스타트업의 CTO로서 저는 종종 현장 개발 테스트를 통해 후보자들을 평가합니다. 즉, 두 개의 백엔드 인터페이스와 몇 개의 프런트엔드 페이지를 개발하는 것을 포함하여 처음부터 간단한 애플리케이션을 구축하게 하는 것입니다. 물론, AI 도구를 사용하여 도움을 받을 수도 있습니다. 제가 가장 놀랐던 것은 Meta(구 Facebook)에서 면접을 본 15명 중 14명이 이 테스트에 실패했다는 것입니다. 이 결과가 메타 엔지니어들의 기술적 역량을 폄하하는 것은 아닙니다. 사실, 세계적인 기술 기업으로서 메타 엔지니어들은 탄탄한 이론적 기반과 풍부한 프로젝트 경험을 보유하고 있습니다. 그러나 신속한 대응과 유연한 문제 해결 능력을 요구하는 이러한 유형의 현장 테스트에서 그들의 성과는 만족스럽지 못했습니다. 이러한 상황을 보며 저는 의문을 품게 되었습니다. 성숙한 시스템과 팀워크에 크게 의존하는 대기업 환경에서 특정 핵심 엔지니어 역량이 약화되는 것은 아닐까요? 현장 테스트에서는 코드 자체뿐만 아니라, 알려지지 않은 문제에 직면했을 때 지원자의 사고 과정에도 집중합니다. 예를 들어, 사용자 로그인 인터페이스 설계를 요청할 때, 기본 기능 구현 외에도 보안(예: 비밀번호 암호화 및 SQL 주입 방지), 성능(예: 인터페이스 응답 시간 및 동시 처리), 확장성(예: 향후 사용자 수 증가에 따른 아키텍처 조정)에 대한 고려 사항도 함께 질문합니다. 이러한 문제들은 실제 업무에서는 팀의 다른 역할이나 성숙한 프레임워크를 통해 해결될 수 있지만, 현장 테스트에서는 지원자가 독립적으로 생각하고 결정을 내려야 합니다. 대기업에서는 엔지니어가 할당된 모듈에만 집중해야 하는 경우가 많고, 전체 시스템에 대한 이해는 "블랙박스" 수준에 머물 수 있습니다. 익숙한 도구와 팀 지원에서 벗어나 완전한 기능을 독립적으로 설계하고 구현해야 하는 경우, 엔지니어는 과도한 세부 사항에 얽매여 전반적인 아키텍처 계획을 소홀히 할 수 있습니다. 또한, AI 도구의 광범위한 사용으로 인해 일부 엔지니어는 문제를 독립적으로 해결할 인내심과 능력을 잃을 수 있습니다. 불확실한 지식에 직면했을 때, 엔지니어는 문서를 참고하고 직접 문제를 분석하는 대신 습관적으로 AI에 의존하여 해답을 찾게 될 수 있습니다. 대기업 엔지니어에게 이점이 없다는 뜻은 아닙니다. 복잡한 시스템 설계, 대규모 협업, 그리고 프로젝트 관리 경험은 그들의 귀중한 자산입니다. 핵심은 이러한 강점을 유지하면서 독립적인 문제 해결 능력을 함양하는 것입니다. 예를 들어, 일상 업무에서 "어떻게 구현할지"보다는 "왜 이렇게 설계되었는지"에 대해 더 깊이 생각하고, API 호출 수준에 머무르지 않고 시스템의 기본 원리를 적극적으로 이해하며, 문제가 발생하면 먼저 직접 분석하고 해결한 후 AI 도구를 활용하여 검증을 지원하십시오. 스타트업에게 빠른 반복과 적응력은 생존에 필수적입니다. 현장 테스트가 개인의 진정한 역량을 완전히 반영할 수는 없지만, 지원자의 학습 능력, 논리적 사고, 그리고 독립적인 문제 해결 능력을 평가할 수 있습니다. 이러한 능력은 대기업 엔지니어든 스타트업 엔지니어든 장기적인 경력 개발을 위한 핵심 역량입니다. 마지막으로, 기술 산업에는 절대적으로 "좋다"거나 "나쁘다"는 기준이 없습니다. 핵심은 끊임없는 학습과 자기 계발입니다. 대기업이든 중소기업이든 엔지니어로서 기술에 대한 열정과 호기심을 잃지 말고, 급변하는 업계에서 경쟁력을 유지하기 위해 끊임없이 자신의 안전지대를 뛰어넘어야 합니다.
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