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후기

2025년 상반기 현대오토에버 신입 개발자 채용 최종 탈락 후기

현대오토에버 모바일 개발 직무 지원에서 최종 탈락했다. 전체 일정코딩테스트 : 2025년 2월 8일 토요일서류 + 코테 결과 발표 : 2월 20일 목요일1차 면접 : 3월 4일 화요일 ~ 3월 7일 금요일 ( 온라인 )1차 면접 결과 안내 : 3월 10일 월요일2차 면접 : 3월 17일 월요일 ~ 3월 21일 금요일 ( 오프라인 )2차 면접 결과 안내 : 3월 26일 수요일 서류 + 코딩테스트서류는 모의 면접 피드백 과정에서 부족한 부분이 많다는 말을 들어서, 코딩테스트에 대해서만 얘기하려고 한다. 코딩테스트는 총 2문제가 출제되었는데, 첫 번째 문제는 비교적 쉬웠고, 두 번째 문제는 상대적으로 어려웠다. 첫 번째, 문제에 명시되지 않은 제약 조건을 잘못 추측하는 바람에 시간이 오래 걸렸다. 문제의 첫 ..

TIL

250310 - 모의 면접 / 학습한 내용을 증명하자

지난 2개월 동안 취업을 목표로 Compose뿐만 아니라 CS 학습과 모의 면접을 진행했다. CS 학습 실제 사람과 모의 면접을 진행하기 전에 GPT 빌더로 사전 지식을 입력하고 모의 면접을 진행했었다. 그동안 암기보다는 CS 관련 강의만 보며 공부했기 때문에 GPT가 랜덤하게 내는 문제들을 거의 맞힐 수 없었다. 자신감이 떨어졌고, 무작위로 나오는 문제에 흐름이 없어서 효과가 없다고 판단해 초반에만 자주 활용했다.  이후 GPT 모의 면접 대신 CS 강의를 보면서 정리했던 문서를 다시 한 번 복습했다. 각 문서를 읽고 나서 GPT에게 학습한 내용을 키워드 중심으로 정리해 전달한 후, 오개념이나 개선할 표현이 있는지 검수받았다. 이 방식을 활용하니 GPT와 랜덤으로 진행했던 모의 면접보다 얻는 것이 많았..

취미

롤 2025 변경된 녹서스 패스 효율 알아보기, 아직도 토큰작이 유효할까?

리그 오브 레전드(롤)에서 재화를 획득할 수 있는 아이템인 패스가 배틀 패스로 이름이 변경되면서 획득 비율과 아이템 구매 방식이 변경되었다. 이전과 비교하여 구매하는 것이 효율적인지 알아보자.선요약단순 플레이 경험치 효율이 감소한 만큼 주간 목표, 액트 목표와 같은 이벤트 경험치를 AI 상대 대전을 활용해 최단 시간에 효율적으로 클리어하는 방식을 추천한다. 아이템 획득 효율 이전3번 당 60개 -> 수수께기 감정표현 1개 구매 가능 -> 주화정수 175개5번 당 100개 -> 챔피언 파편 2개 구매 가능 -> 최소 파랑정수 1,920개 현재5번 당 -> 파랑 정수 200개 + 주황 정수 25개5번 당 -> 파랑 정수 3000개 + 주황 정수 25개 25.S1.2 패치에 따라 50개에서 750개로 변경되었..

TIL

241225 TIL - 2024년 돌아보기(philipp lackner 강의, 의식적인 연습)

2024년이 얼마 남지 않은 시점에 올 한 해 했던 일을 돌아보고, 내년의 목표를 정리해보고자 한다. 1월 ~ 7월 - 내일배움캠프 1월부터 7월은 내일배움캠프 교육프로그램에 참여했다. 학습 방향에 대해 다시 고민하고, 좋은 튜터 님들을 만나 많은 것을 배울 수 있었다. 8월 ~ 10월 - 하반기 공고 지원하기 상반기 활동을 토대로 이력서를 업데이트하고 여러 회사들에 지원했다. 면탈 1회, 그 외에는 서류 탈락했다.면탈 1회는 현장에서 구현 과제를 완료하지 못해서 탈락한 것으로 추측하고 있다. https://dodobest.tistory.com/117 240821 TIL - 면접오늘 면접을 보고 왔다. 과제테스트 30분 + 기술면접 1시간으로 진행했다. 과제테스트는 맥북을 이용해서 진행했는데, 나는 지금..

후기

의식적인 연습 워크숍 후기

의식적인 연습이라는 강의를 들었다. https://edu.nextstep.camp/c/TC2UyGU4/ 이 강의를 신청하게 된 이유는 아래 설명 때문이다.   2022년부터 올해까지 3년이란 시간을 투자하고도 아직 취업을 못한 나는 취업을 위한 연습에 있어서 비효율적으로 하고 있는것은 아닐까란 생각이 들었다. 좀 더 근본적인 이유를 찾자면, 나의 사고 과정을 바꾸고 싶었다. 아래는 유튜브 추천 알고리즘으로 보게 된 영상인데, 서울대 재학 중 사법고시에 합격한 분을 인터뷰한 영상이다.  https://www.youtube.com/watch?v=yOIoWmnPngs 영상 말미에 사법시험을 준비하며 학습한 방법들을 알려주지만, 저 방법을 따라한다고 해서 모두가 사법고시에 합격할 수 있는 것은 아니다. 그러..

학습

Firebase Storage 이미지를 coil로 로딩할 때 캐싱이 되지 않는 이유

원인 분석 Coil 라이브러리를 이용해 Firebase Storage 이미지를 다시 로딩하면 매번 네트워크에서 새롭게 요청합니다.  위 로그는 Coil ImageLoader 클래스에 로거를 추가하면 확인할 수 있습니다.Application 클래스에서 ImageLoaderFactory 인터페이스의 newImageLoader 함수를 구현합니다. 그러면 coil이 이미지를 로딩할 때 모두 적용됩니다. class App : Application(), ImageLoaderFactory { .... override fun newImageLoader(): ImageLoader { return ImageLoader(this).newBuilder() .memoryCachePol..

TIL

241201 - Mac Mini M4를 구매했습니다.

최근 안드로이드에서 아이폰에서도 동작하는 KMP, CMP 멀티플랫폼을 지원하기 시작했는데, 아이폰 앱 개발을 위해서는 macOS 기기가 필요합니다. 마침 Mac Mini가 가성비 좋게 출시되어 구매했습니다. 이전에 면접에서 맥에 익숙하지 않아 과제를 제대로 해결하지 못했던 경험이 있는데, 이런 상황을 방지하고자 구매한 것도 있습니다. https://dodobest.tistory.com/117 240821 TIL - 면접오늘 면접을 보고 왔다. 과제테스트 30분 + 기술면접 1시간으로 진행했다. 과제테스트는 맥북을 이용해서 진행했는데, 나는 지금까지 맥북을 이용해본적이 없다. 맥마우스도 제공됐는데, 오른쪽dodobest.tistory.com   단축키와 여러 기능들이 익숙하지 않아 아직 오래 써보지는 않아..

코딩테스트

리트코드 994 Rotting Oranges - Kotlin 타입에 따른 시간 단축 팁

https://leetcode.com/problems/rotting-oranges/description/ 문제 풀이 이 문제는 matrix 탐색을 구현하는 간단한 문제입니다.  위 생각에 따라 작성한 답안은 다음과 같습니다.  class Solution { private val diff = listOf(0 to 1, 1 to 0, 0 to -1, -1 to 0) fun orangesRotting(grid: Array): Int { val m = grid.size val n = grid.first().size var rotCount = 0 val fresh = ArrayDeque>() for ((y, row) in grid.withI..

후기

리트코드 프리미엄 1년 후기

1년 전에 리트코드 프리미엄을 129달러에 구매했다. 당시에는 환율이 1306원이라 16.8만 원에 구매했는데, 지금은 1400원이라 18만 원이다. https://dodobest.tistory.com/20 Leetcode 프리미엄 구매LeetCode로 코딩테스트를 준비하고 있는데, Daily Problem을 매일 푸는 것을 지키기 어려웠다. 또한 단순히 문제를 푼다고 해서, 코딩테스트 사고력이나 아이디어가 증진된다는 느낌을 받지 못했다.dodobest.tistory.com  구매한 이유  백준이나 프로그래머스 대신 리트코드를 사용하는 이유는 Editorial 이라는 해설 때문이다. 브루트포스 방식부터 더 나은 해결 방법까지 모두 순차적으로 알려준다. 특히, 문제 지문을 통해 직관적으로 어떤 키워드를 떠..

후기

우아콘 2024 후기 - 컨퍼런스 왜 가는 걸까?

왜 갔을까요 오늘 우아콘에 다녀왔습니다. 평소에 컨퍼런스 발표 내용은 유튜브에 올라오는데, 굳이 현장에 가야할 이유가 있을까 궁금했습니다. 제가 이번에 우아콘을 신청한 이유는 다음과 같습니다. XML을 Compose로 변환하는 세션이 있었습니다. 이전에 XML을 Compose로 변환한 경험이 있는데, UI는 잘 구현되었지만 recomposition, LaunchedEffect 등 눈에 보이지 않지만 최적화에 영향을 주는 요소들이 많아 어려움을 겪었습니다. 그래서 현재 구현을 잠시 멈추고 Compose 개념을 학습하고 있습니다.https://github.com/DoTheBestMayB/Zipbab/pull/6 설정 화면 Compose로 변환 by DoTheBestMayB · Pull Request #6 ·..