스타트업 데이터 분석가 코딩 테스트 #2: 라이브 코딩 테스트

Song Joyce Park
4 min readJan 29, 2025

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1탄에서 다뤘던 과제형 코딩 테스트보다 훨씬 긴장되는 코테는 바로 라이브 코딩 테스트! 아무래도 과제형보다 더 긴장되는 형태지만, 긍정적으로 생각하면 나를 어필할 수 있는 방법들은 더 많습니다.

1탄 → 스타트업 데이터 분석가 코딩 테스트 #1: 과제형 코딩 테스트

이번 글 요약

기본 설명

“라이브 코딩 테스트”란?

실시간으로 면접관이 지켜보는 환경에서 문제들을 푸는 방식으로, 대부분 온라인으로 진행되며 화면이 공유됩니다. 라이브인 만큼 “코드 작성” 만 하는게 아니라 코드 설명이나 질의응답 시간도 포함됩니다.

SQL or Python? 다른 언어?

과제형 코테와 동일하게, 대부분 SQL입니다. Python 문제도 포함될 수 있지만, 거의 SQL로만 진행됩니다.

테스트 플랫폼

과제형 코딩 테스트랑 비슷하게 대부분 테스트 플랫폼을 사용하고, 단순 화면 공유가 아니라 라이브 코딩 테스트 기능이 있는 플랫폼들도 많습니다. 하지만 테스트 플랫폼 없이 그냥 기본 노트앱이나 워드 같은 곳에 코드 작성했던 경험도 있습니다.

소요 시간

회사마다 다르지만, 면접관이 두시간 동안 지켜보는 건 효율적이지 않아서 대부분 과제형 코테보다 더 짧게 진행됩니다. 제가 경험한 라이브 코테들은 설명/질의응답 시간 포함해서 45분-1시간이였습니다.

1. 문제 풀면서 접근 방식/과정에 대해 설명하세요

라이브 코딩 테스트를 하는 가장 큰 이유 중 하나는 접근 방식/과정을 더 자세하게 보기 위해서 입니다. 그리고 계속 정적이 흐르면 좋은 인상을 남기기 어렵기 때문에 중간중간 코드의 흐름을 설명을 하는 게 좋습니다.

2. 면접관에게 질문해주세요

문제 설정에 조금 헷갈리는 부분이나 다른 궁금한 부분이 있다면 혼자 해석하지 말고 면접관에게 바로 질문해주세요! 질문을 계속 하면 정답을 더 빨리 맞출 수 있고 면접관이랑 교류를 하면서 더 편한 분위기를 만들 수 있어요.

3. “정답"보다 과정이 더 중요하니, 침착하게 풀어주세요

라이브 코테에서는 문제 푸는 과정이 아주 잘 드러납니다. 물론 너무 쉬운 문제를 틀리면 안되지만, 정답을 못맞추더라도 과정에서 가산점이 생길 수 있어요. 모든 문제를 시간 내에 빠르게 맞춰야한다는 부담은 내려놓으세요!

4. 면접관이 질문할 때, 의도를 파악하고 내 풀이를 설명할 줄 알아야해요

면접관은 내 코드나 주어진 문제에 대해서 질문을 할 수 있고, 질문하는 의도는 대부분 두가지입니다:

1) 풀이가 잘못되었거나 더 좋은 방법이 있을 때, 2) 잘 풀었지만 이유나 접근을 설명할 줄 아는 사람인지 파악하고 싶을 때. 두 경우 모두, 잘 설명하기 위해서는 결국 언어(대부분 SQL)도 잘 알아야하고 주어진 테스트 문제에 대한 이해도 있어야해요.

면접관 질문 예시:

  • 특정 함수나 쿼리문을 선택한 이유는 무엇인가요? (예: WITH CTE를 왜 사용했나요?)
  • 이 쿼리를 더 간소화하거나 최적화할 수 있는 방법이 있을까요?
  • 문제를 풀 때 어떤 가정을 했나요?
  • 문제에 나온 X 설정이 Y로 바뀐다면 풀이가 어떻게 달라지나요?
  • 문제에 나온 설정에 추가로 X 설정이 생긴다면 풀이가 어떻게 달라지나요?
  • 문제에 나온 X 설정에는 어떤 엣지케이스가 발생할 수 있나요?

라이브 코테에서 면접관은 감시자가 아닙니다. 면접관마다 스타일이 다르지만, 면접관 입장에서 같이 일할 동료를 뽑는 만큼 인간적인 모습들이 어필이 될 수 있어요. 저는 조금 당황스러웠던 경험으로, 제 코드가 분명히 정답인데 테스트 플랫폼에서 오답으로 나와서 면접관도 당황하며 같이 디버깅해봤는데 테스트 플랫폼이 이상한 것 같다는 결론으로 넘어간 적 있어요. 😂

정답을 맞추는지 지켜보는 게 목적이었다면 실무자들의 소중한 시간을 안쓰는 다른 방식들이 있죠. 그렇기 때문에 면접관에게 질문하고 교류하면서, 과제형 코테였다면 어필 못했을 부분들을 어필할 수 있는 기회로 더 편하게 생각해주세요!

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Song Joyce Park
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Written by Song Joyce Park

Data Analyst turned Product Manager. New Yorker turned Seoulite.

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