Django 미드레벨 인성·컬처핏 면접

먼저 주니어 개발자와 1:1 미팅을 요청해 코드의 장점을 먼저 인정한 후, 구체적인 데이터나 예시를 들어 문제점을 설명합니다. 예를 들어 N+1 쿼리의 경우 실제 쿼리 로그나 django-debug-toolbar 결과를 함께 보며 성능 영향을 객관적으로 공유합니다. 배포 일정에 대해서는 팀장이나 PM과 협의하여 핫픽스 가능 여부를 판단하고, 만약 일정이 촉박하다면 임시 해결책과 기술 부채 티켓을 생성해 추후 개선 계획을 명확히 합니다. 이 과정에서 주니어 개발자를 비난하지 않고 함께 배우는 기회로 만들며, 페어 프로그래밍이나 사후 회고를 통해 재발 방지 방안을 마련합니다. 코드 리뷰 가이드라인이 부족했다면 팀 차원의 체크리스트를 제안하여 시스템적으로 개선합니다.

먼저 각 선택지의 장단점을 객관적으로 정리하고, 프로젝트의 우선순위(성능, 개발 속도, 유지보수성, 팀 역량 등)를 기준으로 평가 매트릭스를 만듭니다. 예를 들어 ORM vs Raw SQL 논쟁의 경우, 실제 쿼리 복잡도, 팀원들의 SQL 숙련도, 유지보수 비용을 구체적으로 측정합니다. 의견이 팽팽할 때는 POC(Proof of Concept)를 통해 실제 데이터로 벤치마크를 진행하거나, 시간 제한을 두고 스파이크 테스트를 수행해 객관적 근거를 확보합니다. 최종 결정은 프로젝트 목표와 가장 부합하는 선택을 하되, 소수 의견도 문서화하여 향후 재검토 시점을 명시합니다. 결정 후에는 팀 전체가 선택한 방향을 지지하도록 회고를 통해 배운 점을 공유하고, 기술 부채가 예상되는 부분은 명시적으로 관리합니다.

예를 들어, 처음 대용량 트래픽을 처리하는 서비스를 맡았을 때 Django ORM의 한계를 경험하고 select_related, prefetch_related의 중요성을 깨달은 경험을 들 수 있습니다. 초기에는 단순히 쿼리 최적화만 고민했지만, 공식 문서, Django 소스코드, 그리고 django-debug-toolbar를 통해 ORM의 내부 동작을 깊이 이해하게 되었습니다. 또한 Database Indexing, Connection Pooling, Caching 전략까지 학습 범위를 확장하며 전체적인 성능 최적화 관점을 갖추게 되었습니다. 이 과정에서 단순히 코드를 작성하는 것이 아니라, 데이터베이스와 애플리케이션의 상호작용을 이해하고 측정 가능한 지표로 개선하는 습관을 갖추게 되었습니다. 이후 모든 기능 개발 시 성능 영향을 먼저 고려하고, 쿼리 리뷰를 코드 리뷰의 필수 항목으로 제안하는 등 팀 문화 개선에도 기여했습니다.