Big Tech coding interview 합격법: technical interview framework과 실수 5가지 정리

Big Tech technical interview, 이렇게 뚫자: 5가지 치명적 실수, 재사용 가능한 framework, 그리고 실전 연습법

 

 

한눈에 보기 (TL;DR)

technical interview 는 완벽하지도 공정하지도 않다. 그래도 높은 보상과 커리어 점프를 원한다면 게임의 규칙을 아는 쪽이 유리하다. 핵심만 요약하면:

• Stop. Pause. Plan. 바로 코딩하지 말고 요구사항을 정리하고 설계부터 하자.
• 생각을 소리 내어 흐르게(stream) 하자. 인터뷰 내내 내가 뭘 하고 있는지 안내하자. 조용히 생각할 시간도 미리 말하고 확보하자.
• 대안 비교 + 복잡도 분석 은 필수. brute force 를 먼저 제시하고 더 나은 해법으로 발전시키자.
• 기본기 유창성 이 합격의 바닥선. AI, autocomplete 없이도 술술 써야 한다.
• framework 를 몸에 익혀라. 막히더라도 다음 스텝이 자동으로 나온다.

나는 AlgoExpert 에서 문제를 만들고 가르쳤고, 지금은 Dev Launch 에서 Kevin 과 함께 mock interview 를 수백 번 진행한다. 개인적으로도 Microsoft, Google, Shopify 의 loop 를 통과했다. 아래 조언은 겉멋이 아니라 현장에서 통하는 방식이다.

 

 

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솔직한 결론부터: 형식은 별로지만, 규칙은 배워야 한다

technical interview 는 팀 개발의 전부를 묻지 않는다. 대신 압박 속 문제 해결 을 본다. 마음에 들지 않아도 문턱을 넘기 전까지는 규칙을 따라야 한다. 그리고 일단 들어가면, 다시 실제 제품 개발 로 돌아오면 된다.

 

 

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실수 #1: 계획 없이 editor 부터 연다

 

실수 #1: 계획 없이 editor 부터 연다

문제 징후: “reverse a linked list”, “find the maximum” 같은 뭉뚱그린 프롬프트가 떨어지자마자 키보드부터 두드린다.
왜 위험한가: 인터뷰는 생각의 과정 을 본다. 바로 코딩은 성급함의 신호다.

대신 이렇게:

1. Stop. Pause. Plan. 을 입에 붙인다.
2. 명확화(clarify) 부터:
   • 입력 크기는? 매우 큰 N 가능?
   • negative, duplicate 허용? empty/null 처리 규칙은?
   • input 이 sorted 인가? memory/time limit 은?
   • invalid input 시 정책? 출력 형식은?
3. 고수준 접근 을 말로 그린다. 사용할 data structure, 단계별 플로우, corner case 를 구두로 맞추자.
4. 시간 배분: 설계/정리 단계에 전체의 40–50% 를 써도 된다. 결국 구현 시간이 단축된다.

말문 트기 예시

“요구사항과 edge case 를 먼저 정리하고, 접근 전략을 비교한 뒤 합의된 방법으로 구현하겠습니다.”

 

 

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실수 #2: 침묵

문제 징후: 긴 정적. 면접관은 당신의 사고 과정을 볼 수 없다.
왜 위험한가: 보이지 않는 장점은 점수로 환산되지 않는다. 인터뷰는 생각을 보여주는 무대 다.

대신 이렇게:

• 행동 전에 의도 선언. “먼저 empty 처리, 그다음 single element, 이후 일반 케이스…”
• 발견을 공유. “입력이 거의 정렬돼 보이니 partial scan 도 옵션이네요.”
• 집중 침묵은 예고하고 사용.
• “두 가지 전략을 45초만 비교해보고 바로 설명드릴게요.”
• 연습 자체를 말하기 훈련으로. timer 켜고 DS&A 문제를 끊임없이 설명 하며 푼다. 처음엔 어색하지만 곧 근육이 붙는다.

 

 

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실수 #3: 해법 평가를 건너뛴다 (time/space complexity)

문제 징후: 코드만 완성하고 “끝!” 복잡도, 대안, trade-off 는 언급하지 않는다.
왜 위험한가: 좋은 엔지니어는 효율과 선택 이유 를 설명한다.

대신 이렇게:

1. brute force baseline 을 먼저 깔고 간다. 예: 정렬 문제라면
   • Baseline: Bubble/Insertion Sort → O(n²)
   • Better: Merge Sort → O(n log n) (공간 오버헤드 언급)
   • 조건에 따라 Heap 기반, Quick Sort, stable 여부 등 비교
2. 의도적 선택. 제약(메모리, streaming, stability)에 맞는 이유를 말한다.
3. 작성 코드의 복잡도 분석을 구두로:
   • time complexity: 루프 수, 연산 비용 추적
   • space complexity: 추가 array/set/heap, recursion depth
4. 프래그마틱 타협 인정. 시간상 O(log n) per op 보다 O(n) 한 번이 낫다면 이유와 개선 포인트(예: heap)까지 말한다.

정리 멘트 예시

“현재 해법은 O(n log n), auxiliary array 로 O(n) space 입니다. space 를 더 줄이려면 in-place 로 바꿀 수 있지만 stability 와 trade-off 가 있습니다.”

 

 

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실수 #4: 기본 문법이 서툴고 autocomplete 에 과의존

문제 징후: if/loop, slicing, I/O, standard library 같은 기초에서 잦은 멈춤.
왜 위험한가: 도구 없이는 코드를 못 쓰는 인상. 생산성/신뢰성 의심을 산다.

대신 이렇게:

• 기본기 드릴. 조건문/반복문, collection 조작, string/array method, hash map/set, 간단한 class, exception, I/O 를 기억만으로 작성.
• 오프라인 연습. AI, autocomplete 없이 plain editor 또는 whiteboard.
• 현실 시뮬레이션. 문제 → 보드에 풀이 → 에디터로 옮겨 compile → 흔한 실수를 패턴화해 교정. 완벽함보다 유창함 이 목적.

최소 체크리스트

• for/while, if/else, switch/match(해당 시)
• array/list ops, slicing, dictionary/hash map, set
• two pointers, hash counting, heap/priority queue, recursion 기본
• 인터뷰 환경에서의 입력/출력(I/O)

 

 

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실수 #5: 의지할 framework 가 없다

문제 징후: 문제마다 즉흥 대응. 막히면 다음 수가 없다.
왜 위험한가: 압박 상황에서는 기억이 산산이 흩어진다. 간단한 framework 가 흐름을 지켜준다.

8–10 Step framework (상황 맞춰 라벨만 바꿔 쓰자)

1. 문제 재정의 (내 말로 요약하고 목표/출력 확정)
2. 제약 & edge case 명확화 (size limit, negative/duplicate, empty/null, sortedness, immutability, streaming, memory/time limit)
3. 예시 세트 (작은 예, 까다로운 예, edge)
4. brute force 제시 (정확성 확보용)
5. data structure & 패턴 선택 (two pointers, sliding window, heap, graph traversal, DP 등)
6. 최적/준최적 접근 개요 (왜 더 나은지 근거)
7. 깨끗한 구현 (작은 함수, 의미 있는 이름)
8. 예시로 검증 (구두로 trace, 코너 수정)
9. complexity 분석 (time/space)
10. 대안 & trade-off 토론 (시간 더 있으면 어떻게 개선?)

Dev Launch 에서도 이 리듬을 몸에 배게 만든다. 학생 Eric 은 이 framework 를 익힌 뒤, 정답이 완벽하지 않아도 끊기지 않고 전진 하면서 합격률이 눈에 띄게 올랐다.

 

 

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미니 데모 (압축 버전)

Prompt: “Return the largest integer in an array.”

1. 재정의/명확화: negative 포함? empty/null 시 정책? memory 제약? streaming 입력?
2. 예시: [3,1,9] → 9, [-5,-2] → -2, [] → ? (에러/특정 리턴?)
3. Brute Force: 정렬 후 마지막 요소 반환 → O(n log n) / 공간 O(1..n)
4. Better: single pass 로 max_so_far 유지 → O(n) / O(1)
5. 구현 포인트: non-empty 보장 없으면 초기값 -∞ 같은 센티넬, 또는 첫 원소로 시작
6. 검증: 중복/음수/한 개짜리/큰 N 케이스 시뮬
7. 분석: O(n) / O(1)
8. 논의: streaming 에도 동일. index 도 필요하면 함께 추적. tie-breaking 규칙 명시.

 

 

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“연습은 실전처럼”: 루틴 제안 (경력자용 2주 튠업)

매일(60–90분)

• 10분: 언어 문법 플래시 드릴(기억만으로)
• 10분: 풀린 문제 하나를 읽고 내 언어로 접근 재도출
• 30–45분: timer 켜고 framework + 내레이션 으로 문제 1개
• 10–15분: complexity 분석 + 대안 토론을 구두로

주 3회(45–60분)

• 동료/코치와 mock interview. 녹화 후 말하기/속도/구조 피드백.

주 1회

• whiteboard 세션 2문제 완주 → 코드로 옮겨 compile → 반복 실수 교정

룰

• 연습 중엔 AI/autocomplete 금지
• 실전과 같은 editor/whiteboard, 같은 단축키
• 실수 로그 운영(누락한 edge, off-by-one, 설명 모호성 등)

 

 

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바로 써먹는 커뮤니케이션 스크립트

• 오프닝: “제약/예시 확인 → 옵션 개요 → 구현 → complexity 분석 순서로 진행하겠습니다.”
• 집중 시간 요청: “두 전략을 60초만 비교한 뒤 선택 근거를 설명드릴게요.”
• 타협 설명: “시간 내 완주를 위해 O(n) 접근을 택했습니다. 한 번 더 패스가 가능하면 space 를 줄이기 위해 in-place 로 보강하겠습니다.”
• 마무리: “현재 해법은 O(n log n) / O(n) 입니다(merge 로 인한 공간). stability 가 필요 없다면 in-place 로 space 를 낮출 수 있으나 최악 케이스 리스크가 있습니다.”

 

 

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감정의 사실: 이 포맷을 싫어도 괜찮다

이 형식을 좋아할 필요는 없다. 불편함을 인정하되, framework 에 나를 묶고, 친절한 내레이션으로 스스로를 안내하자. 이 시간은 명확하게 생각하는 연습 이지, 내 가치를 재는 저울이 아니다.

 

 

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자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. technical interview 가 실무 역량을 잘 측정하나요?
A. 완벽하지 않다. 다만 시간 압박 하의 문제 해결 을 빠르게 확인한다. 별도의 스포츠라고 생각하자.

Q. 설계 vs 구현 시간 배분은?
A. 보통 40–50% 를 명확화/설계에 쓴다. 구현이 더 깔끔하고 빠르다.

Q. brute force 는 항상 말해야 하나요?
A. 짧게라도. 정확성 기준점을 세우고, 그 위에서 최적화 논의를 하자.

Q. 사소한 syntax 를 까먹으면?
A. 솔직히 인정하고 진행. 잦으면 문제지만, 가끔은 괜찮다. 도구 없이 쓰는 훈련으로 줄일 수 있다.

Q. 말하면서 풀어야 하나요?
A. 그렇다. reasoning 을 보여주는 가장 빠른 방법이다. 다만, 예고된 짧은 침묵 은 전략적으로 사용 가능.

Q. $200k+ 급 보상, 현실인가요?
A. 지역/레벨/시장에 따라 다르지만 Big Tech 에서는 충분히 가능하다.