편성하는 아침 시간 10분을 절약할 수 있었고, 반장의 업무 부담 또한 줄어 학습에 집중할 수 있도록 도왔습니다. 또한 반 구성원들이 고르게 섞이며 유대감과 친밀도를 높이는데 기여할 수 있었습니다. 이후 장기간 모든 인원이 균등하게 만날 수 있도록 셔플 알고리즘을 개선하며 서비스의 품질을 높여나갔습니다.
이 경험을 통해 문제 발견부터 요구 정의, 설계, 구현, 운영, 개선까지 주도적으로 수행하는 역량을 키웠습니다. 특히 사용자 입장에서 불편을 빠르게 포착하고, 이를 효율적으로 해결하는 과정을 통해 UX 중심의 관점을 키울 수 있었습니다. 프론트엔드 개발자로 이러한 역량을 기반으로 사용자의 불편을 빠르게 감지하고, 효율적인 해결책을 제시함으로 사용자 경험을 향상 시키는데 기여하는 개발자가 되겠습니다.
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Q. 협업 경험
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Q. 몰입한 경험
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Q. 목표를 설정하고 열정적으로 달성한 경험
[프론트엔드 실력의 밑거름이 된 알고리즘 도전기]
삼성 청년 SW 아카데미 교육 초기에 알고리즘 수업을 들으며, 동료들에 비해 문제 풀이 속도와 정확도가 부족하다는 점을 실감했습니다. 특히 페어 과제 수행 중 구현에 시간이 오래 걸려 다른 팀보다 늦게까지 과제를 마무리해야 하는 일이 반복되었고, 필수 시험을 통과하지 못하며 알고리즘 역량 향상의 필요성을 절감했습니다.
이에 매일 2시간 이상 복습과 핵심 알고리즘을 단권화한 노트 정리를 목표로 삼아 본격적으로 학습을 시작했습니다. 탐색 알고리즘(BFS, DFS)과 구현 문제에 집중하며, 매일 저녁 알람을 맞춰 정해진 시간에 문제를 풀고, 풀이 논리와 설계를 직접 정리해 복기하는 습관을 들였습니다.
또한 알고리즘 스터디에 참여해 다른 사람들의 풀이 방식과 아이디어를 비교하고, 다양한 접근법을 꾸준히 학습해 나갔습니다.
그 결과, 약 3개월 동안 총 120문제를 해결하며 백준 티어를 브론즈에서 골드3까지 끌어올릴 수 있었고, 문제 해결 능력과 구현 속도가 눈에 띄게 향상되었습니다. 이전에는 막막했던 문제도 스스로 접근법을 설계할 수 있게 되었고, 동료들과 문제 풀이 아이디어를 나누며 함께 성장하는 경험도 할 수 있었습니다. 또한 알고리즘 대회에 반 대표로 선발되어 전국대항전에 출전하는 값진 기회도 얻을 수 있었습니다.
이 경험을 통해 익힌 논리적 사고력과 문제 해결력은 현재 프론트엔드 개발에서도 큰 강점이 되고 있습니다. 복잡한 UI 로직이나 사용자 상호작용 흐름을 구현할 때, 문제를 구조적으로 분석하고 최적의 설계를 도출하는 데 있어 알고리즘 학습에서 다져온 사고방식이 그대로 이어지고 있습니다. 앞으로도 기술 트렌드와 요구사항 변화 속에서 부족한 부분을 스스로 발견하고, 높은 목표를 세워 도전과 성장을 반복하는 개발자가 되겠습니다.
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