🛤️ 트랙 안내

기획
Frontend
Backend
DevSecOps
Artificial intelligence

Backend

상태
모집중

🚀 안내 사항

모집 기간 중 합류 과정을 거쳐 합류가 결정된 분들에 한해 OT가 진행됩니다.
OT는 대면으로 진행되며, 반드시 참여해 주셔야하고, 장소는 합격자에 한 해 메일을 통해 알려 드립니다.
선행 학습이 필요하다고 판단되는 분들은 OT 진행 이후 필요한 내용을 1:1로 학습하며, 스터디 과정 이수를 위한 준비를 합니다.
선행 학습 기간 동안 아래 내용을 학습하고, 준비합니다.
가상화와 반가상화 이해와 사용법
개발 언어 및 프레임워크 학습
TypeSciprt / Java / Kotlin (택 1) 기본 학습
객체지향 설계 및 프로그래밍
협업 컨벤션 및 품질 관리 (Quality & Git)
혼자가 아닌 팀 단위의 운영을 위해 일관된 규칙을 세우고 지키는 방법
Git 컨벤션: 브랜치 전략(Git Flow 기초), 커밋 메시지 규격화 등 협업을 위한 Git 활용 능력 확보
코딩 컨벤션의 목적: '읽기 좋은 코드'가 운영 단계에서 장애 복구 시간을 얼마나 단축시키는지 이해
인프라 중심의 시큐어 코딩 및 보안 기초
보안이 통합된 배포 를 위해 공격자의 시선에서 인프라 설계
시큐어 코딩 (Secure Coding): 설정 파일 내 비밀번호 노출 방지(Environment Variables 관리) 등 보안 준칙 학습
OWASP Top 10 기반 방어 기법: Injection, 취약한 인증 등 주요 보안 위협의 개념을 파악하고, 이를 시스템 레벨(방화벽, WAF 등)에서 어떻게 방어할지 고민
생성형 인공지능의 특징과 사용법
우리는 주제가 주어지면 각 단계별 안내를 해 드리고, 문제를 해결할 수 있도록 도와 드리는 걸 위주로 학습합니다.
우리 모임은 실제 환경에서 문제 해결을 토대로 학습하는 것을 목표로 합니다.

☕️ 모임 장소

매월 토요일 한 주를 정해 오프라인 모임이 진행됩니다. (한달에 한번)
오프라인 모임은 반드시 참여해 주셔야 하며, 수도권에서 진행되니 이 점 참고 바랍니다.

오프라인 모임이 가능하신 분들만 지원해 주시기 바랍니다.

📚 커리큘럼

백엔드 개발에 필요한 인프라·설계·데이터베이스·API 품질 관리 역량을 직접 체득하고, 생성형 AI와 협업하여 실제 서비스 운영이 가능한 수준의 Robust(견고한) 백엔드 시스템을 완성합니다.
단순히 CRUD API만 만드는 개발자가 아니라.

백엔드 트랙 핵심 요약

💬
설계와 화면은 AI와 협업하고, 구조와 로직은 사람이 책임진다.
👉 비즈니스 로직을 코드와 DB로 설계
👉 데이터의 정합성과 보안 책임
👉 확장 가능한 아키텍처를 고민

실무형 백엔드 엔지니어로 성장

⏱️ 전체 소요 기간 안내

💬
본 커리큘럼은 참여자의 기본 지식 수준, 주당 학습 가능 시간 등에 따라 차이가 있어 정확한 기간을 고정하지 않습니다.
충분한 시간을 갖고, 제대로 학습하여 원하는 지식과 전문성을 갖기 위함입니다.

다만, 전체 과정을 충분히 소화할 경우 대략 3 ~ 6개월 내외 소요 예상됩니다.

1. 서버 환경 이해 및 개발 환경 구성

백엔드 (서버) 개발자라면 당연히 서비스가 어디서, 어떻게 동작하는지를 이해해야 합니다.
이 단계에서는 단순 로컬 개발을 넘어, 실제 서비스 환경을 이해합니다.

주요 학습 및 작업 내용

인프라 기초 개념 이해
Bare Metal, VM, 컨테이너 개념
Hypervisor 구조 이해
Linux 기반 서버 환경 이해
Linux 기초
백엔드 관점에서의 서버 구조 이해
웹 서버와 애플리케이션 서버 개념
Nginx/Apache 등 Web Server와 WAS(Application Server)의 역할 분담
네트워크 기본
HTTP/HTTPS, DNS, Port, VPC 등 통신 기초
배포 환경 흐름 이해
CI/CD 개념 이해
백엔드 배포 파이프라인 이해
모니터링 환경 개념 이해
로그, 성능, 장애 관점에서의 서비스 이해
핵심 포인트
내 코드가 돌아갈 서버 환경을 직접 제어하고 문제를 진단할 수 있는 기초 체력을 기릅니다.

2. 생성형 AI를 활용한 설계·프론트엔드 팀 구성

생성형 AI를 단순 브라우져에서 프롬프트를 이용하여 사용하는 것이 아닌 역할을 분리하여 실제 팀원처럼 활용하는 단계입니다.

주요 학습 및 작업 내용

생성형 AI의 역할 정의
서비스 기획 / 프론트엔드 / 테스터 역할 구분
프롬프트 설계
사용자가 원하는 결과를 얻기 위한 요청 방식
협업 방식 설계
사람이 판단해야 할 영역 vs AI에 맡길 영역 구분
개발 흐름 이해
AI 기반 프로세스 이해
활용 도구 예시
Cursor
Claude CLI
Gemini CLI 등

3. 프로젝트 준비

인공지능 기획팀을 활용하여 문제 정의를 진행합니다.

주요 학습 및 작업 내용

프로젝트 배경 분석
시장/도메인 이해
현재 상황(As-Is)과 목표(To-Be) 정의
문제 정의 (Problem Statement)
사용자 문제 도출
해결해야 할 핵심 Pain Point 정리
프로젝트 목표 설정
정성·정량 목표 정의
기대 효과 및 성공 기준 정의
범위 설정
무엇을 하고 / 하지 않을지 명확히 구분
MVP 범위 정의
이해관계자 정리
사용자, 운영자, 관리자 등 역할 구분
산출물 예시
문제 정의서
프로젝트 개요 문서
목표 및 성공 지표 정리 문서

4. 제품 요구사항(PRD) 이해 및 제작

인공지능 기획팀을 활용하여 아이디어를 제품 관점의 요구사항으로 구체화하는 단계입니다.
좋아 보인다가 아니라, 만들 수 있는 형태로 바꾸는 과정입니다.

주요 학습 및 작업 내용

사용자 정의
페르소나 설정
사용자 시나리오 작성
핵심 기능 정의
필수 기능 vs 부가 기능 구분
MVP 기준 기능 정리
사용자 흐름(User Flow) 설계
주요 시나리오 흐름 정의
KPI 설정
기능별 측정 지표 정의
경쟁 서비스 분석
기능 비교
차별 포인트 도출
SWOT 분석 및 시장 분석
리스크 및 제약 조건 정리
WBS(작업 분해 구조) 초안 작성
산출물 예시
사용자 시나리오 & 사용자 흐름도
기능 목록 및 우선순위 문서

5. 요구사항 분석 & 서비스 구조 설계

인공지능 기획팀을 활용하여 개발을 고려한 기획 단계를 진행합니다.
이걸 개발할 수 있을까?를 기준으로 요구사항을 재정리합니다.

주요 학습 및 작업 내용

요구사항 분석/설계
기능 요구사항 / 비기능 요구사항 분리
정책 정의
서비스 운영 정책
권한, 상태, 예외 케이스 정의
데이터 설계 기초
주요 데이터 항목 정의
데이터 흐름 이해
도메인 용어 정리
기획·개발 공통 언어 정리
화면 구조 설계
화면 목록 정의
화면 간 관계 정리
IA(Information Architecture) 설계
스토리보드 작성
화면 단위 기능 설명
백엔드 관점 이해
API 개념 이해
프론트/백엔드 역할 구분 이해
산출물 예시
요구사항 정의서
정책 정의 문서
IA 구조도
스토리보드

6. 시스템 & 애플리케이션 구조 설계

인공지능 기획팀과 협업하여 서비스 전체 구조를 한 눈에 이해할 수 있도록 시각화합니다.

주요 학습 및 작업 내용

UML 기초 이해
Use Case Diagram
Sequence Diagram
Class Diagram
ERD 설계
API 구조 이해
시스템 아키텍처 설계
애플리케이션 구성도 작성
산출물 예시
UML 다이어그램
ERD
시스템 구성도
API 구조 문서

7. 개발 및 배포

백엔드 엔지니어로서 가장 중요한 구현 단계입니다.
UI/UX 개발은 인공지능 프론트엔드 개발팀을 활용하여 개발하고, 그 과정에서 UI/UX 개발 (모바일, 웹)이 어떻게 진행되는지와 코드 분석을 통해 학습하여 프론트엔드 개발 방법도 학습합니다.

주요 학습 및 작업 내용

품질 관리 (Code Quality)
ESLint, Prettier, checkstyle.xml, Husky를 활용한 코드 컨벤션 자동화 및 품질 일관성 유지.
데이터 중심 설계 및 ORM 고도화
복잡한 데이터 관계 처리: 단순 1:1, 1:N 관계를 넘어 다대다(N:M) 매핑 테이블 설계 및 성능 최적화.
Transaction 격리 수준: 서비스 특성에 맞는 Isolation Level 설정 및 Deadlock 방지 전략.
데이터 정합성 유지: 소프트 딜리트 구현 및 이력 관리 테이블 설계.
Migration 관리: 서비스 중단 없는 DB 스키마 변경을 위한 마이그레이션 전략 및 롤백 프로세스.
로깅 방법론과 로그를 제대로 찍는 법
Structured Logging: 검색과 분석이 용이한 JSON 형태의 로그 구조 설계.
보안 및 인증/인가 (Security)
안전한 인증 체계: JWT Refresh Token 도입 및 RTR 패턴 구현.
권한 관리: 사용자 역할에 따른 세밀한 API 접근 제어.
보안 취약점 방어: SQL Injection, XSS, CSRF 방어 코드 및 환경 변수 관리 체계.
접근성 고려
품질 관리
운영 환경 구축 및 CI/CD
Dockerizing: 애플리케이션의 컨테이너화 및 멀티 스테이지 빌드를 통한 이미지 최적화.
무중단 배포(Zero-downtime Deployment): Blue-Green, Canary, Rolling 배포 전략의 이해와 실습.
환경별 구성 분리: Local, Dev, Staging, Prod 환경에 따른 설정값(Configuration) 관리 자동화.
실제 운영 환경을 고려한 개발
Unit Test: 비즈니스 로직의 독립적 검증 (Mocking 활용).
기술 스택
TypeScript, Java, Kotlin 중 택 1
Spring Boot, ExpressJS, NestJS, NextJS (중 택 1) 중심의 백엔드 스택

8. 테스트 및 성능 검증

인공지능 기획팀과 협업하여 완성된 서비스의 품질을 책임지는 단계입니다.

주요 학습 및 작업 내용

테스트 전략 수립
통합 테스트
Integration/E2E Test: 웹(Playwright) 또는 모바일(Detox, Maestro) 환경에서의 핵심 사용자 시나리오 검증.
성능 테스트
병목 구간 분석
문제 수정 및 개선
운영 환경 기준 검증
장애 대응 역량
Tracing & Monitoring: API 응답 속도 분포 분석 및 에러 발생 시 알림(Web hook/Email) 자동화.
확장성 및 성능 최적화
캐싱 전략: Redis 등을 활용한 Look-aside / Write-through 패턴 적용으로 DB 부하 분산.
비동기 처리: 대량의 알림 발송, 이미지 프로세싱 등 무거운 작업을 위한 RabbitMQ, Kafka 활용 및 이벤트 기반 아키텍처 기초.
DB 인덱싱 최적화: 실행 계획 분석을 통한 인덱스 설계 및 슬로우 쿼리 개선.
커넥션 풀 관리: 서버 리소스에 최적화된 DB 커넥션 개수 설정 및 튜닝.
부하 테스트 결과를 바탕으로 한 JVM/Runtime 튜닝 및 DB Connection 수 조정.
핵심 포인트
동작하는 코드가 아니라 운영 가능한 서비스를 목표로 합니다.

✍🏻 지원 자격

공통 사항

규칙과 법규를 준수하고, 윤리 의식을 갖고 계신 분
도전적이고, 새로운 것에 대해 거부감 없는 분
포기하지 않고, 책임감을 갖고 공부에 임하실 분
모르는 걸 두려워하지 않고, 올바르게 질문하실 수 있는 분
공부한 내용을 정리하고, 공유하고, 발표하는 것에 거리낌이 없는 분
인공지능에 의존하지 않고, 도구로써 이용하려는 마음가짐을 갖으신 분
여러 활동에 제약이 없는 분
학업 활동 중이지 않으신 분 (대학, 대학원, 국비지원, 부트캠프 등 졸업했거나 수료하신 분)
공부 외 네트워킹 활동에 제약사항 없으신 분
현재 다른 모임이나, 국비 지원 등에서 공부하고 있지 않는 분
사이드 프로젝트를 진행하고, 있거나 다른 스터디 혹은 모임에 활동 중이지 않는 분
공부를 위해 꾸준히 시간 투자가 가능하신 분
꾸준함의 중요성을 알고, 쉬지 않고 달려갈 수 있는 분

추가 사항

IT 개발자로서의 비전을 갖고 있는 분
창의적이고, 만들고 싶은 욕심이 많으신 분
문제 발생 시 혼자 해결해 보려고 노력하여 해결해 본 경험이 있으신 분
원하는 목표를 이루기 위해 어떤 상황도 감수할 수 있는 의지와 열정이 있으신 분