# Study Buddy

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Last updated: 2026-11-07

기술 면접을 위한 맞춤형 준비 플랜: DSA, LLD, 시스템 디자인, 행동 면접. 주간 학습 시간과 결과에 따라 자동으로 조정됩니다.

Study Buddy는 "최고의 테크 기업 면접 준비"를 정규직 업무와 병행할 수 있는 계획으로 바꿔줍니다. 목표로 하는 레벨, 지원할 회사들, 실제로 쓸 수 있는 시간, 각 분야에서의 실력을 알려주면, 세션 단위로 한 주의 계획을 세우고, 각 세션이 실제로 어떻게 진행되었는지에 따라 조정해 나갑니다.

## 기능

- 레벨과 목표 회사에 따라 가중치가 부여된 다섯 가지 트랙: DSA, LLD와 머신 코딩, HLD와 시스템 디자인, 행동 면접, 그리고 AI 보조 코딩.
- 시스템 디자인은 Alex Xu의 System Design Interview 1권과 2권을 챕터별로 따라갑니다: 먼저 직접 설계하고, 그다음 읽고, 그다음 놓친 부분을 적어둡니다.
- 분산 복습(spaced review): 어려웠던 주제는 다음 날 다시 등장하고, 해결한 주제는 점점 늘어나는 간격 후에 다시 등장합니다.
- 각 시도가 왜 실패했는지 기록하는 오류 로그로, 연습이 실제로 점수를 잃는 지점을 정확히 겨냥합니다.
- 보유한 시간이 목표 날짜에 맞는지, 맞추려면 무엇이 필요한지 알려주는 일정 점검.
- 행동, 시스템 디자인, LLD 라운드를 위한 텍스트 기반 모의 면접을 서면 루브릭에 따라 채점하고, AI 보조 코딩 세션에 대한 채점도 제공합니다.
- 레주메 검토, 지원 및 추천 트래커, 그리고 협상 준비를 포함한 통화 간 오퍼 비교.
- AI 없이 하는 ATS 방식 이력서 점검: PDF 또는 DOCX를 올리면 표준 섹션 제목, 연락처, 날짜를 갖춘 실제 텍스트로 읽히는지, 채용 공고의 어떤 기술을 언급하는지를 자주 쓰이는 기술 용어의 고정 목록을 기준으로 확인합니다.
- 20개 회사의 준비 노트, 그리고 트래커에 등록한 면접일 전 21일 동안의 집중 모드: 복습 시간을 늘리고 그 회사의 면접 라운드 형식에 더 많은 비중을 둡니다.

## 작동 방식

1. 로그인하고 레벨, 목표 회사, 주간 학습 시간, 학습 요일을 설정하세요.
2. 각 트랙에서 스스로를 평가하세요. 계획은 가장 약한 부분에 더 비중을 둡니다.
3. 오늘 탭을 열어 세션을 진행하고, 각각이 어떻게 진행되었는지 기록하세요.

## 성격 유형이 아니라 학습이 실제로 작동하는 방식을 기반으로 설계

이 계획은 당신을 특정 "학습 스타일"로 분류하지 않습니다 - 연구에서는 스타일에 맞춘 교육이 도움이 된다는 결과가 나오지 않았습니다. 대신 실제로 효과가 있는 방법을 사용합니다: 분산 반복, 다시 읽는 대신 빈 페이지에서 다시 풀어보기, 기본기가 갖춰진 후 주제를 섞기, 그리고 가장 약한 영역에 시간의 대부분을 쓰는 것입니다.

## 2026년 최고의 테크 기업 면접이 평가하는 것

일반적인 과정은 두 번 이상의 코딩 라운드, 하나의 디자인 라운드, 하나의 행동 면접 라운드로 구성됩니다. 인도의 프로덕트 기업들은 OOP, SOLID, 디자인 패턴을 기준으로 채점하는 90분짜리 머신 코딩 라운드를 추가하며, Meta, Google, Canva 같은 기업들은 이제 AI 어시스턴트와 함께 코드를 작성하고 그것을 얼마나 잘 지시하고 검증하는지로 평가받는 라운드를 진행합니다.

## 플랜이 공부할 내용을 정하는 방식

각 레벨은 고유한 학습 시간 배분으로 시작합니다. SDE-1: DSA 55%, LLD 15%, 시스템 디자인 5%, 행동 면접 15%, AI 보조 코딩 10%. SDE-3 이상: 시스템 디자인 35%, DSA 20%. machine coding으로 알려진 목표 회사는 시간을 LLD로 옮기고, AI 보조 라운드가 있는 회사는 그 트랙을 늘리며, 자기 평가가 배분을 한 번 더 조정합니다. 5점 만점에 1점인 트랙은 몫의 1.4배, 5점인 트랙은 0.8배를 받습니다. 복습은 1, 3, 7, 14, 30, 60일의 사다리를 따릅니다. 혼자 풀면 한 칸 올라가고, 힌트가 필요하면 간격이 유지되며, 실패하면 1일로 돌아갑니다. 복습은 하루의 최대 40%(면접 전 21일 동안은 50%)까지만 차지해 새 내용도 계속 진행됩니다.

## AI를 쓰는 곳과 쓰지 않는 곳

일정, 기한 점검, ATS 점검, 오퍼 계산은 AI 없는 단순 계산이라 같은 입력에는 항상 같은 결과가 나옵니다. Google의 Gemini 2.5 Flash는 코치 채팅, 모의 면접관, 모의 면접과 학습 노트 채점, 패턴 판단 점검, 이력서 리뷰, 연봉 협상 준비를 맡습니다. 모의 면접은 고정된 평가 기준에 따라 항목별로 1~4점을 받으며, 모델의 응답은 저장 전에 검증됩니다. 이력서가 모델에 전달되기 전에 이메일 주소와 전화번호는 가려집니다. 계정당 한도: 시간당 코치 메시지 30개와 모의 면접 60턴, 하루 모의 면접 채점 20회와 이력서 리뷰 10회.

## 오퍼 비교는 어떻게 계산되나요

각 오퍼는 4년에 걸쳐 나뉩니다. 한 해의 합계는 기본급 + 예상 보너스 + 기타 연간 가치 + 그해에 베스팅되는 주식 보상 몫이며, 사이닝 보너스와 이주 지원금은 1년 차에만 들어갑니다. 베스팅은 합이 100이 되는 최대 네 개의 연도별 비율로, 예를 들어 25,25,25,25 또는 5,15,40,40입니다. 다른 통화 금액은 직접 수정할 수 있는 환율로 환산하며(초기값은 대략적인 값이니 오늘 환율을 넣으세요), 4년 평균을 해당 오퍼의 생활비 계수로 나눕니다. 지금 사는 도시는 1, 생활비가 50% 더 드는 곳은 1.5입니다. 조정된 금액은 가장 좋은 오퍼 대비 100점 만점으로도 표시됩니다. 주식은 부여 시점 가치로 계산하고 오르거나 내린다고 가정하지 않으며, 세금은 빼지 않고 AI도 쓰지 않습니다.

## ATS 점검이 확인하는 항목

보편적인 ATS 점수는 없습니다. Workday, Greenhouse, Lever 같은 시스템은 이력서를 여러 필드로 나누고, 채용 담당자는 그 필드를 키워드로 검색합니다. 그래서 이 점검은 5 MB 이하의 PDF나 DOCX로 업로드하거나 텍스트로 붙여 넣은 이력서에서 읽어 낼 수 있는 것만 알려 주며 AI는 쓰지 않습니다. 업로드한 파일에서 나온 텍스트가 300자 미만이거나(대개 스캔본) 이력서에 이메일 주소가 없으면 실패로 표시합니다. Experience, Education, Skills에 해당하는 영어 제목이 별도 줄에 없을 때, 전화번호나 각 직무의 날짜를 찾지 못할 때, 날짜에 "Jan 2022"와 "01/2022" 같은 형식이 섞여 있을 때, PDF가 2쪽을 넘거나 텍스트가 250단어 미만 또는 1,100단어 초과일 때, DOCX가 표를 쓰거나 머리글 또는 바닥글에 텍스트를 넣었을 때, 아이콘 글꼴 기호나 깨진 문자가 나타날 때 경고합니다.

## 질문

**계정이 필요한가요?**

네. Study Buddy는 계획, 진행 상황, 오류 로그를 저장하므로 로그인한 사용자만 이용할 수 있습니다. 설정 페이지에서 언제든지 모두 삭제할 수 있습니다.

**문제는 어디서 푸나요?**

LeetCode나 이미 연습하고 있는 곳에서 풀면 됩니다. Study Buddy는 각 문제 세트를 링크해주고, 시도가 어떻게 진행되었는지는 직접 기록합니다.

**시스템 디자인 트랙은 어떤 책을 사용하나요?**

Alex Xu의 System Design Interview 1권과 2권입니다. 각 챕터가 하나의 세션이며, 최근 면접 후기에서 가져온 추가 디자인도 포함됩니다.

**하루를 놓치면 어떻게 되나요?**

오늘의 플랜은 결과를 바탕으로 다시 만들어지므로, 시작하지 않은 주제는 다음 학습일에 다시 나옵니다. 자리를 비운 동안 기한이 된 복습은 기다려 줍니다. 이틀 치를 넘게 쌓이면 밀린 것을 다 처리할 때까지 오래된 것부터 하루의 최대 60%까지 복습에 쓸 수 있습니다. 쉬는 날이나 가벼운 날을 미리 표시할 수도 있으며, 기한 점검이 이를 반영합니다.

**어떤 회사의 노트가 있나요?**

Google, Meta, Amazon, Microsoft, Apple, Netflix, Uber, Atlassian, LinkedIn, Canva, Shopify, Rippling, Salesforce, Adobe, Flipkart, Razorpay, Swiggy, Zomato, PhonePe, CRED입니다. 노트는 널리 알려진 라운드 형식만 다루며 형식은 바뀔 수 있으니, 본인 면접은 리크루터에게 확인하세요.

**베스팅이 다른 두 오퍼의 평균이 왜 같게 나오나요?**

같은 주식 보상은 4년 동안 같은 합계가 되기 때문입니다. 기본급 100,000, 주식 보상 200,000, 사이닝 보너스 20,000이라고 해 봅시다. 25,25,25,25 베스팅이면 1년 차 170,000, 2년 차부터 4년 차까지 150,000씩이고, 5,15,40,40이면 130,000, 130,000, 180,000, 180,000입니다. 둘 다 평균은 155,000이므로, 특히 주식이 모두 베스팅되기 전에 떠날 수도 있다면 1년 차와 2년 차 열을 비교하세요.

**결정 점수에 연봉 금액이 반영되나요?**

아니요. 결정 매트릭스는 각 오퍼에 여덟 가지 요소(보상, 배움과 성장, 팀과 매니저, 일 자체, 워라밸, 근무지 또는 원격, 안정성, 브랜드와 다음 커리어)별로 매긴 1~5점만 사용하며, 각 점수에 그 요소에 대한 1~5 가중치를 곱해 결과를 100점 만점으로 보여 줍니다. 보상 점수는 4년 표를 본 뒤 직접 매기세요.

**키워드 일치율은 어떻게 계산되나요?**

채용 공고를 붙여 넣으면 점검은 흔히 쓰이는 87가지 엔지니어링 기술 중 공고에 나온 것을 찾되, Kubernetes 대신 쓰는 k8s, PostgreSQL 대신 쓰는 Postgres 같은 별칭도 셉니다. 그런 다음 그중 몇 퍼센트가 이력서에도 나오는지 일치한 기술과 빠진 기술 목록과 함께 보여 줍니다. 공고에 이런 기술이 8개 있고 그중 6개가 이력서에 있으면 75%입니다. 인식된 기술이 3개 미만이면 점수가 없고, 사내 도구처럼 목록에 없는 용어는 확인하지 않습니다.

## 함께 자주 쓰는 도구

- [단어 수 세기 및 가독성 분석기](https://discuvr.org/word-counter/?hl=ko)
- [어조 다듬기](https://discuvr.org/tone-polish/?hl=ko)
- [백분율 계산기](https://discuvr.org/percentage-calculator/?hl=ko)

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