TL;DR
📚 Clean Code · Head First Design Patterns · Designing Data-Intensive Applications · Building Microservices · Designing Web APIs · System Design Interview Vol. 2 · 인프라 엔지니어의 교과서 · Software Engineering at Google · 개발자를 위한 쉬운 쿠버네티스 · CUDA 기반 GPU 병렬 처리
아래 열 권 가운데 다섯 권 이상을 “내용까지” 설명할 수 있다면, 이미 우리 팀과 대화를 시작할 준비가 돼 있어요.

왜 ‘책 리스트’로 채용 조건을 이야기할까요?

우리는 경력보다 문제를 푸는 태도와 학습 깊이를 더 크게 봐요.
한 권을 끝까지 읽고, 실무에 적용하고, 동료에게 설명까지 해 본 경험이라면 그 자체로 지속 가능한 역량을 증명해 주니까요.
그래서 아래 열 권은 백엔드·인프라 엔지니어의 기본 소양으로 삼고 있어요.

1. 《Clean Code》

  • 저자 — Robert C. Martin
  • 핵심 키워드 — 가독성, 리팩터링, 네이밍
  • 우리가 중요하게 보는 이유
    1. 장기 유지보수 — 스타트업이라도 레거시는 곧 생겨요. 깨끗한 코드가 비용을 줄여 줘요.
    2. 팀 커뮤니케이션 — 좋은 네이밍과 함수 분할은 곧 문서예요. 말보다 빠른 소통이 가능해져요.
    3. 리팩터링 습관 — 테스트 코드와 함께 작은 단위로 개선하는 습관이 서비스 안정성을 높여요.

2. 《Head First Design Patterns (2nd)》

  • 저자 — Eric Freeman & Elisabeth Robson
  • 핵심 키워드 — 객체지향, SOLID, 재사용성
  • 우리가 중요하게 보는 이유
    1. 패턴 언어 — “전략 패턴으로 바꿔 볼까요?” 같은 대화가 가능해지면 협업 속도가 빨라져요.
    2. 확장 설계 — 요구사항이 늘 때 코드를 ‘갈아엎지’ 않고 ‘연장’할 수 있어요.
    3. 시각적 학습 — 그림과 대화식 예제가 학습 곡선을 낮춰 줘요.

3. 《Designing Data-Intensive Applications》

  • 저자 — Martin Kleppmann
  • 핵심 키워드 — 분산 시스템, CAP, 이벤트 소싱
  • 우리가 중요하게 보는 이유
    1. 스케일 관점 — “읽기 지연을 조금 주고 일관성을 높일까?” 같은 근거 있는 결정을 내릴 수 있어요.
    2. 데이터 파이프라인 — CDC·스트림·배치 경계 조건을 이해해요.
    3. 트레이드오프 사고 — 성능·안정성·복잡성 균형점을 과학적으로 찾을 수 있어요.

4. 《Building Microservices (2nd)》

  • 저자 — Sam Newman
  • 핵심 키워드 — 도메인 분할, CI/CD, 관측 가능성
  • 우리가 중요하게 보는 이유
    1. 도메인 주도 분할 — ‘언제’ 모놀리스를 쪼갤지 근거 있게 판단할 수 있어요.
    2. 관측 가능성 — 로그·메트릭·트레이싱을 통합해 장애 복구 시간을 줄여요.
    3. 팀 토폴로지 — 조직 구조와 서비스 구조를 함께 설계하는 시야를 키워요.

5. 《Designing Web APIs》

  • 저자 — Brenda Jin, Saurabh Sahni & Amir Shevat
  • 핵심 키워드 — REST, OpenAPI, DX
  • 우리가 중요하게 보는 이유
    1. 계약 우선 — OpenAPI 기반 설계로 모든 클라이언트 팀이 동시에 달릴 수 있어요.
    2. 버전 전략 — 호환성을 깨지 않으면서 새 기능을 노출할 수 있어요.
    3. DX — 문서·샌드박스·예제 코드 자동화로 파트너 온보딩을 가속해요.

6. 《System Design Interview Vol. 2》

  • 저자 — Alex Xu, Sahn Lam / 역자 — 이병준
  • 핵심 키워드 — 대규모 시스템 설계, 면접, 트레이드오프
  • 우리가 중요하게 보는 이유
    1. 문제 분해 — 흐름도·다이어그램으로 요구사항을 빠르게 구조화할 수 있어요.
    2. 트레이드오프 커뮤니케이션 — CAP·PACELC 선택을 ‘말’로 설득할 수 있어요.
    3. 실전 면접 감각 — 제약 조건 하에서 우선순위를 바로 세우는 훈련이 돼요.

7. 《인프라 엔지니어의 교과서》

  • 저자 — 사노 유타카 / 역자 — 김성재
  • 핵심 키워드 — 서버, 네트워크, 가상화, 운영
  • 우리가 중요하게 보는 이유
    1. 풀스택 인프라 이해 — 물리·가상·클라우드 계층이 한눈에 들어와요.
    2. 운영 최적화 — 장애 대응·룻코즈 분석(RCA)을 체계적으로 접근해요.
    3. MSP 관점 — 멀티테넌트·SLA 설계 감각을 키울 수 있어요.

8. 《Software Engineering at Google》

  • 저자 — Titus Winters, Tom Manshreck, Hyrum Wright / 역자 — 개앞맵시
  • 핵심 키워드 — 대규모 코드베이스, 리뷰, 자동화
  • 우리가 중요하게 보는 이유
    1. 코드 건강성 — ‘지속 가능한 코드’의 원칙과 사례를 배워요.
    2. 리뷰 문화 — 합의 기반 품질 관리를 실천하는 방법을 제시해요.
    3. 엔지니어링 프로세스 — Borg → Kubernetes로 이어진 생산성 도구 철학을 이해해요.

9. 《개발자를 위한 쉬운 쿠버네티스》

  • 저자 — William Denniss / 역자 — 이준
  • 핵심 키워드 — Kubernetes, 배포, 확장성
  • 우리가 중요하게 보는 이유
    1. 실전 가이드 — 쿠버네티스 객체와 YAML 작성이 ‘바로’ 손에 익어요.
    2. 운영 자동화 — 롤링 업데이트·헬스 체크·HPA로 안정적 서비스를 구축해요.
    3. 클라우드-네이티브 사고 — ‘불변 인프라’ 개념이 자연스럽게 체득돼요.

10. 《CUDA 기반 GPU 병렬 처리》

  • 저자 — 김덕수
  • 핵심 키워드 — CUDA, 병렬 프로그래밍, 최적화
  • 우리가 중요하게 보는 이유
    1. 성능 감각 — 메모리 코알레싱·스레드 워프를 손코딩으로 체험해요.
    2. AI 인프라 — 대규모 모델 학습·추론 파이프라인의 병목을 직접 해소할 수 있어요.
    3. GPU 아키텍처 이해 — SM·Tensor Core 레벨까지 파고드는 깊이가 경쟁력이 돼요.

우리가 찾는 사람은 이런 분이에요

필독서 당신의 숙련도 실무 예시
Clean Code ✅ / ❌ 사내 코드 리뷰에서 리팩터링 포인트를 제안해 본 경험
Head First Design Patterns ✅ / ❌ 전략·옵저버·데코레이터 등 패턴 적용 PR 기록
Designing Data-Intensive Apps ✅ / ❌ Kafka + CDC 기반 파이프라인 설계·운영
Building Microservices ✅ / ❌ 10 개 이상 서비스의 배포 파이프라인 구축
Designing Web APIs ✅ / ❌ OpenAPI Spec 기반 코드 생성·버전 관리
System Design Interview Vol. 2 ✅ / ❌ 인터뷰용 대규모 시스템 설계 문제 해결 경험
인프라 엔지니어의 교과서 ✅ / ❌ 온프레미스 → 클라우드 마이그레이션 주도
Software Engineering at Google ✅ / ❌ 대규모 리팩터링을 코드 리뷰·자동화 도구로 추진
개발자를 위한 쉬운 쿠버네티스 ✅ / ❌ Helm·GitOps 기반 쿠버네티스 운영
CUDA 기반 GPU 병렬 처리 ✅ / ❌ 커스텀 CUDA 커널로 모델 추론 2× 가속
  • 위 표에서 여섯 칸 이상을 ‘✅’로 자신 있게 채울 수 있다면, 꼭 지원해 주세요!
  • 실제로 깊이 읽고, 손코딩하며, 동료에게 설명해 본 사례를 면접에서 듣고 싶어요.

지원 방법 & 문의

  1. 이력서·포트폴리오·GitHub 링크를 info@thakicloud.co.kr 로 보내 주세요.
  2. 책에서 배운 내용을 실무에 적용한 사례가 있다면 포맷 상관없이 자유롭게 첨부해 주세요.

당신이 배움에 진심인 동료라면, 우리는 언제든 문을 열어 두고 있어요.
여섯 권 이상의 책 속 밑줄이 당신의 이야기를 들려주길 기대해요.
함께 더 나은 코드를, 더 나은 서비스를 만들어 봐요!

읽어 주셔서 고마워요. 공유하고 싶다면 “Copy Link” 한 번이면 끝이에요!

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참고