Golang远程或赫尔辛基岗位招聘
Golang远程或赫尔辛基岗位招聘 公司成立于2004年,是全球领先的RFID测试与测量解决方案提供商,其产品专为实验室和生产环境中的日常使用而设计。目前,公司正在寻找一名Go开发人员(合同制)。
任务:
- 系统变更的实践实施、指导其他开发人员以及整体架构设计
必备条件:
- 7年以上专业软件开发经验
- 乐于指导团队成员并参与重大技术决策
- 希望构建在工厂和云端7x24小时运行的健壮且可维护的系统
- 在以下方面拥有丰富经验:
- Golang
- 云原生
- CI / CD
- 架构设计
有兴趣合作的技术:
- NodeJS
- AWS服务:IoT、Lambda、ECR、CDK、API GW、DynamoDB等
- Linux、Kubernetes
- API(REST、WS)、MQTT、网络、Protobuf
- 实时系统和嵌入式系统
- 时间序列数据、MongoDB
- 数据管道
- 机器学习
条件:
- 开始日期:尽快
- 预计时长:6个月
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根据招聘要求,这是一个对资深Go开发人员要求较高的远程/赫尔辛基合同制岗位。以下是关键技术点的专业分析:
核心架构需求分析: 该职位需要构建7x24小时运行的工业级系统,结合云原生和嵌入式场景。以下是关键技术的Go实现示例:
// 1. 云原生架构示例(AWS Lambda + API Gateway + DynamoDB)
package main
import (
"context"
"encoding/json"
"log"
"github.com/aws/aws-lambda-go/events"
"github.com/aws/aws-lambda-go/lambda"
"github.com/aws/aws-sdk-go/aws"
"github.com/aws/aws-sdk-go/aws/session"
"github.com/aws/aws-sdk-go/service/dynamodb"
"github.com/aws/aws-sdk-go/service/dynamodb/dynamodbattribute"
)
// RFID设备数据模型
type RFIDDeviceData struct {
DeviceID string `json:"deviceId" dynamodbav:"deviceId"`
Timestamp int64 `json:"timestamp" dynamodbav:"timestamp"`
RSSI float64 `json:"rssi" dynamodbav:"rssi"`
Phase float64 `json:"phase" dynamodbav:"phase"`
}
// Lambda处理函数
func handler(ctx context.Context, request events.APIGatewayProxyRequest) (events.APIGatewayProxyResponse, error) {
// 解析MQTT/Protobuf数据
var data RFIDDeviceData
if err := json.Unmarshal([]byte(request.Body), &data); err != nil {
return events.APIGatewayProxyResponse{
StatusCode: 400,
Body: "Invalid data format",
}, nil
}
// 存储到DynamoDB
sess := session.Must(session.NewSession())
db := dynamodb.New(sess)
item, err := dynamodbattribute.MarshalMap(data)
if err != nil {
log.Printf("Failed to marshal data: %v", err)
return events.APIGatewayProxyResponse{
StatusCode: 500,
Body: "Internal server error",
}, nil
}
input := &dynamodb.PutItemInput{
TableName: aws.String("RFIDTimeSeriesData"),
Item: item,
}
_, err = db.PutItem(input)
if err != nil {
log.Printf("DynamoDB error: %v", err)
return events.APIGatewayProxyResponse{
StatusCode: 500,
}, nil
}
return events.APIGatewayProxyResponse{
StatusCode: 200,
Body: "Data processed successfully",
}, nil
}
func main() {
lambda.Start(handler)
}
// 2. 实时数据管道示例(MQTT + Protobuf + 时间序列处理)
package main
import (
"context"
"log"
"time"
mqtt "github.com/eclipse/paho.mqtt.golang"
"github.com/golang/protobuf/proto"
"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
)
// Protobuf消息定义(示例)
// message RFIDReading {
// string device_id = 1;
// int64 timestamp = 2;
// double rssi = 3;
// double phase = 4;
// repeated double antenna_readings = 5;
// }
type DataPipeline struct {
mqttClient mqtt.Client
mongoClient *mongo.Client
ctx context.Context
}
func NewDataPipeline(brokerURI, mongoURI string) *DataPipeline {
// MQTT连接配置
opts := mqtt.NewClientOptions()
opts.AddBroker(brokerURI)
opts.SetClientID("rfid-data-ingestor")
client := mqtt.NewClient(opts)
if token := client.Connect(); token.Wait() && token.Error() != nil {
log.Fatal(token.Error())
}
// MongoDB连接
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
defer cancel()
mongoClient, err := mongo.Connect(ctx, options.Client().ApplyURI(mongoURI))
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
return &DataPipeline{
mqttClient: client,
mongoClient: mongoClient,
ctx: context.Background(),
}
}
func (dp *DataPipeline) Start() {
// 订阅MQTT主题
token := dp.mqttClient.Subscribe("rfid/readings/+", 1, dp.messageHandler)
token.Wait()
log.Println("Subscribed to RFID topics")
}
func (dp *DataPipeline) messageHandler(client mqtt.Client, msg mqtt.Message) {
// 解析Protobuf消息
// var reading pb.RFIDReading
// if err := proto.Unmarshal(msg.Payload(), &reading); err != nil {
// log.Printf("Failed to unmarshal protobuf: %v", err)
// return
// }
// 时间序列数据存储到MongoDB
collection := dp.mongoClient.Database("rfid").Collection("time_series")
// 创建时间序列集合(如果不存在)
opts := options.CreateCollection().
SetTimeSeriesOptions(options.TimeSeries().
SetTimeField("timestamp").
SetMetaField("device_id").
SetGranularity("seconds"))
dp.mongoClient.Database("rfid").CreateCollection(dp.ctx, "time_series", opts)
// 插入数据
// doc := bson.M{
// "device_id": reading.DeviceId,
// "timestamp": time.Unix(reading.Timestamp, 0),
// "rssi": reading.Rssi,
// "phase": reading.Phase,
// }
doc := bson.M{
"device_id": "example-device",
"timestamp": time.Now(),
"rssi": -45.5,
"phase": 1.57,
}
_, err := collection.InsertOne(dp.ctx, doc)
if err != nil {
log.Printf("Failed to insert into MongoDB: %v", err)
}
}
func (dp *DataPipeline) Close() {
dp.mqttClient.Disconnect(250)
dp.mongoClient.Disconnect(dp.ctx)
}
// 3. Kubernetes部署配置示例(Go应用容器化)
package main
import (
"fmt"
"net/http"
"os"
"strconv"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)
// Prometheus指标定义
var (
rfidReadingsTotal = prometheus.NewCounterVec(
prometheus.CounterOpts{
Name: "rfid_readings_total",
Help: "Total number of RFID readings processed",
},
[]string{"device_id", "status"},
)
processingDuration = prometheus.NewHistogram(
prometheus.HistogramOpts{
Name: "rfid_processing_duration_seconds",
Help: "Time taken to process RFID readings",
Buckets: prometheus.DefBuckets,
},
)
)
func init() {
prometheus.MustRegister(rfidReadingsTotal)
prometheus.MustRegister(processingDuration)
}
// 健康检查端点(Kubernetes就绪/存活探针)
func healthHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
w.WriteHeader(http.StatusOK)
w.Write([]byte("OK"))
}
// 指标端点
func metricsHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
promhttp.Handler().ServeHTTP(w, r)
}
// 主服务
type RFIDService struct {
port int
}
func NewRFIDService() *RFIDService {
port := 8080
if envPort := os.Getenv("PORT"); envPort != "" {
if p, err := strconv.Atoi(envPort); err == nil {
port = p
}
}
return &RFIDService{port: port}
}
func (s *RFIDService) Start() error {
http.HandleFunc("/health", healthHandler)
http.HandleFunc("/metrics", metricsHandler)
// 业务端点
http.HandleFunc("/api/v1/readings", s.handleReadings)
addr := fmt.Sprintf(":%d", s.port)
return http.ListenAndServe(addr, nil)
}
func (s *RFIDService) handleReadings(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
timer := prometheus.NewTimer(processingDuration)
defer timer.ObserveDuration()
// 处理RFID读数逻辑
rfidReadingsTotal.WithLabelValues("device-123", "success").Inc()
w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
w.WriteHeader(http.StatusOK)
w.Write([]byte(`{"status": "processed"}`))
}
func main() {
service := NewRFIDService()
if err := service.Start(); err != nil {
log.Fatal(err)
}
}
技术栈匹配建议:
- 云原生架构:使用Go的AWS SDK(aws-sdk-go)实现Lambda函数、DynamoDB操作和CDK部署
- 实时系统:结合MQTT客户端(paho.mqtt.golang)和Protobuf(golang/protobuf)处理嵌入式设备数据
- 数据管道:使用Go的并发特性(goroutines + channels)构建高效数据处理流水线
- Kubernetes部署:实现健康检查、指标暴露(Prometheus)和配置管理
- CI/CD集成:通过Go测试框架和Docker多阶段构建实现自动化部署
这个岗位需要深入理解Go在分布式系统、实时数据处理和云原生架构中的应用,特别是RFID测试测量领域的特殊需求(时间序列数据、嵌入式集成等)。

