DevOps 팀원 채용 시 지원자의 역량을 평가하는 효과적인 노하우..고민

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@cokorman 님! [공개 기고] AI · 오픈소스 · 클라우드 기술과 인간다움의 Web 3.0 융합 - CloudBro 에서 추구하는 것처럼, 인간의 직관/통찰/감성/인문학적 사고/산업의 이해 등 인간과 기술의 복합적인 의사 결정 요소에 따라서 각 기업마다 주요 방점, 가산점, 가중치 등을 정하면 될 것으로 생각됩니다.

문의하신 내용에 대해서 ChatGPT5의 답장 내용(아래)을 참고로 넣어봅니다. 기본적으로 그럴싸하게 답변을 주기는 합니다만… 최종 의사 결정에 참고로 활용하시면 좋을 듯합니다.

ChatGPT5 답변 내용

멋진 주제예요. DevOps·플랫폼/SRE 채용은 “예측 가능하게 좋은 판단을 반복”하는 시스템이 핵심입니다. 아래는 팀 규모·경력 레벨별로 바로 가져다 쓸 수 있는 표준 프로세스 + 과제·시뮬레이션 템플릿 + 평가지표입니다. 현업 연구와 공개 자료를 토대로 구성했어요.

1) 채용 프로세스(End-to-End) — “예측 가능하게, 반복 가능하게”

Step 0. 역할 스코어카드(1장)

  • 6~12개월 내 책임/성과를 결과 지표로 정의: 예) DORA 4대 지표(배포 빈도, 리드타임, 변경 실패율, 복구 시간)를 현재→목표치로 수치화.

Step 1. 구조화된 서류/스크리닝(20분)

  • 신호 위주: IaC(Terraform), K8s 운영, CI/CD, 관측성, 장애 대응 글/PR/발표 링크.
  • 체크리스트화 → 합/보류만 표기(주관 배제). 구조화된 평가가 예측력↑.

Step 2. 과제(택1, 2시간 제한·오픈북 권장)

  • Take-home(소형): “K8s 리소스 3개 수정 + Helm 롤백 + 간단한 Terraform plan/plan-diff 해설” → 리포트는 의사결정 근거 중심(명령어 로그는 부록).
  • Live Pair(대체): 면접관과 화면 공유로 동일 미션 수행(시간·표준화 용이).
  • K8s 과제는 CKA 블루프린트 범위 안에서 설계하면 공정성↑

Step 3. 실시간 시뮬레이션(60분) — “Break/Fix + IR”

  • 시나리오:

    1. CrashLoopBackOff(잘못된 env/리소스 제한)
    2. Ingress 502(백엔드 Port 불일치)
    3. Terraform state 충돌(plan 실패)
    4. 배포 후 에러율↑ → Incident Commander 역할 분담·에스컬레이션, 사후 RCA 개요 작성

  • 근거: Google SRE Workbook의 Incident Response·On-call 모범사례를 체크리스트로 전환.

Step 4. 시스템 설계 인터뷰(45분)

  • 주제 예시: “멀티 리전 Blue/Green 릴리즈 + Progressive Delivery(카나리) + 롤백 전략 + SLO/SLI 설계.”
  • 평가 포인트: 단순성/관측성/비용/복구전략의 트레이드오프 설명.

Step 5. 행동/가치 인터뷰(30분) — 완전 구조화

  • 질문은 사전 고정(STAR), 행동기반 + 루브릭으로 채점. 구조화 인터뷰가 무구조 대비 예측력↑.
    Step 6. 커미티 의사결정(30분)
  • 개인 점수 → 속성별 가중 합산 후 토론. 개인 “감” 배제, 루브릭 근거 문장이 없으면 점수 무효.

2) 과제·시뮬레이션 템플릿(바로 쓰는 예시)

A. 실무 과제(2시간, 오픈북)

  • 목표: “실제 문제를 해결하는 방식”과 “의사소통/리스크 판단”을 본다. 워크 샘플이 높은 예측력을 보인다는 메타분석 근거가 있음.

  • 요구 산출물:

    1. 해결 단계 로그 요약(5~8줄)
    2. 원인가설 → 검증절차 3개
    3. 재발 방지(알림/대시보드/가드레일)
    4. 남은 리스크·추가 실험 제안

B. 장애 대응 시뮬(60분)

  • 0~10분: 상황 파악(SLO 영향, 고객 임팩트)
  • 10~30분: 롤 지정(IC, 커뮤니케이션, 핫픽스)·가설 실험
  • 30~50분: 복구·검증·릴리즈 결정(롤백/전진)
  • 50~60분: RCA 개요(타임라인, 탐지/대응/복구, 근본원인 추정, 액션아이템)

3) 평가 루브릭(가중치·신호 예시)

시니어/리드 DevOps·SRE

  • 운영·장애대응(25%): 알림 소음 줄이는 법, 대규모 장애 시 커뮤니케이션·역할분담. SRE 모범사례와 일치 여부.
  • 플랫폼/설계(20%): 배포전략·멀티리전·DR·토폴로지 단순화.
  • K8s·IaC 실전(35%): kubectl/Helm/Terraform 사고력(암기 X), 변경 안전장치. CKA 범위 기반.
  • 협업·문서화(10%): Runbook/SOP, 근거 중심 의사소통.
  • 소유권·학습력(10%): 실수 공개/개선 주도.

주니어/신입

  • 기초 역량(30%): 리눅스·네트워크·Git·컨테이너 기본기.
  • 문제해결 과정(25%): 가설→실험→검증 루프.
  • 학습 곡선(20%): 리소스 탐색·메모/정리·오류 재현.
  • 협업 태도(15%): 질문 품질, 피드백 반영.
  • 작은 프로젝트(10%): 미니 서비스/블로그/OSS 기여.

4) 질문 뱅크(구조화·행동기반 예시)

  • “최근 장애에서 탐지→의사결정→복구 타임라인을 재구성해 설명해 주세요. 당시 SLO와 고객 임팩트는?”
  • “무중단 배포가 어려운 상황에서 릴리즈 위험을 수치화하고 완화한 경험은?”
  • “관측성(로그·메트릭·트레이싱) 중 무엇을 먼저 개선했나요? 기준은?”
  • “Terraform 변경을 안전하게 배포하기 위해 가드레일을 어떻게 설계했나요(예: plan-only, drift 감지, 정책 코드화)?”
  • “비용·안정성·속도 트레이드오프에서 의도적으로 포기한 것과 이유는?”

모든 질문은 사전 고정 + 등급정의(BARS) 루브릭으로 채점. 구조화 인터뷰가 가장 재현성 높습니다.

5) 의사결정 원칙(팀장 관점 — 현업 팁)

  1. 오픈북 원칙: DevOps는 실전에서 검색·문서를 씁니다. 과제도 오픈북이 현실 적합.
  2. 과제는 “작게·깊게”: 2시간 이내 한정, 대형 과제는 지양(후보자 경험 악화).
  3. 후보자 경험: 타임라인·기준 공개, 결과 피드백 3줄이라도 제공.
  4. 지표 중심 합류 평가: 입사 후 90일 목표를 DORA 지표·SLO로 초기 합의.
  5. 바이어스 최소화: 패널 다변화·질문 고정·노트 필수·커미티 결재. 연구적으로 입증.

6) 레벨·포지션 별 변형

  • 플랫폼 엔지니어: 모듈 경계·버전링·런타임 업그레이드 전략(1.30→1.32) 논의 추가.
  • SRE: SLO 설계 + 에러버짓 정책, 온콜 회전·수당·에스컬레이션 라인까지. SRE Workbook 참조.
  • DevSecOps 성향: 공급망 보안(CI 서명, 정책코드, SBOM 게이트) 미니 과제 추가.
  • 주니어 트랙: 미니 부트캠프→합류 평가로 전환(과제 대신 1~2주 실습·멘토 리뷰).

7) 채점 시트(요약 예시)

  • 각 항목 1~4등급(BARS 정의 포함)

    • 4: 원인가설을 2개 이상 수립하고, 데이터로 기각/채택, 리스크·가설 다음 단계 제시
    • 3: 단일 가설·검증, 해결은 했으나 리스크 관리 언급 약함
    • 2: 추측 위주, 로그/지표 인용 부족
    • 1: 명령어 나열/복붙, 검증 부재

  • 컷오프: 운영·장애대응이 2 이하이면 불합격(핵심 안전장치).