무신사 AI ROOKIE ENGINEERING 합격 회고

올해 초에 진행된 무신사 AI ROOKIE NATIVE ENGINEERING 전형에 최종 합격하게 되었다🎉
채용 전환형 인턴을 뽑는 전형이라 과정이 길었다.
그래서 그 과정들을 회고해보려고 한다.

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지원 계기

2022년 대학 입학 당시만 해도 ChatGPT가 없던 시절이였다.
하지만 졸업하는 시점인 지금은 바이브 코딩이 뜨고 Claude, Cursor, MCP, n8n 같은 도구들이 많이 생겨나고 있다.

단 몇 년 만에 명령어 몇 줄로 프로젝트를 완성하는 시대를 체감하다 보니, 앞으로는 이러한 AI 도구들을 목적에 맞게 잘 활용하는 능력이 개발자의 경쟁력을 결정하지 않을까 생각했다.

대부분의 공고들과 달리 AI agent를 활용해 개발하는 개발자를 뽑는다는 무신사의 공고를 보고 설레는 마음으로 지원했다!!

전형 과정은 아래와 같이 총 4단계였다.
1. 서류 전형
2. 1차 온라인 코딩테스트
3. 2차 온라인 코딩테스트 (AI Agent 활용)
4. 오프라인 인터뷰

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1차 코딩테스트

시험은 구름 devth 사이트로 1시간 동안 진행되었고, 2문제었다.
문제 유형은 복잡한 알고리즘 문제가 아닌 많은 입출력과 예외 상황들을 구현하는 문제였다.

여기서도 전형의 목적이 드러났다❗

복잡한 알고리즘은 AI를 사용하면 1초만에 풀 수 있다.

🌟 하지만 주어진 요구사항을 제대로 분석하고, 코드로 정확하게 구현할 수 있는지는 사람의 개입이 필요하기에 그런 역량을 보는 것 같았다.

첫 번째 문제는 입출력부터 복잡하다고 느꼈기에 최대한 예제들을 참고해서 요구사항을 빠트리지 않으려고 노력했고, 35분이 걸렸다.
두번째 문제도 비슷한 유형이라 코드를 반쯤 입력하는 중에 시험이 종료되었다... 허허🤣

다행히 1문제만 잘 구현했다면 합격인 것 같았다..!

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2차 코딩테스트

시험이 3시간 동안 진행되었고, AI agent를 사용하는 시험이었기에
여러 API들을 구현하는 문제가 아닐까 예상했었다.

이번 전형은 백과 프론트를 나누지 않고 뽑는 전형이라 프론트 영역이 나올까 걱정은 했지만 그래도 백엔드 구현에 집중하자고 마음 먹었다.

회사에서 Codex를 지원해주지만 평소에 사용하던 Claude로 진행했다.

👉 Claude에게 요구사항이 긴 예상 문제를 추천해달라고 했고, 그렇게 매일 1문제씩 타이머를 맞춰 구현하는 연습을 했다.

하지만 요구사항이 많으면 많을수록 말을 듣지 않았다...

그래서 3가지 정도를 미리 대비해두었다.

✔️ 단계별 md 파일 전략

요구사항 자체를 AI가 해석하고, 스스로 진행 순서를 md 파일로 나누어
한 단계가 구현될 때마다 내가 확인하는 방식으로 진행했다.

✔️ Claude.md 작성
공통적으로 지켜야 할 최소한의 규칙들을 미리 작성해서 아키텍처 구조나 공통 응답 방식, 예외 처리 같은 부분들은 나의 개발 방식에 맞추도록 했다.
(그래도 지켜지지 않는 부분은 시험 당시에 즉각 claude.md에 다시 추가했다)

✔️ TDD 개발
필요하지 않은 메서드나 클래스를 미리 만들어 오류가 발생하는 경우가 빈번하게 발생했다. 좋은 방법이 없을까 고민하다가, 평소에 좋은 개발 방식인 것은 알고 있지만 사람이 직접 하면 속도가 느리기에 쉽게 하지 못했던 TDD 개발 방식을 지키도록 명령했다.

2026-musinsa-rookie 2차 코딩테스트 문제

다행히 연습한 방식대로 문제가 나왔고, 구현은 쉽게 할 수 있었다. 다만‼️

• 명시되는 요구사항을 어떤 스택을 사용하여 어떻게 구현할지
• 또 명시되지 않은 요구사항은 어디까지 구현할지

는 스스로 판단해야 했기에 그 부분이 어려웠다.
하지만 이게 시험의 포인트가 아닐까 생각한다 🌟

AI agent를 사용하면 백엔드 경험이 없더라도 누구나 기능이 돌아가게 만들 수 있는 시대다. 하지만

• 어떤 방식으로 락을 걸지?
• 락을 어디까지 적용할지?
• 현재 상황에서 우선순위가 무엇인지?

와 같은 것들은 사람의 개입이 꼭 필요하다.
그것이 개발의 질을 높이는 것이라 생각하기에 무신사가 그런 사람을 원하는 것 같았다.

실제 구현과 점검은 1시간 반 정도 걸렸지만, 요구하는 문서들이 많았기에 문서를 쓰는 데 시간을 많이 썼다.

• 내가 어떻게 AI를 사용했고,
• 요구사항들을 어떻게 해석했고,
• 어디까지 구현할지에 대한 근거들을 자세하게 작성했다.

자격증 시험과 날짜가 비슷해서 잠을 줄여가며 연습했고, 최선을 다했기에 결과에 대한 후회는 없을 것이라 생각했다.

근데.. 진짜 합격..!!🤩
AI로 채점을 해서 그런지 결과가 빨리 나왔고, 설 연휴 전에 좋은 소식을 받아 너무너무 기뻤다.

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인터뷰

사전에 인터뷰 관련 메일을 받았다.
인터뷰는 1,2차 코딩테스트와 제출한 포트폴리오에 대한 질문이라고 했다.

그래서 노션에 회고를 하며 예상 질문들을 잔뜩 적고 답하면서 연습했다.
추가로 AI에 대한 나의 생각이나 기본적으로 나오는 기술 질문, 컬쳐핏 질문들도 준비했다.

면접 경험이 많이 없었기에 유튜브에 면접 팁들을 많이 찾아봤고, 카드를 입에 물고 웃는 연습까지... ㅋㅋㅋㅋ 했다^^😁 (너무 간절해서...)

면접은 1:1로 1시간 동안 진행되었다.
크게 세 가지에 대해 길게 대화했다.

❓ 2차 코딩테스트에서 나왔던 수강신청 로직

• 왜 이렇게 구현했는지
• 이렇게 구현했을 때의 문제점이 무엇인지
• 그 문제점을 해결하려면 어떻게 해야 하는지
• 해결 방법을 적용했을 때의 Trade-off가 무엇인지 등 꼬리 질문들이 이어졌다.

하지만 힌트도 주시고 편한 분위기라 꼬리 질문들에 대한 내 생각을 이야기하는 과정이 토론하는 것처럼 재밌었다.

❓ 포트폴리오에 작성한 수강신청 시스템

이전에 대용량 트래픽 수강신청 시스템을 개발한 경험이 있었기에 그 프로젝트와 비교하는 질문들도 있었다. 또 그 당시 JMeter를 이용해서 대용량 트래픽을 테스트 했었는데,

• 그때 JMeter를 어떻게 사용했고
• 어떤 기준으로 결과를 분석했고
• 어떤 테스트 시나리오들이 있었는지도 물어보셨다.

❓ AI 활용 방법과 한계점

위에 적어둔 2차 코딩 테스트의 3가지 전략을 AI 활용 방법으로 설명했다.
하지만 이 방법이 완벽한 것은 아니기에,
AI가 올바르게 구현하도록 하기 위한 또 다른 방법으로 무신사 블로그에서 본 글을 언급하며 대답했다.

질풍노도의AI에게 엄격한 선생님 장착하기

(면접 전에 기술 블로그를 읽고, 예상 질문 답변과 함께 답할 수 있는 부분이 있는지 살펴보는 것도 도움이 되었다)

이 외에는 간단한 컬쳐핏 질문 두 문제 정도와 마지막 질문이 있는지 여쭈어보셨다.

어떤 팀에 소속되어 있는지 여쭈어봤는데 29CM의 결제 직전까지의 모든 사용자 단계를 개발하는 팀이었다.😲

이전에 대용량 트래픽 시스템을 개발하면서 확장 가능한 코드를 작성하느라 많이 노력했지만 7천명 이상에서는 한계가 있었다. 그래서 29CM의 쿠폰 발급처럼 트래픽이 몰리는 상황에서는 어떻게 구현되는지 공부해보고 싶다고 말씀드렸다.

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최종 합격

너무 간절해서였을까..
인터뷰 전형 합격 소식과 함께 입사 조건 검토 메일이 왔다!!🥳

4학년때부터 준비한 취업 과정이 너무 길게 느껴질 만큼 힘들었는데,
묵묵히 최선을 다한 덕분에 졸업하자마자 이런 좋은 기회를 얻을 수 있어 너무 감사했다.

첫 회사가 무신사라는게 너무 설레서 잠도 못 자고 밥도 안 들어갔다.. ㅎㅎ
행복해서 다크서클이 생긴건 처음이다...

6개월 동안 좋은 동료들과 함께 많은 경험을 쌓고, 많이 배우는 시간이 되었으면 좋겠다.
파이팅💪🏻