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1. 현대오토에버의 해당 직무에 지원한 이유와 앞으로 현대오토에버에서 키워 나갈 커리어 계획을 작성해주시기 바랍니다. [업무 분석 기반으로 IT시스템 가치 향상] 현대오토에버에 지원한 이유는 Java와 데이터베이스 역량을 바탕으로 기업의 복잡한 업무를 안정적인 IT 시스템으로 구현하고 싶기 때문입니다. 엔터프라이즈 시스템은 단순히 기능을 개발하는 것을 넘어, 부서와 사용자마다 다른 업무 절차를 분석하고 데이터를 정확하게 연결해야 합니다. 작은 오류도 여러 부서와 사용자의 업무에 영향을 줄 수 있기 때문에 요구사항에 대한 이해, 데이터의 정합성, 운영 안정성을 함께 고려해야 한다고 생각합니다. 저는 여러 프로젝트에서 요구사항을 API와 데이터 구조로 구체화하고, 서비스를 직접 배포·운영하며 개발 결과가 실제 사용자 경험과 업무 안정성으로 이어지는 과정을 배웠습니다. 특히 Spring Boot와 MySQL을 활용해 기능을 구현하고, 오류가 발생했을 때 로그와 SQL 실행 결과를 분석해 문제를 해결하면서 개발 이후의 운영까지 책임지는 자세를 길렀습니다. 또한 AI 서버와 백엔드를 연동한 경험을 통해 새로운 기술도 기존 시스템과 안정적으로 연결되어야 실제 가치가 만들어진다는 점을 배웠습니다. 이러한 경험을 현대자동차그룹의 다양한 업무 시스템과 AI·빅데이터 기반 서비스로 확장하고 싶어 지원했습니다. 입사 초기에는 Java와 SQL의 기본기를 바탕으로 기존 시스템의 구조와 현업 프로세스를 빠르게 이해하고, 정확한 기능 개발과 안정적인 운영에 기여하겠습니다. 장애가 발생하면 로그와 데이터 흐름을 분석해 원인을 신속히 파악하고, 재발 방지까지 고려하겠습니다. 이후에는 대용량 데이터 처리, 시스템 간 연계, 배치·인터페이스 개발과 AI 기술의 업무 적용 역량을 강화하겠습니다. 또한 AWS와 Docker 기반 배포 경험을 발전시켜 애플리케이션뿐 아니라 클라우드 인프라와 운영 환경까지 이해하겠습니다. 장기적으로는 현업의 요구를 기술 구조로 전환하고, 안정성·확장성·운영 효율을 함께 고려해 엔터프라이즈 시스템을 설계하는 백엔드 개발자로 성장하겠습니다. 2. 지원 직무와 관련하여 어떠한 역량을(지식/기술 등) 강점으로 가지고 있는지, 그 역량을 갖추기 위해 무슨 노력과 경험을 했는지 구체적으로 작성해주시기 바랍니다. (학내외 활동/프로젝트/교육 이수 과정 등 본인의 경험을 기반으로 작성해주시기 바랍니다.) [개발부터 운영까지 책임지는 백엔드 역량] 저의 강점은 Java·Spring 기반의 웹 애플리케이션 개발 역량과 SQL을 활용한 데이터 처리 능력입니다. IT융합 전공 과정에서 객체지향 프로그래밍, 데이터베이스, 네트워크의 기초를 학습했으며, 여러 프로젝트를 통해 요구사항 분석부터 API 개발, 데이터베이스 설계, 배포와 장애 대응까지 직접 경험했습니다. 특히 기능이 동작하는 수준에 머무르지 않고 데이터의 정확성, 예외 상황, 운영 환경을 함께 고려하며 시스템을 완성하는 역량을 길렀습니다. 회상치료 플랫폼 ‘기억지기’에서는 Spring Boot 3와 Java 17을 활용해 환자·보호자·치료사별 기능을 개발했습니다. 대화 기록, 주간·월간 조회, 이미지·영상 관리 API를 구현하고 JWT 기반 인증·인가를 적용했습니다. MySQL 테이블의 관계와 조회 조건을 설계하는 과정에서 동일한 결과가 중복 조회되거나 연관 데이터가 없는 경우 예외가 발생했습니다. 요청 흐름, 애플리케이션 로그, SQL 실행 결과를 단계적으로 확인해 원인을 좁혔고, 조회 조건과 연관관계 설정을 수정했습니다. 또한 null 처리와 공통 예외 응답을 보완해 데이터의 정확성과 시스템 안정성을 높였습니다. Swagger로 API 명세를 공유해 프론트엔드와의 연동 오류도 줄였습니다. 이 경험을 통해 데이터베이스 구조와 SQL에 대한 이해가 안정적인 서비스의 기반임을 배웠습니다. 또한 FastAPI 기반 AI 서버와 연동해 대화 데이터가 감정 분석과 이미지·영상 콘텐츠 생성으로 이어지는 흐름을 구현했습니다. 외부 AI 서버의 응답 지연과 실패 상황에서 백엔드 전체 기능이 영향을 받는 문제를 겪으며 응답 데이터 검증, 타임아웃, 예외 처리의 중요성을 체감했습니다. 이후 실패 상황을 구분해 처리하고 클라이언트가 원인을 파악할 수 있도록 응답 구조를 개선했습니다. 이를 통해 AI 기술의 성능뿐 아니라 기존 업무 시스템과 안정적으로 연결하고 운영할 수 있는 구조가 중요하다는 점을 배웠습니다. CookApp 등 다른 프로젝트에서는 MySQL, Redis, S3, OAuth2, JWT를 활용해 식재료 관리, 레시피 저장, 이미지 관리 기능을 구현했습니다. AWS Elastic Beanstalk, RDS, Docker, GitHub Actions를 활용해 배포 환경과 CI/CD를 구성했으며, 데이터베이스를 외부에 직접 노출하지 않는 구조와 장애 발생 시 롤백 가능한 배포 방식도 학습했습니다. API 응답이 느린 구간에서는 JPA 조회와 외부 API 호출 흐름을 분석해 불필요한 접근을 줄였고, 응답 시간을 약 60% 개선했습니다. 저는 문제가 발생했을 때 감으로 코드를 수정하기보다 로그, SQL 실행 결과, API 요청 순서를 기준으로 원인을 좁혀 해결합니다. 현대오토에버에서도 Java와 SQL의 기본기를 바탕으로 업무 프로세스를 정확히 구현하고, 장애 원인을 끝까지 추적해 안정적인 IT 시스템을 개발하고 운영하겠습니다.