테스트도 리뷰도 없던 백엔드개발팀은 어떻게 ai와 함께 성장했을까 — 1년 간의 백엔드 개발 문화 성장 일지
2026.07.21
올라핀테크 백엔드팀이 1년간 테스트 코드 도입, CI/CD 자동화, 코드 리뷰 체계 구축, AI 코드 리뷰(CodeRabbit) 활용을 통해 개발 문화를 개선한 과정. 기술 부채 해결과 조직 진화를 실전 사례로 정리했습니다.
“작은 불편에서 출발해, 모두가 편해지는 순간까지. 올라핀테크 팀의 이야기를 공유합니다.”
스타트업의 빠른 성장 속에서 쌓여가는 기술부채,
코드 리뷰 없이 각자 개발 각자 배포하던 팀이
어떻게 AI와 함께 일하는 방식을 찾았을까요?
오늘은 테스트도 리뷰도 없던 시절부터
AI 도구를 활용해 생산성이 빠르게 향상되어 오히려 병목이 생겼던 시절,
마침내 AI를 동료처럼 활용하는 방식을 찾아낸 시절까지…
올라핀테크 백엔드개발팀이 1년동안 겪은 개발 문화의 성장과정을 솔직하게 담았습니다.
AI_활용_개발문화_성장_3D이미지_올라핀테크
테스트도 코드 리뷰도 없던 시절
제가 팀에 합류 했을 때 쯤, 올라핀테크는 빠르게 성장하는 스타트업 그 자체였어요. 이제 막 합류한 저에게는 좋은 소식이기도 하지만 개발자의 입장에서는 쉽지만은 않았던 상황이었죠. 비즈니스가 빠르게 성장한 만큼 기술 부채도 상당히 누적되어 있었고 밀려있는 개발 태스크와 높은 빈도의 운영 업무 속에서 백엔드 개발자들에게 여유란 없었어요.
당시 가장 큰 문제는 검증 프로세스의 부재였어요. 테스트 코드가 전혀 없었기 때문에 모든 기능을 수동으로 직접 테스트하는 데 시간을 많이 쏟았고, 배포할 때마다 ‘또 오류나면 어떡하지?’ 불안한 마음을 안고 배포를 해야 했죠.
코드 리뷰 체계도 미흡해 하나의 팀이지만 각자 개발하고 각자 배포하는 방식으로 굴러가고 있었죠. 서로의 코드를 확인하고 검토할 여유가 없으니 기술 부채는 조용히 쌓여갔고 이를 정리할 시간은 늘 부족했어요.
아마 비슷한 상황을 겪어본 개발자 분들이라면 고개를 끄덕이실 것 같아요.
드디어 시작된 정리 작업(a.k.a. 올라 V2)
지금의 개발 문화가 비효율적인 건 모두가 알고 있었죠.
“언젠간 고쳐야지”라는 말이 팀 회의에서 반복되던 시점에 새로운 CTO 유종헌님이 합류하면서 생각만 해왔던 ‘언젠가’가 바로 ‘지금’이 되었어요.
가장 먼저 시작한 건 코드 표준화였습니다. 프로젝트마다 제각각이던 코드 스타일을 통일하기 위해 Formatter(spotless)와 Lint(sonarLint)를 도입하고 팀 전체의 코딩 컨벤션을 맞춰나갔죠.
그다음은 CI/CD 자동화였어요. 자체 서버에 구축했던 GitLab을 GitHub로 이관하고, Jenkins 기반의 배포 방식을 GitHub Actions로 전환했어요.
여기에 AWS로의 인프라 이관까지 진행하면서 단순한 도구 교체가 아닌 전체 인프라를 재구축하는 대규모 프로젝트가 되었죠.
결코 작은 작업이 아니었던 #온프레미스에서 클라우드로: 우당탕탕AWS 마이그레이션 실전기
동시에 테스트 코드 작성도 시작했어요. Node.js로 작성된 레거시 시스템을 Spring Boot로 이관하는 작업이 진행되면서, 새로 작성하는 코드에는 테스트를 붙이자는 흐름이 자연스럽게 만들어졌어요.
테스트 전략도 레이어별로 나눴어요.
Persistence 레이어는 실제 DB와의 통합 테스트로 쿼리가 의도대로 동작하는지 검증했고, 비즈니스 로직은 단위 테스트 위주로 빠르게 검증했어요.
필요에 따라 API 통합 테스트도 추가하면서 주요 흐름에 대한 안전망을 갖춰나갔죠.
테스트 코드 작성을 위한 사내 스터디도 진행했었는데 이펙티브 소프트웨어 테스팅이라는 책이 도움이 많이되었어요.
기존 코드 전체에 테스트를 추가하는 건 현실적으로 어려웠지만, 이관과 신규 개발을 하면서 조금씩 커버리지를 늘려갔어요.
또한 PR 기반의 코드 리뷰 문화도 함께 자리 잡으면서, 테스트 초록불을 확인하고 배포하는 루틴이 생겼어요.
이 모든 변화가 진행되는 동안에도 서비스는 멈출 수 없었어요. 누군가는 운영을 도맡아 이슈를 막아주는 동안, 다른 팀원들이 개선 작업에 집중할 수 있었죠.
이 시기에 CodeRabbit으로 AI 코드 리뷰도 실험적으로 시작했어요. 당시만 해도 그냥 보조 도구 정도로 생각했는데, 이게 나중에 팀의 일하는 방식을 완전히 바꿔놓을 줄은 몰랐죠.🤔
빨라진 개발 속도, 시작된 병목 현상?
개선을 진행하는 시기에 AI 도구 활용도 슬슬 활발해지기 시작했어요. Claude Code, Gemini Cli, GitHub Copilot 같은 AI 코딩 어시스턴트를 사용하면서 개발 속도가 눈에 띄게 빨라졌죠.
AI 사용이 더 자연스러워지면서, PR 생성 속도도 덩달아 올라갔어요. 그런데 슬슬 리뷰가 밀리기 시작하더라고요. AI는 빠르게 코드를 만들어내는데, 사람의 리뷰 속도는 그대로였으니까요.
크리티컬한 문제는 아니었지만 “이거 점점 버거워지는데?” 하는 느낌이 들기 시작했어요. 당시 “그래도 사람이 한 번 더 확인하는 게 맞다”고 생각했어요. 조금 밀리더라도 꾸역꾸역 코드 리뷰를 계속했죠.
그때는 이게 최선이라고 믿었어요.
스쿼드_조직개편_AI조직도_3D이미지_올라핀테크
스쿼드 체제, 그리고 시행착오
올라핀테크는 첫 프로덕트인 올라(이커머스 선정산)만 바라보지 않고 새로운 PMF를 검증하기 위해 조직구조를 스쿼드 체제로 개편했어요. 백엔드 개발자들도 각 서비스에 분산 배치되었죠.
처음에는 올라 스쿼드에 여러 명이 모여 있었는데, 신규 프로덕트들이 추가되면서 각 스쿼드로 1명씩 흩어지게 되었어요.
그러자 빠르게 치고 나가야 할 스쿼드 체제에서 새로운 문제가 생겼어요. 프로덕트가 많아지고 인력이 분산되니 기존의 코드 리뷰 방식으로는 감당이 안 되었떤 거죠.
큰 틀에서는 선정산(팩토링)이라는 공통 도메인이 있었지만, 각 프로덕트의 디테일에 대한 이해도가 떨어지면서 리뷰 품질도 떨어졌죠. 표면적인 리뷰만 늘고 실질적인 피드백은 줄었어요. (LGTM 남발..)
이 문제를 해결하기 위해 다양한시도를 했어요. 주간 미팅에서 프로덕트 컨텍스트를 공유하는 시간을 가져봤지만, 빠르게 움직이는 스쿼드 특성 상 모든 프로덕트를 이해하기엔 역부족이었어요.
정/부 리뷰어 시스템도 도입해봤어요. 프로젝트 담당자를 ‘정’으로, 서비스를 이해하고 있는 사람을 ‘부’로 두는 방식이었죠. 하지만 이것도 같은 이유로 곧 한계에 부딪혔어요.
그렇게 코드 리뷰의 비효율은 계속되었죠.
백엔드 팀에 새로운 개발자가 들어왔다
어떻게 하면 이 상황을 풀 수 있을까 계속 고민했어요. 그러다 한 가지 생각이 들었어요. 시니어 개발자가 주니어에게 태스크를 위임하듯, 우리도 AI에게 그렇게 해보면 어떨까?
이렇게 관점을 바꾸니 자연스럽게 답이 보이기 시작했어요.
AI에게는 반복적이고 명확한 기준이 있는 일을 맡겼어요.
feature 단위 코드 리뷰, 코딩 컨벤션 체크, 기본적인 코드 품질 검증 같은 것들이요.
AI 코드 리뷰는 CodeRabbit을 활용하고 있어요. 단순히 기본 설정으로 쓰는 게 아니라, 팀 컨벤션과 도메인 지식을 반영한 커스텀 프롬프트를 설정해서 우리 팀에 맞게 최적화했어요.
덕분에 24시간 지치지 않고 일관된 품질의 리뷰가 가능해졌죠. 비즈니스 로직 문서를 학습시키니, 때로는 다른 스쿼드의 백엔드 개발자보다 도메인을 더 잘 이해하기도 했죠.
사람은 맥락과 판단이 필요한 일에 집중했어요.
아키텍처 설계 리뷰, 도메인 정책 검토, RFC 방식의 설계 논의처럼 “왜 이렇게 해야 하는가”를 함께 고민해야 하는 영역말이죠.
결과는 만족스러웠어요. 개발 속도는 유지되며 리뷰에서 생기던 병목은 해소되었고, 중요한 의사결정에 집중하니 오히려 품질도 올라갔어요. AI 리뷰를 보면서 팀원들이 배우는 효과도 덤이었죠.
GitHub_테스트결과_검토완료_스크린샷_올라핀테크
물론 여기서 끝은 아니에요. AI가 비즈니스 컨텍스트를 더 잘 이해하게 하려면 어떻게 해야 할까? 이건 여전히 풀어야하는 숙제예요.
기능 개발이 끝나면 비즈니스 로직을 문서로 정리해서 AI도 참고할 수 있게 하고, 개발 전 spec을 Issue에 정의해서 AI가 읽을 수 있도록 하는 툴(git-issue)도 시범적으로 개발해보고 있어요.
AI 시대에 뒤처지지 않으려면 계속 움직여야 하니까요. 새로운 도구가 나오면 써보고, 더 나은 방법이 있으면 바꿔보고. 지금도 그렇게 다듬어가는 중이에요.
아직 끝나지 않은 이야기
돌아보면 약 1년이라는 시간 동안 참 많이 바뀌었습니다. 리뷰도 없이 각자 개발 각자 배포하던 팀이 테스트와 리뷰하는 개발 문화를 만들고 AI와 역할을 나누는 방식까지 오게 되었으니까요.
이 과정에서 몇 가지 깨달은 게 있어요.
- AI는 더 이상 ‘쓸까 말까’ 고민할 대상이 아니었어요. 어떻게 활용하느냐가 팀의 경쟁력이 되는 시대가 이미 와 있었죠.
- 그리고 ‘사람이 직접 해야한다’는 고정관념 보다는, ‘사람이 꼭 해야 하는 일이 뭔가’를 고민하는 게 더 중요했어요. 무엇보다 도구를 도입하는 건 시작일 뿐이고 그걸 팀 문화에 녹여내는 과정이 진짜 어려운 일이었어요.
물론 여전히 고민은 남아있어요. 창의적인 대안을 제시하는 건 아직 사람이 더 나은 것 같고, 주니어 개발자가 AI에 너무 기대다 보면 기본기가 약해지지 않을까 하는 걱정도 있고요.
그래도 한 가지 확실한 건 가만히 있으면 안 된다는 거예요.
완벽한 답을 찾고 움직이기엔 세상이 너무 빨리 변하니까요.
일단 해보고, 안 되면 바꾸고, 더 나은 방법이 있으면 또 시도해보고.
올라핀테크 개발조직은 그렇게 계속 움직이는 중이에요.
비슷한 고민을 하고 있는 팀에게 저희가 겪어 온 이 고민들이 작은 힌트가 되었으면 좋겠네요.
“올라핀테크 팀은 앞으로도 문제를 해결한 과정을 꾸준히 기록하고 나누겠습니다!”
write. 백엔드개발팀 김세용