Question 1

토스 백엔드 면접은 어떻게 준비하나요?

Accepted Answer

백엔드 면접은 규모가 커지면 뭐가 달라지는지를 봅니다. 트래픽·장애·데이터 정합성을 어떻게 다뤘는지, 기술 선택의 트레이드오프를 준비하세요. 토스는 DRI(직접 책임자) 문화와 임팩트를 봅니다. 본인이 혼자 결정하고 끝까지 책임진 경험, 숫자로 증명한 성과를 준비하세요.

Question 2

토스 백엔드 채용은 지금 몇 건 열려 있나요?

Accepted Answer

현재 8건이 진행 중이며, 역대 공고 9건 기반 예상질문 45개와 AI 모의면접 연습을 제공합니다.

Question 3

고가용성의 확장 가능한 시스템을 설계하고 운영해보셨다고 했는데, 구체적으로 '이런 문제가 있었는데 제가 이런 아키텍처로 해결했다'는 사례를 하나 꼽아서 말씀해주실 수 있을까요? 그때 그 아이디어는 정말 본인이 처음부터 주도적으로 생각하신 건가요?

Accepted Answer

면접관의 의도: 실제 확장성 문제 경험 + 아키텍처 결정의 오너십 + 개인 기여도 정직한 평가 — 눈으로 읽지 말고 실전처럼 소리 내어 답해보세요. AI 모의면접으로 어디서 틀어지는지 바로 확인할 수 있습니다.

Question 4

토스 같은 규모에서는 실시간 대규모 트래픽이 핵심인데, 지금까지 다루신 시스템이 처리했던 초당 요청은 정확히 몇 개였고, 그 규모를 감당하기 위해 본인이 기술 스택을 선택하거나 바꿔본 경험이 있나요? 그 선택이 맞았는지는 어떤 지표로 확인하셨어요?

Accepted Answer

면접관의 의도: 트래픽 규모 감각의 현실성 + 기술선택이 데이터/측정에 근거했는지 + 검증 절차의 체계성 — 눈으로 읽지 말고 실전처럼 소리 내어 답해보세요. AI 모의면접으로 어디서 틀어지는지 바로 확인할 수 있습니다.

Question 5

공고에서 '장애를 경험하고 문제를 해결해본 경험'을 중요하게 본다고 했는데, 가장 심각했던 장애 하나를 골라서 말씀해줄 수 있을까요? 그때 본인이 정확히 뭘 했고, 그 장애를 다시 막기 위해 본인이 정한 규칙이나 구조는 뭐였나요?

Accepted Answer

면접관의 의도: 표면적 해결이 아닌 근본원인 분석 능력 + 개인의 뚜렷한 기준 수립 + 배운 것의 지속성 — 눈으로 읽지 말고 실전처럼 소리 내어 답해보세요. AI 모의면접으로 어디서 틀어지는지 바로 확인할 수 있습니다.

Question 6

토스는 '내 서비스'라는 마음으로 일하는 분을 찾는다고 했어요. 사일로처럼 자율성이 높은 환경에서는 한 개발자의 판단이 서비스 흐름을 바꾸기도 하는데, 지금까지 일하면서 본인의 기술 의견이 기존 계획이나 조직 결정을 실제로 바꿔본 경험이 있나요? 그때 본인은 어떤 근거로 그렇게 주장했고, 조직은 왜 받아줬을까요?

Accepted Answer

면접관의 의도: 오너십의 범위와 현실성 + 의사결정 영향력의 규모 + 영향력이 기반한 판단 기준의 명확성 — 눈으로 읽지 말고 실전처럼 소리 내어 답해보세요. AI 모의면접으로 어디서 틀어지는지 바로 확인할 수 있습니다.

Question 7

토스의 메시지에서 강조하는 게 '기술을 통한 비즈니스 성장'인데, 본인이 기술을 선택할 때 비즈니스 지표(사용자 수, 거래액, 속도, 비용 같은)를 어떻게 함께 봤나요? 구체적으로, '이 기술을 선택하면 이 지표가 이만큼 개선될 것'이라고 예측하고 실행해본 경험이 있나요? 결과는 어땠어요?

Accepted Answer

면접관의 의도: 기술 결정이 비즈니스와 분리되지 않은 사고 + 가설을 데이터로 검증하는 태도 + 성공/실패 모두 정직한 보고 — 눈으로 읽지 말고 실전처럼 소리 내어 답해보세요. AI 모의면접으로 어디서 틀어지는지 바로 확인할 수 있습니다.

Question 8

고가용성의 확장 가능한 시스템을 설계한 경험 중에서, 구체적으로 본인이 직접 내린 기술 결정 하나를 말씀해주세요. 그 결정이 없었다면 서비스에 어떤 문제가 생겼을까요?

Accepted Answer

면접관의 의도: 추상적 경험을 구체 사례로 강제착지 + 의사결정의 트레이드오프를 이해하는지 검증 — 눈으로 읽지 말고 실전처럼 소리 내어 답해보세요. AI 모의면접으로 어디서 틀어지는지 바로 확인할 수 있습니다.

Question 9

담당했던 서비스 중에 트래픽이나 동시성 규모로 가장 큰 경험을 구체적 숫자로 말씀해주고, 그 과정에서 발견한 가장 큰 병목이 뭐였으며, 처음엔 어떻게 그걸 알아냈나요?

Accepted Answer

면접관의 의도: 대규모 트래픽 처리의 실제 경험과 깊이 + 병목 식별의 측정 방법(추측이 아닌 데이터 기반)을 검증 — 눈으로 읽지 말고 실전처럼 소리 내어 답해보세요. AI 모의면접으로 어디서 틀어지는지 바로 확인할 수 있습니다.

Question 10

지금까지 겪은 서비스 장애 중에서 기억에 남는 사건을 하나 말씀해주세요. 처음엔 뭐라고 진단했고, 실제 근본원인은 뭐였으며, 그 이후로 본인이나 팀의 일하는 방식이나 프로세스가 어떻게 바뀌었나요?

Accepted Answer

면접관의 의도: 실패 경험의 깊이 + 배운 점을 실제 규율 변화로 반영하는지 검증 (추상 반성이 아닌 행동 변화) — 눈으로 읽지 말고 실전처럼 소리 내어 답해보세요. AI 모의면접으로 어디서 틀어지는지 바로 확인할 수 있습니다.

토스 백엔드 면접, 질문 45개 쌓여 있어요

토스 백엔드 예상질문 아카이브 45

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