资深Golang开发工程师职位 - 圣何塞、旧金山或远程办公

资深Golang开发工程师职位 - 圣何塞、旧金山或远程办公 我是安德鲁·戈登，在RetailNext工作（http://bit.ly/2q95bU4）。我们的软件利用机器学习和计算机视觉技术，帮助实体零售商了解其客户的行为。

为了构建我们的产品，我们使用Go、Cassandra、Redis、GRPC和MapReduce。我们不期望任何人精通我们所做的一切，但你应该在某些方面有深厚的背景，并且有兴趣学习其余部分。

我们在圣何塞和旧金山设有办公室，但也开放招聘美国境内的远程职位。

如果你感兴趣，可以随时在此回复，或直接给我发电子邮件 @ andrew.golden@retailnext.net


更多关于资深Golang开发工程师职位 - 圣何塞、旧金山或远程办公的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html

3 回复

你好，安德鲁，

我已将我们开发人员的简历发送至您的邮箱。

此致， 诺曼

更多关于资深Golang开发工程师职位 - 圣何塞、旧金山或远程办公的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html


您好， 我是卡梅伦。 如果需求仍然开放，请联系我。 我已就此事向您发送了邮件。 此致

作为Golang技术专家，针对这个职位要求，我来分析一下技术栈的匹配点和可能的考察方向：

// 示例：RetailNext技术栈中典型的Golang应用场景

package main

import (
    "context"
    "log"
    
    "github.com/gocql/gocql"        // Cassandra
    "github.com/go-redis/redis/v8"  // Redis
    "google.golang.org/grpc"        // gRPC
)

// 1. gRPC服务示例 - 处理零售数据分析
type AnalyticsServer struct {
    UnimplementedAnalyticsServiceServer
    cassandraSession *gocql.Session
    redisClient      *redis.Client
}

func (s *AnalyticsServer) ProcessCustomerBehavior(ctx context.Context, req *BehaviorRequest) (*BehaviorResponse, error) {
    // 使用Cassandra存储原始数据
    query := `INSERT INTO customer_behavior (store_id, timestamp, behavior_type, metrics) 
              VALUES (?, ?, ?, ?)`
    if err := s.cassandraSession.Query(query, 
        req.StoreId, 
        req.Timestamp, 
        req.BehaviorType, 
        req.Metrics).Exec(); err != nil {
        return nil, err
    }
    
    // 使用Redis缓存实时统计
    cacheKey := fmt.Sprintf("store:%s:activity", req.StoreId)
    s.redisClient.Incr(ctx, cacheKey)
    
    // 实时处理逻辑
    return &BehaviorResponse{
        Processed: true,
        Timestamp: time.Now().Unix(),
    }, nil
}

// 2. MapReduce风格的数据处理
func ProcessStoreData(storeID string, dataCh <-chan *SensorData) *StoreAnalytics {
    // 并发处理数据流
    resultCh := make(chan *PartialResult, 10)
    
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 5; i++ { // 5个worker并发处理
        wg.Add(1)
        go func(workerID int) {
            defer wg.Done()
            for data := range dataCh {
                // 计算机视觉数据处理
                processed := analyzeImageData(data)
                resultCh <- &PartialResult{
                    WorkerID: workerID,
                    Data:     processed,
                }
            }
        }(i)
    }
    
    // 聚合结果
    go func() {
        wg.Wait()
        close(resultCh)
    }()
    
    return aggregateResults(resultCh)
}

// 3. 机器学习模型集成
type MLPredictor struct {
    model   *tensorflow.SavedModel
    mu      sync.RWMutex
}

func (p *MLPredictor) PredictCustomerIntent(features []float32) (Prediction, error) {
    p.mu.RLock()
    defer p.mu.RUnlock()
    
    // TensorFlow Serving集成或本地模型推理
    tensor, err := tensorflow.NewTensor(features)
    if err != nil {
        return Prediction{}, err
    }
    
    result, err := p.model.Session.Run(
        map[tensorflow.Output]*tensorflow.Tensor{
            p.model.Graph.Operation("input").Output(0): tensor,
        },
        []tensorflow.Output{
            p.model.Graph.Operation("output").Output(0),
        },
        nil,
    )
    
    return parsePrediction(result[0].Value()), nil
}

func main() {
    // 初始化技术栈
    cluster := gocql.NewCluster("cassandra.retailnext.net")
    session, _ := cluster.CreateSession()
    
    rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
        Addr: "redis.retailnext.net:6379",
    })
    
    // 启动gRPC服务
    server := grpc.NewServer()
    analyticsServer := &AnalyticsServer{
        cassandraSession: session,
        redisClient:      rdb,
    }
    RegisterAnalyticsServiceServer(server, analyticsServer)
    
    lis, _ := net.Listen("tcp", ":50051")
    server.Serve(lis)
}

这个职位需要重点关注：

  1. 分布式系统能力：Cassandra+Redis的组合要求理解分布式数据存储和缓存策略
  2. 高并发处理：零售数据分析需要处理大量实时数据流
  3. gRPC微服务架构：需要熟悉protobuf和高效的RPC通信
  4. 性能优化：计算机视觉和机器学习处理对延迟敏感

候选人应该准备展示在以下方面的实际经验：

  • 使用Go处理高吞吐量数据管道
  • Cassandra数据建模和查询优化
  • Redis在实时系统中的应用
  • gRPC服务设计和实现
  • 并发模式（worker pools, pipelines等）

技术栈中的MapReduce表明可能需要处理批量数据分析，这涉及到Go的并发原语和分布式处理模式。

回到顶部