[2025년] 4편 - 신입 개발자 기술 면접 준비 - 필수 CS 질문 총정리

[2025년] 4편 - 신입 개발자 기술 면접 준비 - 필수 CS 질문 총정리

 

안녕하세요! 😊

IT 취업 완벽 가이드 시리즈의 네 번째 글입니다.
오늘은 기술 면접에서 자주 나오는 CS(Computer Science) 질문들과 답변 전략을 알아보겠습니다.

 

💡 이 글의 핵심 포인트
✓ 2025년 필수 CS 지식 8개 영역 완벽 정리
✓ AI/ML부터 클라우드까지 최신 기술 트렌드 반영
✓ 실무 연계 답변 전략과 예시 제공
✓ 신입 개발자 맞춤형 깊이로 설명

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1. 운영체제 (Operating System)

프로세스와 스레드

Q: 프로세스와 스레드의 차이점은 무엇인가요?
A: 핵심 차이점
- 프로세스: 독립적인 실행 단위
  • 독립된 메모리 공간
  • 별도의 자원 할당
  • 높은 컨텍스트 스위칭 비용
- 스레드: 프로세스 내 실행 단위
  • 공유 메모리 공간
  • 자원 공유
  • 낮은 컨텍스트 스위칭 비용

실무 적용 예시:
- 웹 서버에서 요청 처리 시 멀티스레드 활용
- 브라우저에서 탭별 독립 프로세스 사용

메모리 관리

Q: 가상 메모리란 무엇이며, 페이징은 어떻게 동작하나요?
A: 가상 메모리
- 물리적 메모리 크기의 한계 극복
- 프로세스마다 독립적 주소 공간 제공
- 메모리 관리 효율성 향상

페이징 시스템
- 고정 크기 페이지 단위로 관리
- 페이지 테이블로 주소 매핑
- 요구 페이징으로 필요한 페이지만 로드

실제 활용:
- JVM의 메모리 관리
- 컨테이너의 메모리 제한 설정

컨테이너와 가상화

Q: 컨테이너와 가상머신의 차이점은?
A: 컨테이너는 더 가볍고 효율적인 가상화

컨테이너 (Docker):
- OS 커널 공유
- 빠른 시작 시간 (초 단위)
- 적은 리소스 사용
- 애플리케이션 레벨 격리

가상머신:
- 완전한 OS 분리
- 높은 보안성
- 많은 리소스 필요
- 하드웨어 레벨 가상화

실무 활용:
- 마이크로서비스 아키텍처
- CI/CD 파이프라인
- 클라우드 네이티브 개발

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2. 데이터베이스 (Database)

인덱스 (Index)

Q: 인덱스의 작동 원리와 장단점을 설명해주세요.
A: 작동 원리
- B-Tree 구조 활용
- 정렬된 데이터 구조 유지
- 빠른 검색 지원

장점:
- 검색 속도 향상
- 정렬 작업 최적화
- 유니크 제약 조건 지원

단점:
- 추가 저장 공간 필요
- 삽입/수정/삭제 시 오버헤드
- 인덱스 관리 비용

실무 적용 팁:
- WHERE 절 자주 사용되는 컬럼
- JOIN 키 컬럼
- ORDER BY 자주 사용되는 컬럼

트랜잭션 (Transaction)

Q: ACID 속성이 무엇이며 왜 중요한가요?
A: ACID 속성
- Atomicity (원자성)
  • 전체 성공 또는 전체 실패
  • 부분 완료 없음
- Consistency (일관성)
  • 데이터 무결성 유지
  • 제약조건 보장
- Isolation (격리성)
  • 동시 실행 트랜잭션 분리
  • 격리 수준으로 제어
- Durability (지속성)
  • 완료된 트랜잭션 영구 보존
  • 시스템 장애에도 보장

실제 사례:
- 은행 송금 시스템
- 재고 관리 시스템
- 주문 처리 시스템

NoSQL vs SQL

Q: NoSQL 데이터베이스는 언제 사용하나요?
A: 관계형 DB의 한계를 극복하는 대안

NoSQL 유형:
- Document DB (MongoDB): JSON 형태 저장
- Key-Value (Redis): 캐시, 세션 관리
- Column Family (Cassandra): 대용량 분산
- Graph DB (Neo4j): 관계 중심 데이터

사용 시기:
- 대용량 비정형 데이터 처리
- 높은 확장성과 가용성 요구
- 복잡한 조인 연산 불필요
- 스키마 유연성 필요

실무 사례:
- 소셜미디어 피드 (MongoDB)
- 실시간 랭킹 시스템 (Redis)
- IoT 데이터 저장 (Cassandra)

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3. 네트워크 (Network)

TCP/IP 프로토콜

Q: TCP와 UDP의 차이점은 무엇인가요?
A: TCP (Transmission Control Protocol)
- 연결 지향적 프로토콜
- 신뢰성 있는 데이터 전송
- 흐름 제어와 혼잡 제어
- 순서 보장

UDP (User Datagram Protocol)
- 비연결형 프로토콜
- 신뢰성 없는 데이터 전송
- 빠른 전송 속도
- 순서 미보장

사용 사례:
- TCP: 웹 브라우징, 이메일, 파일 전송
- UDP: 실시간 스트리밍, 온라인 게임, DNS

HTTP/HTTPS

Q: HTTP와 HTTPS의 차이점과 HTTPS의 동작 방식을 설명해주세요.
A: 차이점
HTTP:
- 평문 통신
- 보안성 낮음
- 빠른 통신 속도

HTTPS:
- SSL/TLS 암호화
- 보안성 높음
- 추가 암호화 단계

동작 방식:
1. SSL Handshake
2. 대칭키/비대칭키 암호화
3. 인증서 검증
4. 암호화된 데이터 전송

실무 고려사항:
- 개인정보 처리 시 필수
- SEO에 영향
- 성능 최적화 필요

REST API와 GraphQL

Q: REST API와 GraphQL의 차이점은?
A: 다른 API 설계 철학

REST API:
- 리소스 중심 설계
- HTTP 메서드 활용 (GET, POST, PUT, DELETE)
- 여러 엔드포인트
- 캐싱 용이

GraphQL:
- 단일 엔드포인트
- 클라이언트가 필요한 데이터만 요청
- 강타입 스키마
- 실시간 구독 지원

선택 기준:
- REST: 단순한 CRUD, 캐싱 중요
- GraphQL: 복잡한 데이터 관계, 모바일 앱

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4. 자료구조 (Data Structure)

Array vs LinkedList

Q: Array와 LinkedList의 차이점과 각각의 사용 상황은?
A: Array
장점:
- 인덱스로 빠른 접근 O(1)
- 연속된 메모리 공간
- 캐시 지역성 우수

단점:
- 크기 고정
- 삽입/삭제 비효율적 O(n)

LinkedList
장점:
- 동적 크기 조절
- 삽입/삭제 효율적 O(1)
- 메모리 효율적 사용

단점:
- 접근 시간 O(n)
- 추가 메모리 필요 (포인터)

사용 상황:
- Array: 데이터 크기가 고정적, 조회가 빈번
- LinkedList: 삽입/삭제가 빈번, 크기가 가변적

Hash Table

Q: 해시 테이블의 충돌 해결 방법은?
A: 해시 충돌 해결 전략

1. Chaining (체이닝)
- 같은 해시값을 가진 원소들을 연결리스트로 관리
- 구현이 간단
- 메모리 사용량 증가

2. Open Addressing (개방 주소법)
- Linear Probing: 순차적으로 빈 공간 찾기
- Quadratic Probing: 제곱수만큼 이동
- Double Hashing: 두 번째 해시 함수 사용

실무 적용:
- HashMap, Dictionary 내부 구현
- 캐시 시스템 설계
- 데이터베이스 인덱싱

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5. 알고리즘 (Algorithm)

정렬 알고리즘

Q: 퀵소트의 작동 원리와 시간복잡도를 설명해주세요.
A: 퀵소트 (Quick Sort)
작동 원리:
1. 피벗 선택
2. 파티셔닝 (피벗 기준으로 좌우 분할)
3. 재귀적 정렬

시간복잡도:
- 평균: O(n log n)
- 최악: O(n²) - 이미 정렬된 배열
- 공간: O(log n)

최적화 방법:
- 피벗 선택 개선 (median-of-three)
- 삽입정렬 혼합 (작은 배열에서)
- 3-way 파티셔닝 (중복값 처리)

실제 적용:
- Arrays.sort() 내부 구현
- 대용량 데이터 정렬
- 정렬 라이브러리

검색 알고리즘

Q: 이진 탐색의 조건과 시간복잡도는?
A: 이진 탐색 (Binary Search)

필수 조건:
- 정렬된 배열
- 랜덤 액세스 가능

동작 원리:
1. 중간값과 타겟 비교
2. 절반씩 탐색 범위 축소
3. 재귀적으로 반복

시간복잡도: O(log n)
공간복잡도: O(1) - 반복문, O(log n) - 재귀

실무 활용:
- 데이터베이스 B-Tree 인덱스
- 라이브러리 함수 (Collections.binarySearch)
- 범위 검색 최적화

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6. 🔥 2025년 필수 - AI/ML 기초 개념

반응형

생성형 AI와 머신러닝

Q: 생성형 AI와 기존 머신러닝의 차이점은?
A: 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 창조하는 AI

기존 머신러닝:
- 패턴 인식과 예측 중심
- 분류, 회귀, 클러스터링
- 기존 데이터 기반 결정

생성형 AI:
- 새로운 콘텐츠 생성
- GPT (텍스트), DALL-E (이미지), Copilot (코드)
- 트랜스포머 아키텍처 기반

실무 적용:
- 코드 자동 완성 (GitHub Copilot)
- 문서 작성 자동화 (ChatGPT)
- 테스트 케이스 생성
- API 문서 자동 생성

2025년 트렌드:
- 멀티모달 AI (텍스트+이미지+코드)
- 코드 리뷰 자동화
- 개발 워크플로우 통합

AI 에이전트

Q: AI 에이전트란 무엇이며 개발에서 어떻게 활용되나요?
A: 자율적으로 작업을 수행하는 AI 시스템

핵심 특징:
- 사용자 목표를 이해하고 단계별 실행
- 복합적 업무 자동화 가능
- 환경과 상호작용하며 학습
- 2025년 가장 주목받는 AI 트렌드

개발 분야 활용:
- 자동 버그 수정
- CI/CD 파이프라인 최적화
- 코드 리팩토링 제안
- 보안 취약점 자동 탐지

사용 예시:
- GitHub Actions AI 에이전트
- 자동 테스트 생성 도구
- 개발 환경 설정 자동화
- 프로젝트 관리 보조

프롬프트 엔지니어링

Q: 개발자가 알아야 할 프롬프트 엔지니어링 기법은?
A: AI 도구를 효과적으로 활용하는 기술

기본 원칙:
- 명확하고 구체적인 지시
- 컨텍스트와 예시 제공
- 단계별 작업 분할
- 출력 형식 명시

개발 관련 프롬프트 패턴:
1. 코드 생성: "Python으로 [기능] 구현, 타입 힌트 포함"
2. 디버깅: "다음 에러 분석하고 해결책 제시"
3. 리팩토링: "코드 가독성 개선, 성능 최적화"
4. 테스트: "단위 테스트 작성, 엣지 케이스 포함"

실무 팁:
- Few-shot learning 활용
- 역할 기반 프롬프트 (코드 리뷰어, 시니어 개발자)
- 체인 오브 소트 (단계별 사고 과정)

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7. 🌐 클라우드 & 현대적 개발 환경

마이크로서비스 아키텍처

Q: 마이크로서비스 아키텍처의 장단점은?
A: 서비스를 작은 단위로 분할하는 설계 패턴

장점:
- 독립적 배포와 확장
- 기술 스택 다양성 (폴리글랏)
- 장애 격리 (한 서비스 장애가 전체에 영향 최소화)
- 팀 자율성 증대

단점:
- 복잡한 네트워크 통신
- 분산 시스템 복잡성 (트랜잭션, 데이터 일관성)
- 운영 오버헤드 증가
- 초기 구축 비용

핵심 패턴:
- API Gateway (단일 진입점)
- Service Discovery (서비스 위치 탐색)
- Circuit Breaker (장애 전파 방지)
- Event Sourcing (이벤트 기반 데이터 관리)

현실 사례:
- Netflix: 수천 개의 마이크로서비스
- Uber: 지역별 독립 서비스
- Amazon: 팀당 하나의 서비스

컨테이너 오케스트레이션

Q: Kubernetes의 핵심 개념을 설명해주세요.
A: 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼

핵심 구성요소:
- Pod: 최소 배포 단위 (1개 이상 컨테이너)
- Service: 네트워크 추상화 (로드밸런싱)
- Deployment: 배포 관리 (롤링 업데이트)
- Namespace: 리소스 격리 (멀티 테넌시)

주요 기능:
- 자동 스케일링 (HPA, VPA)
- 자가 치유 (Self-healing)
- 로드 밸런싱
- 설정 관리 (ConfigMap, Secret)

실무 중요성:
- 현대 클라우드 환경의 표준
- DevOps 파이프라인 핵심
- 대부분 클라우드 제공업체 지원
- 멀티클라우드 전략 가능

면접 팁:
- Docker와 차이점 명확히 구분
- YAML 설정 파일 기본 구조 이해
- kubectl 명령어 몇 개 암기

서버리스와 클라우드 네이티브

Q: 서버리스 아키텍처의 장점과 단점은?
A: 인프라 관리 없이 코드 실행에 집중

장점:
- 인프라 관리 부담 제거
- 사용한 만큼만 비용 지불
- 자동 스케일링 (0 to 무한대)
- 빠른 개발과 배포

단점:
- 콜드 스타트 지연
- 벤더 종속성 (Vendor Lock-in)
- 디버깅과 모니터링 어려움
- 실행 시간 제한

주요 서비스:
- AWS Lambda (함수 실행)
- API Gateway (REST API)
- DynamoDB (NoSQL 데이터베이스)
- S3 (객체 스토리지)

적합한 사용 사례:
- 이벤트 기반 처리
- 간헐적 작업 (배치 처리)
- API 백엔드
- 실시간 데이터 처리

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8. 🔒 보안 & DevOps

DevSecOps

Q: DevSecOps가 무엇이며 왜 중요한가요?
A: 개발 프로세스에 보안을 통합하는 문화

핵심 개념:
- Development + Security + Operations
- 시프트 레프트 (Shift Left) - 초기 단계 보안 고려
- CI/CD 파이프라인에 보안 검사 통합
- 자동화된 보안 테스트

구현 요소:
- SAST (정적 코드 분석)
- DAST (동적 애플리케이션 분석)
- 컨테이너 보안 스캔
- 인프라 코드 보안 검증

실무 도구:
- SonarQube (코드 품질)
- OWASP ZAP (웹 취약점)
- Snyk (의존성 취약점)
- Trivy (컨테이너 스캔)

2025년 중요성:
- 사이버 공격 증가
- 규제 강화 (개인정보보호)
- 클라우드 보안 복잡성

Zero Trust 보안

Q: Zero Trust 보안 모델이란?
A: "절대 믿지 말고 항상 검증하라"

기본 원칙:
- 네트워크 위치 기반 신뢰 제거
- 모든 접근에 대한 지속적 검증
- 최소 권한 원칙 (Least Privilege)
- 네트워크 세분화 (Micro-segmentation)

구현 요소:
- 다단계 인증 (MFA)
- ID 및 액세스 관리 (IAM)
- 엔드포인트 보안
- 네트워크 모니터링

클라우드 환경에서 중요한 이유:
- 경계가 없는 네트워크
- 원격 근무 증가
- 클라우드 서비스 확산
- API 중심 아키텍처

실제 구현:
- Google BeyondCorp
- Microsoft Zero Trust
- AWS Zero Trust Architecture

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9. 답변 전략

답변 구조화

1. STAR 방식 활용
- Situation: 상황 설명
- Task: 과제/문제 정의
- Action: 행동/해결 방법
- Result: 결과/학습점

2. 실무 연계성 강조
- 실제 프로젝트 경험 연결
- 문제 해결 사례 제시
- 최적화/개선 경험 공유

3. 깊이 있는 이해 표현
- 원리 설명
- 장단점 분석
- 대안 제시

모르는 질문 대처법

솔직하게 접근하되 적극적 자세 유지:

1. "해당 기술은 직접 사용해본 경험은 없지만..."
2. "제가 알고 있는 유사한 기술과 비교하면..."
3. "이론적으로는 이해하고 있으며..."
4. "앞으로 학습하고 싶은 분야입니다"

예시 답변:
"Kubernetes를 실무에서 직접 사용한 경험은 없지만, 
Docker 컨테이너 기술은 사용해봤고, K8s는 컨테이너 
오케스트레이션을 위한 플랫폼으로 이해하고 있습니다. 
자동 스케일링과 로드밸런싱 등의 기능을 제공한다고 
알고 있으며, 현재 학습 중입니다."

2025년 트렌드 관련 답변 팁

최신 기술에 대한 관심과 학습 의지 어필:

AI 관련 질문:
- "ChatGPT를 개발 보조 도구로 활용한 경험"
- "AI 코딩 어시스턴트 사용 소감"
- "프롬프트 엔지니어링 기초 이해"

클라우드 관련:
- "개인 프로젝트에서 AWS/Azure 사용 경험"
- "서버리스 함수 간단한 구현 경험"
- "Docker 컨테이너 기본 사용법"

DevOps 관련:
- "GitHub Actions CI/CD 파이프라인 구축"
- "코드 품질 도구 사용 경험"
- "자동화에 대한 관심과 이해"

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10. 면접 준비 체크리스트

📚 기본 개념 학습

□ 운영체제 핵심 개념 3개씩 정리
  └ 프로세스/스레드, 메모리 관리, 동기화
□ 데이터베이스 기초 개념 이해
  └ ACID, 인덱스, 트랜잭션, SQL vs NoSQL
□ 네트워크 프로토콜 기본 지식
  └ TCP/UDP, HTTP/HTTPS, REST API
□ 자료구조 시간복잡도 암기
  └ Array, LinkedList, Hash Table, Tree
□ 정렬/검색 알고리즘 원리 이해
  └ QuickSort, MergeSort, BinarySearch

🔥 2025년 필수 트렌드

□ AI/ML 기초 개념 정리
  └ 생성형 AI, AI 에이전트, 프롬프트 엔지니어링
□ 클라우드 기본 지식
  └ 컨테이너, 마이크로서비스, 서버리스
□ DevOps/보안 기초 이해
  └ CI/CD, DevSecOps, Zero Trust
□ 최신 기술 트렌드 파악
  └ Kubernetes, Docker, AWS/Azure 기초

💡 답변 준비

□ 각 주제별 실무 연계 사례 준비
□ STAR 방식 답변 구조 연습
□ 모르는 질문 대처 방법 숙지
□ 꼬리 질문 예상하고 준비
□ 2분 내 핵심 설명 연습
□ 프로젝트 경험과 CS 지식 연결점 찾기

🎯 최종 점검

□ 기업별 기술 스택 확인
□ 지원 분야 관련 심화 학습
□ 최신 기술 뉴스 체크
□ 면접 당일 컨디션 관리
□ 질문할 내용 준비 (역질문)
□ 긍정적 마인드셋 유지

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❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: 비전공자도 이 내용으로 충분한가요?
A: 네, 기초부터 차근차근 설명되어 있어 비전공자도 충분히 따라올 수 있습니다.

다만 실습과 프로젝트 경험을 통해 이론을 체화하는 것이 중요합니다.

 

Q: 어떤 순서로 공부하면 좋을까요?
A: 운영체제 → 네트워크 → 데이터베이스 → 자료구조/알고리즘 → 최신 기술(AI, 클라우드) 순서를 추천합니다.

기초가 탄탄해야 응용 기술도 이해하기 쉽습니다.

 

Q: 실제 면접에서 얼마나 깊이 물어보나요?
A: 기업마다 다르지만, 신입의 경우 기본 개념과 실무 적용 가능성을 주로 평가합니다.

암기보다는 이해도와 논리적 설명 능력이 중요합니다.

 

Q: 2025년 새로운 트렌드들은 필수인가요?
A: AI, 클라우드, DevOps는 현재 개발 환경의 기본이 되었습니다.

깊은 전문성보다는 기초 개념과 활용 경험이 있다면 충분합니다.

 

Q: 모르는 질문이 나오면 어떻게 해야 하나요?
A: 솔직하게 모른다고 하되, 관련 기술이나 유사한 경험을 언급하며 학습 의지를 보여주세요.

거짓말은 더 큰 문제를 만들 수 있습니다.

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마무리

CS 질문은 단순 암기가 아닌 깊이 있는 이해와 실무 적용 능력을 평가합니다.
2025년 현재 AI, 클라우드, DevOps 등 최신 기술 트렌드에 대한 기본 이해도 필요하지만, 전통적인 CS 기초 지식이 여전히 가장 중요합니다.

개념을 이해하고 실제 사례와 연결지어 설명하는 연습을 해보세요.
특히 "왜 이 기술이 필요한지", "어떤 상황에서 사용하는지"에 대한 답변을 준비하면 좋은 인상을 남길 수 있습니다.

 

다음 편에서는 "코딩테스트 완벽 대비 - 유형별 풀이 전략과 실전 팁"을 다루도록 하겠습니다.

이전 편: [2025년] 3편 - 신입 개발자 이력서 작성법 - 합격을 부르는 실전 팁 대공개

다음 편: [2025년] 5편 - 코딩테스트 완벽 대비 - 유형별 풀이 전략과 실전 팁

 

추가적인 질문이나 의견이 있으시다면 댓글로 남겨주세요! 😊