개발 기록

데이터의 중심과 퍼짐, 분포 모양을 그래프로 읽는 기초 통계 복습

연속 부분 배열의 최대 합을 Kadane 알고리즘으로 구하는 Python 풀이

Combination Sum 문제를 backtracking과 start index 기준으로 정리한 Python 풀이

사용자의 목표와 배경을 검색하는 RAG 파이프라인을 만들고 실제 학습 답변까지 단계별로 검증한 과정

Pandas에서 데이터 필터링, 값을 만들기, 그룹 단위로 집계

Pandas DataFrame으로 데이터를 선택하고 합치고 정리하는 기본 흐름

NumPy 배열이 리스트와 어떻게 다른지, shape와 axis를 처음 배우며 정리한 수업 기록

2로 나누면서 1비트의 개수를 세는 Python 풀이

문자 정제와 두 포인터로 회문을 확인하는 Python 풀이

코드잇 스프린트 본과정 두 번째 수업에서 정리한 파이썬 시퀀스, 파일 입출력, set, OOP 기본

BST가 정상적으로 구성되었는지 확인하는 DFS Python 풀이

코드잇 스프린트 첫 수업에서 정리한 데이터 사이언스, MLOps, Python 기초의 전체 흐름

3Sum 문제를 정렬과 two-sum 변형으로 정리한 풀이

Product of Array Except Self 문제를 left product와 right product 누적 방식으로 정리한 풀이

Climbing Stairs 문제를 재귀와 memoization 관점에서 정리한 풀이

선형회귀의 가설 함수, 손실 함수, 편미분, 경사 벡터가 경사하강법으로 이어지는 흐름

Valid Anagram 문제를 정렬과 character count 관점에서 비교한 풀이

top-down DP와 memoization으로 각 집에서 훔칠지 건너뛸지 계산하는 풀이

set을 사용해 연속 수열의 시작점에서만 길이를 계산하는 풀이

빈도수를 세고 bucket sort 방식으로 상위 k개 원소를 찾는 풀이

Two Sum 문제를 brute force, two-pass hash map, one-pass hash map 관점에서 비교한 풀이

음성 입력과 모델 응답의 턴 경계를 정리해 라이브 인터뷰를 안정화한 과정

중복 원소 확인 문제를 brute force, sorting, hash set 관점에서 비교한 풀이

Peak 2만 TPS 규모의 LLM 서빙 시스템에서 실시간 추론 경로와 비동기 피드백 수집 경로를 나눠 본 시스템 디자인 연습

BST range sum 문제를 BFS, DFS, prefix sum 관점에서 정리한 풀이

집값 예측 예제로 정리한 선형회귀, 평균 제곱 오차, 손실 함수의 의미

머신러닝 기본기 강의, 편미분과 경사의 의미

머신러닝 기본기 강의에서 다시 정리한 함수, 변화율, 미분의 기본기

Document AI 시스템을 예시로 대규모 비동기 처리 아키텍처와 GPU 워커 설계를 정리

환승 제한(K) 조건이 있을 때의 벨만-포드 변형 알고리즘

행렬 덧셈, 스칼라곱, 행렬 곱셈, 요소별 곱셈, 그리고 NumPy 연산 정리

코드잇 머신러닝 기본기와 선형대수 기초

코드잇 AI 엔지니어 스프린트 pre-course의 마지막 파이썬 강의

코드잇 AI 엔지니어 스프린트 pre-course에서 리스트와 for 반복문을 다시 정리한 기록

코드잇 AI 엔지니어 스프린트 pre-course에서 다시 살펴본 파이썬 기본기

AI 시대에도 실무자로 계속 성장하고 싶어서 다시 학습 루틴 안으로 들어간 이야기

Gemini Live 연결과 자격 증명, 세션 수명을 백엔드 WebSocket 릴레이에서 관리한 과정

음성 생성뿐 아니라 대기와 취소, 재생 상태까지 하나의 사용자 흐름으로 관리한 과정

꼬빌의 말투와 질문 진행, 응답 언어를 제품이 관리하는 인터뷰 상태로 통합한 과정

코딩 라운드를 독립 기능으로 만들면서 기존 연습 흐름과 세션 상태를 유지한 과정

개발자 전용 가정을 걷어내고 여러 직군의 인터뷰를 다루도록 제품 구조를 바꾼 과정

전체 인터뷰 대화를 기준으로 LLM 응답 품질을 평가하는 시스템 구현

결제 기능보다 먼저 크레딧과 동의, 운영 구조를 갖춘 과정

v1 출시 전에 인증과 요청 제한, 배포 경계를 점검한 과정

근거 강화를 위한 프롬프트 리팩터링에서 사라진 인터뷰 엔진 규칙을 복구한 과정

LLM 사용량이 늘어도 비용을 통제할 수 있도록 서버에 예산 경계를 둔 과정

진행 중인 세션을 기록이 아닌 재개 가능한 작업으로 다루기 위한 상태 정리

망각 곡선과 RPG 표현을 실제 복습 구조의 설명으로 연결한 랜딩 페이지 개편

LLM의 완료 신호를 그대로 믿지 않고 인터뷰 종료 조건을 다시 세운 기록

학습 세션 telemetry와 roadmap-level 인터뷰 허브 방향을 정리한 기록

일회성 채팅처럼 보이던 study mode를 상태와 리포트를 가진 학습 세션으로 바꾼 기록

면접관 페르소나를 선택 UI가 아니라 실제 질문 방식과 학습 흐름으로 분리해 간 기록

다국어 지원을 붙이며 드러난 로컬 UI 상태와 계정 설정, 대시보드 역할 분리 문제

면접 결과를 토픽 진행도와 복습 흐름으로 연결하며 드러난 상태 모델링 문제

Gemini와 Ollama를 함께 다루며 드러난 provider, latency, failure mode 설계 문제

백엔드에서는 완료된 분석이 화면에서는 계속 진행 중으로 보였던 폴링 문제

버튼을 눌렀더니 30초가 걸렸다. 기술적으로는 아무 문제가 없었다. 그게 문제였다.

알고 있는 내용을 면접장에서 꺼내지 못하는 문제에서 시작된 테일빌런의 출발점