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1. 한전KDN에 입사하기 위해 어떠한 노력을 하였는지 본인의 경험 등을 기반으로 상세히 기술하여 주십시오.
군 장교 전역 후 2년 1개월 동안 데이터베이스 보안 전문업체에서 직장 내 유저인프라팀에 소속되어 '쿼리박스'라는 데이터베이스
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을 분석하기 위해 다양한 도구를 활용하여 원인을 파악했습니다. 그 결과, 페이지 로딩 속도가 느리고, 데이터베이스 쿼리의 최적화가 필요하다는 것을 발견했습니다. 이 문제를 해결하기 위해, 저는 팀원들과 함께 워크숍을 열어 다양한 아
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쿼리를 이용하여 웹서버(MS-SQL)에서 프로시저를 이용하여 데이터를 취합, 관리자 페이지로 현황을 한눈에 파악할 수 있게 하였습니다. 또한 자료를 엑셀로 변환하여 보고서 형식으로 볼 수 있는 페이지를 능동적으로 개발하였습니다. 그 결과
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쿼리 최적화에 익숙해졌으며, 실제로 트래픽이 많은 환경에서 서버 응답 속도를 개선하는 작업을 수행한 바 있습니다. 특히 데이터베이스 성능 향상을 위해 인덱스 전략을 체계적으로 설계하고, 불필요한 쿼리 중복을 줄이며 캐싱을 활용하
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쿼리 튜닝, 비동기 처리를 적용해 성능을 약 40% 개선했습니다.
Q5. 올리브영에서 백엔드 개발 시 가장 중요한 점은 무엇이라 생각하나요?
A5. 확장성과 안정성입니다. 급변하는 시장과 증가하는 트래픽에 유연하게 대응하기 위해 마이크로서비
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쿼리 방식을 익히기 위해 관련 서적을 독학하고, 실제 데이터를 기반으로 다양한 쿼리를 작성하며 실무 능력을 향상시켰습니다.
또한, 이러한 학습 내용을 정리하여 개인 블로그에 게시하며 지식을 공유하였고, 이를 통해 데이터 간의 관계를
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래서 배운 지식을 바탕으로 CRUD관련 쿼리 및 조인을 통한 데이터 추출, 데이터 조작 및 테이블 생성 및 관리, 유저보안 및 권한 및 Role 관리, 애플리케이션 보안 및 감사, 리눅스 어드민 기능 수행, 솔라리스 어드민, 솔라리스 서버구성 및 쉘 프
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호출 흐름, ERD 이해, SQL 기본 쿼리 정도는 숙련되어 있으며, 협업 시 개발자와의 소통에 문제가 없습니다. 최근에는 Swagger 기반 API 문서 관리 툴도 익히고 있습니다.
6) 시장조사와 사용자 조사는 어떻게 구분하나요?
→ 시장조사는 경쟁 구조
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MySQL과 PostgreSQL을 관리하면서, 데이터베이스 성능 최적화를 위한 인덱스 최적화, 쿼리 튜닝, 백업 관리 등의 작업을 통해 시스템의 처리 성능과 데이터 안전성을 보장했습니다. 특히, 대용량 데이터 처리 환경에서 데이터 무결성을 유지하고
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에 대한 응답 지연을 최소화해야 하기 때문에 캐싱, 병렬처리, 쿼리 최적화 등이 필요합니다.
5. 사용해 본 기술 스택 중 가장 자신 있는 것은?
Node.js와 Express 기반의 서버 개발에 가장 익숙하며, PostgreSQL과 Redis를 자주 사용했습니다. AWS 환경에
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