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[자유 양식 자소서]
■ 지원동기 및 성장 방향
[성장을 멈추지 않는 문제 해결 중심 개발자]
저는 현실적인 문제를 해결하며 성취감을 얻고, 그 과정을 통해 지속적으로 성장하는 개발자를 목표로 하고 있습니다. 학부 시절 금융수학과 수학적 모델링, 경제학 과목을 수강하며 논리적 사고력을 키웠고, MATLAB을 통해 처음으로 개발의 매력을 접했습니다. 이후 다양한 직무를 탐색하던 중, 문제 해결과 기술 성장을 동시에 경험할 수 있는 개발자라는 직업에 지원하였습니다.
이에 Java, Spring Framework, Spring Boot, JSP, MyBatis, Oracle, MySQL, HTML, CSS, JavaScript 등 백엔드 및 웹 개발 핵심 기술을 학습하며 실무 프로젝트 경험을 쌓았습니다. 예를 들어 영화 추천 웹서비스 프로젝트에서는 사용자 행동 데이터 기반 추천 알고리즘을 설계하고, 검색 및 추천 로직의 성능 개선을 주도하며 구조적 문제 해결 역량을 길렀습니다. 또한 Git, Notion, Slack 등 협업 도구를 적극 활용하며 팀원들과의 소통과 일정 관리 능력도 함께 키워왔습니다.
최근에는 정보처리기사 필기시험에 합격했고, 실기 도전을 준비하며 CS 기본기를 다지고 있습니다. 입사 후에도 겸손한 태도로 학습과 성장을 멈추지 않는 개발자가 되어, 팀의 성과와 서비스 품질에 기여할 것을 약속드립니다.
■ 직무역량
[A/B 테스트 설계를 통해 재방문율 57% 및 전환율 39% 증가]
저는 영화 추천 웹사이트 프로젝트 팀에서 A/B 테스트를 설계한 경험이 있습니다. 기존의 장르 기반인 현재 추천 방식이 최적의 방법인지 검증할 필요가 있었습니다. 이를 위해 출연진 기반의 추천을 추가로 설계하면서 A/B 테스트를 활용하여 장르 기반 추천과 출연진 기반 추천을 비교 분석하고, 사용자 활동 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 연구했습니다.
이러한 배경을 바탕으로 A/B 테스트를 설계하여 유저 ID의 홀/짝수를 기준으로 두 그룹(A/B)으로 나누었습니다. 또한, 사용자 체류 시간, 클릭 수, 찜한 영화 수와 같은 주요 지표를 추적하고 분석할 수 있도록 실시간 데이터 시각화가 가능한 대시보드를 개발했습니다.
A/B 테스트를 진행하는 과정에서 사용자 활동 데이터를 저장하는 방식으로 인해 데이터가 급격히 증가하는 문제를 발견했습니다. 이에 따라 데이터 저장 방식을 개선해야 한다는 필요성을 인식하였으며, 사용자 활동 데이터를 개별 저장하는 방식에서 하루 단위로 집계하여 저장하는 방식으로 변경했습니다. 이를 통해 저장되는 데이터의 양을 약 96.67% 줄이는 최적화를 수행했습니다.
관리자 계정으로 대시보드를 통해 A/B 테스트 결과를 실시간으로 확인할 수 있도록 구현하였으며, 결과적으로 A/B 테스트를 통해 장르 기반 추천이 출연진 기반 추천보다 재방문율이 57% 높으며, 찜한 영화 비율이 39% 더 높다는 결론을 도출했습니다.
이러한 경험을 통해 데이터 기반 의사결정의 중요성을 깊이 깨닫게 되었습니다. 또한, 사용자 행동 데이터를 실시간으로 모니터링하고 분석함으로써 향후 추천 모델 최적화 및 개인화 전략 수립에 기여할 수 있는 기반을 마련할 수 있었습니다.
■ 문제해결 경험
[검색 정확도 60% 향상, 성능 57% 개선을 이끈 쿼리 구조 개선]
영화 추천 웹서비스 프로젝트에서 검색 및 추천 시스템의 백엔드 로직을 구현했습니다. 처음에는 키워드 기반 검색만 제공되었지만, 사용자가 제목이나 출연진을 모를 경우 원하는 영화를 찾기 어렵다는 문제를 해결하고자 장르 및 국가 필터 기능을 추가 구현했습니다. 이를 통해 검색 결과로 157번째에 제공되던 영화가 3번째로 제공되며 검색 정확도가 60% 이상 향상되었습니다.
하지만 장르 필터에 국가 필터를 추가하면서 쿼리 복잡도가 증가해 API 응답 시간이 35초까지 지연되는 문제가 발생했습니다. 이를 해결하기 위해 서브쿼리를 제거하고 JOIN 중심의 쿼리로 리팩토링했으며, 조건별 인덱스를 적용해 응답 시간을 15초로 줄였습니다.
[기존 로그인 로직에 사용자 데이터 저장 기능을 확장한 경험]
A/B 테스트 기반 사용자 통계를 구현하는 과정에서, 팀원이 작성한 로그인 성공 처리 코드에 기능을 추가해야 했습니다. 초기에는 다른 팀원이 인증 처리를 구현했지만, 이후 사용자 유형(일반/관리자)에 따라 재방문 여부와 활동 데이터를 기록해야 하는 요구사항이 생기며, 제가 해당 기능 추가를 맡게 되었습니다.
처음에는 인증 객체에서 사용자 정보를 가져오는 방법과 데이터 저장 시점을 파악하는 데 어려움이 있었지만, 전체 흐름을 분석해 사용자 이메일로 유저 정보를 조회하고, 일반 사용자(member)에 한해 통계 서비스와 방문 기록 서비스를 호출하도록 조건을 추가했습니다.
이 과정에서 기존 구조를 그대로 유지하면서도, 사용자 A/B 그룹 분기 처리, 첫 방문과 재방문 구분, 좋아요, 스크롤 수, 전환율 등 통계 저장 기능이 정상적으로 동작하도록 연계하는 데 성공했습니다.
다른 사람이 만든 코드를 분석하고, 인증 단계를 넘어, 역할 기반 분기 처리와 사용자 행동 데이터 기록을 함께 수행한 경험이었고, 기존 시스템에 기능을 추가하며 구조를 무너뜨리지 않는 방법을 고민한 점에서 의미가 컸습니다.
■ 협업 및 성장 태도
[협업 강화로 팀워크 향상 및 만족도 180% 상승]
두 번의 팀 프로젝트를 진행하며, 첫 프로젝트에서의 문제를 해결하고 이를 다음 프로젝트에 적용한 경험이 있습니다.
처음에는 UI/UX 논의 부족과 기능 구현 후 디자인을 맞추는 방식으로 인해 CSS 명명 규칙이 불명확해졌고, 웹페이지의 약 40%가 서로 일관되게 연결되지 않아 하나의 통일된 화면으로 보이지 않는 문제가 있었습니다. 또한, 팀원들에게 기능 구현의 자율성을 부여했으나 가이드가 부족해 일정 지연과 기능 미완성이 발생했습니다.
이를 개선하기 위해, 프로젝트 초기에 UI/UX 회의를 진행하여 CSS 스타일 가이드를 작성하고 디자인을 사전에 확정했습니다. 또한, WBS 기법을 도입하여 작업을 세분화하고 일정 관리를 강화했으며, 애자일 방식을 활용해 우선순위가 높은 기능부터 개발하며 주간 스프린트 점검을 통해 진행 상황을 확인했습니다. 기한 내 구현하지 못한 기능은 회의를 통해 역할을 재조정하여 일정 준수율 95%, 기능 구현 100%를 달성했습니다.
협업 강화를 위해 WBS를 Google Drive에 공유해 일정 관리의 투명성을 높였고, Slack을 활용해 오류 발생 시 신속히 의견을 교환하며, Git을 통해 코드 변경 사항을 실시간으로 확인하며 문제 해결 속도를 높였습니다. 이를 통해 불필요한 수정 작업을 줄이고 프로젝트의 일관성을 유지할 수 있었습니다. 결과적으로 협업 프로세스 적용 후 팀원들의 신뢰도와 만족도가 180% 이상 상승했습니다. 이는 팀원들에게 0~10점 만족도 평가를 진행해 수치화한 결과입니다. 회고 시간에 팀원 전원에게 피드백을 받아 수치로 기록했습니다.