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Technical competencies for Python engineer

python career roadmap
📖 시리즈: Python-Essential (2 / 9)
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Python 엔지니어 기술 역량 로드맵

10년차 파이썬 백엔드 엔지니어라면, 단순히 프레임워크 사용 능력을 넘어서 시스템 아키텍처, 성능 최적화, 운영 자동화, 협업 리더십까지 포함한 전방위적 역량이 요구됩니다.

이 로드맵은 핵심 영역별로 정리한 기술 역량 체크리스트입니다. 각 항목을 학습하면서 체크박스를 업데이트하고 관련 학습 기록을 링크로 연결합니다.

🧠 1. 언어 및 코어 역량 (Python Core Competency)

Python 심화

  • 메모리 구조 이해 (sys.getsizeof, tracemalloc)
  • GIL (Global Interpreter Lock) 동작 원리
  • Garbage Collection 메커니즘
  • weakref와 contextvars 활용

성능 최적화

  • cProfile을 활용한 프로파일링
  • line_profiler로 라인별 성능 분석
  • asyncio event loop 튜닝
  • 메모리 프로파일링 및 최적화

타입 안정성

  • 타입 힌트 (Type Hints) 마스터
  • mypy를 활용한 정적 타입 체킹
  • pydantic으로 런타임 검증
  • 대규모 코드베이스 타입 안전성 유지

동시성/병렬성

  • asyncio 비동기 프로그래밍
  • threading 멀티스레딩
  • multiprocessing 멀티프로세싱
  • I/O bound vs CPU bound 작업 설계

테스트 및 품질관리

  • pytest 프레임워크 숙련
  • hypothesis 속성 기반 테스트
  • coverage.py 코드 커버리지
  • fixture 관리 및 모킹
  • TDD/BDD 실천

🧱 2. 백엔드 아키텍처 및 프레임워크

웹 프레임워크

  • Django 숙련 (ORM, middleware, signals)
  • FastAPI 마스터 (async, dependency injection)
  • Django REST Framework (DRF)
  • 프레임워크 lifecycle hook 이해

도메인 설계

  • Domain-Driven Design (DDD)
  • Clean Architecture 적용
  • CQRS 패턴 이해
  • 비즈니스 로직 분리
  • Service layer 설계

API 설계

  • RESTful API 설계 원칙
  • GraphQL 스키마 설계
  • gRPC 서비스 정의
  • OpenAPI Specification (Swagger)
  • API versioning 전략
  • Schema 관리

비동기/이벤트 기반

  • Celery 작업 큐
  • Apache Kafka 이벤트 스트리밍
  • Redis Stream
  • Job orchestration
  • Backpressure 관리

서비스 통합

  • gRPC 통신
  • WebSocket 실시간 연결
  • Server-Sent Events (SSE)
  • 마이크로서비스 통신 패턴

🧩 3. 데이터베이스 및 스토리지

RDBMS

  • PostgreSQL 심화 (쿼리 최적화)
  • MySQL 튜닝
  • EXPLAIN ANALYZE 쿼리 플랜 분석
  • 인덱스 전략 (B-tree, Hash, GiST)
  • WAL (Write-Ahead Logging) 구조 이해
  • 트랜잭션 격리 수준

NoSQL

  • Redis 캐싱 및 세션 저장
  • MongoDB 도큐먼트 DB
  • DynamoDB 키-값 저장소
  • TTL 전략

OLAP/분석형 DB

  • ClickHouse 컬럼 기반 DB
  • DuckDB 임베디드 분석 DB
  • BigQuery 데이터 웨어하우스
  • 로그/메트릭 분석
  • ETL 파이프라인 설계

스토리지

  • S3-compatible 객체 스토리지
  • NFS 파일 시스템
  • Blob storage
  • 파일 versioning
  • Multipart upload

⚙️ 4. 인프라 및 DevOps

CI/CD

  • GitHub Actions 워크플로우
  • ArgoCD GitOps
  • Jenkins 파이프라인
  • 테스트 자동화
  • 배포 자동화
  • 환경별 파이프라인 관리

컨테이너/오케스트레이션

  • Docker 컨테이너화
  • Podman 대안 런타임
  • Kubernetes 기초
  • Kubernetes 심화 (Helm, Operators)
  • AWS ECS/EKS
  • Multi-stage build
  • Rollout 전략
  • Health check 설정

Observability

  • Prometheus 메트릭 수집
  • Grafana 대시보드
  • ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
  • Sentry 에러 트래킹
  • Distributed tracing (Jaeger, Zipkin)
  • Logging 설계
  • Metrics 설계

Infrastructure as Code

  • Terraform 인프라 프로비저닝
  • Ansible 구성 관리
  • Reproducible infrastructure
  • 환경 일관성 유지

Cloud

  • AWS S3 객체 스토리지
  • AWS ECS 컨테이너 서비스
  • AWS RDS 관리형 데이터베이스
  • AWS MSK (Kafka)
  • GCP 서비스
  • 비용 최적화
  • Multi-region 설계

🔒 5. 보안 및 안정성

인증/인가

  • JWT (JSON Web Token) 구현
  • OAuth 2.0 프로토콜
  • AWS Cognito
  • Keycloak IdP
  • Multi-tenant 인증 설계
  • RBAC (Role-Based Access Control)
  • ABAC (Attribute-Based Access Control)

보안

  • CSRF 방어
  • CORS 정책 설정
  • SQL Injection 방어
  • XSS (Cross-Site Scripting) 방어
  • Rate limiting 구현
  • API Gateway 보안 정책

데이터 무결성

  • 트랜잭션 관리
  • Idempotency 설계
  • Retry-safe 작업 설계
  • Job 재실행 안정성

백업/복원

  • pgBackRest 백업 도구
  • PITR (Point-In-Time Recovery)
  • Snapshot 백업
  • Disaster recovery 계획 수립

🧮 6. 성능 및 확장성

Scale-out 설계

  • Database sharding
  • Read replica
  • Multi-tenant 아키텍처
  • Plugin 기반 workload 분리

캐시 전략

  • Redis 캐싱 패턴
  • CDN 설정
  • Query cache
  • Cold/warm cache 관리

비동기 작업 분산

  • Celery 분산 작업
  • Ray 분산 컴퓨팅
  • Kafka Streams 스트림 처리
  • 대규모 inference orchestration

성능 분석

  • pgbouncer 커넥션 풀링
  • Gunicorn 워커 튜닝
  • Uvicorn ASGI 서버 최적화
  • Connection pool 최적화

👥 7. 협업 및 리더십

리뷰 및 멘토링

  • 코드 리뷰 문화 정착
  • 아키텍처 리뷰 프로세스
  • Junior 성장 피드백
  • 페어 프로그래밍

문서화 및 커뮤니케이션

  • ADR (Architecture Decision Records) 작성
  • ERD (Entity Relationship Diagram) 설계
  • Sequence diagram 작성
  • README 및 기술 문서 작성
  • 구조적 전달력 향상

기술 의사결정

  • Trade-off 분석 능력
  • Monolith vs Microservice 판단
  • Technology radar 관리
  • PoC (Proof of Concept) 설계

조직적 영향력

  • Chapter 운영 (Communities of Practice)
  • 기술 브랜딩
  • 팀 기술 방향성 제시
  • Knowledge sharing 문화 구축

🔭 8. 미래 확장 역량 (리더 레벨)

시스템 설계

  • SLA/SLO 기반 설계
  • Capacity planning
  • 장애 시뮬레이션 (Chaos Engineering)
  • 시스템 설계 면접 수준의 사고력

ML/AI 연계 서비스

  • AI inference backend 설계
  • Plugin architecture 구현
  • 모델 서빙 파이프라인
  • MLOps 이해

도메인 주도 성장

  • 조직 도메인 모델링
  • 제품 도메인 이해
  • DDD aggregate root 설계
  • Bounded context 정의

엔터프라이즈 품질관리

  • ISO 27001 이해
  • ISMS 인증 프로세스
  • Audit log 설계
  • Traceability 확보
  • Enterprise-grade reliability

📊 진행 상황

현재 완료한 항목: 0개 전체 항목: 약 80개 진행률: 0%

🎯 학습 전략

우선순위 추천

Phase 1: 기초 다지기 (0-2년차)

  1. Python 심화 → 성능 최적화 → 동시성/병렬성
  2. 웹 프레임워크 숙련 (Django/FastAPI)
  3. 데이터베이스 기초 (PostgreSQL, Redis)

Phase 2: 실무 숙련 (3-5년차)

  1. 백엔드 아키텍처 설계 패턴
  2. 인프라 자동화 (Docker, CI/CD)
  3. 성능 최적화 및 모니터링

Phase 3: 리더십 구축 (6-10년차)

  1. 시스템 설계 및 확장성
  2. 팀 협업 및 멘토링
  3. 조직 영향력 확대

다음 단계

학습을 완료한 항목은 체크박스를 [x]로 변경하고, 상세 학습 포스트 링크를 추가하세요.

예시:

- [x] GIL 동작 원리 - [[Python GIL 완벽 가이드](/YYYY/MM/DD/python-gil.html)]
- [x] PostgreSQL 쿼리 최적화 - [[EXPLAIN ANALYZE 마스터하기](/YYYY/MM/DD/postgres-explain.html)]

학습 리소스

각 항목에 대한 상세 학습은 별도의 포스트로 작성하고, 이 로드맵에서 링크로 연결하세요.

함께 성장하며 도장을 하나씩 깨나가봅시다! 🚀

📋 이 문서는 학습 로드맵입니다. 체크박스를 업데이트하여 진행 상황을 추적하세요.