Appomni招聘Golang高级/资深软件工程师

Appomni招聘Golang高级/资深软件工程师 作为威胁检测工程团队的高级后端软件工程师，您将直接为AppOmni的SaaS安全态势管理（SSPM）平台的主要组件做出贡献。与技术领导层合作，您将负责设计和开发代码库的主要领域，这些领域实现了安全检测能力，以支持客户改善其安全态势。

这家快速发展的安全工程公司的这个职位，是一个掌握重大工程决策和技术实施所有权的机会，这些技术不仅将提高企业SaaS部署的安全性，也将保护其客户和最终用户。

您的工作将对保护我们的客户及其数据（其中可能包括您自己的数据！）产生直接而有意义的影响。这些是安全行业激动人心的领域中具有挑战性的工程问题，目前尚无既定解决方案。成功的候选人将拥有强大的问题解决能力历史，以及创造性思维与一流工程技能相结合的能力。

您需要具备

  • 5年以上软件开发经验，其中重点关注Golang。
  • 精通使用gRPC构建微服务。
  • 在设计、构建和维护ETL管道方面有经验，最好是为事件/审计日志安全检测服务。
  • 熟悉消息队列，特别是PubSub、Kafka或Pulsar。
  • 有实施和管理OLAP和OLTP数据库的经验，确保最佳性能和可靠性。
  • 有使用CI/CD工具进行部署自动化的经验。
  • 具备在团队环境中工作并指导经验不足的团队成员的能力。
  • 出色的技术和非技术沟通能力。

您可能还具备

  • 熟悉Python3和/或Rust
  • 有安全运营经验
  • 有使用Kubernetes和Terraform管理基础设施的经验；特别是在Google Cloud Platform上。

您将使用的技术

  • Golang
  • Python3
  • PubSub
  • BigQuery
  • Redis
  • Postgres
  • Google Cloud Platform + Google Kubernetes Engine

我们提供

一家灵活、远程优先的公司，拥有一支才华横溢的团队，他们乐于解答问题，以高质量标准为指引，致力于自我提升和个人成长。我们以开放的心态接纳新的想法和方法。提供有竞争力的薪资和福利选择，以及巨大的职业发展机会和支持。

文化

我们相信培养卓越——在我们自身内部，以及在我们所做的工作中。我们这支以客户为中心、数据驱动的专家团队因共同的热情而聚集在一起：为更大的利益创造工具。我们决心有所作为，通过保护正在改变世界的技术，积极影响我们的生活方式。

我们相信成为客户值得信赖和透明的合作伙伴，我们热衷于为他们提供高质量、可用且可靠的软件，这些软件专注于人的体验，源于合作竞争的文化以及对客户需求和目标的深刻理解。

我们重视激情、勇气和善良。我们也知道杰出的人才并非只存在于一个地方。我们的团队——云软件、安全初创公司、国际旅游品牌以及一些最大的科技巨头的资深人士——从科罗拉多州的山脉到旧金山和纽约市的天际线，遍布各地。

我们重视我们的员工，并深知健康的工作/生活平衡能让他们茁壮成长并展现出最佳状态。自主安排时间、灵活通勤以及无需打卡的自由，意味着我们的团队能够享受生活，在灵感迸发时工作，并在需要时随时待命。

关于AppOmni

AppOmni是SaaS安全管理软件的领先提供商。该公司由来自顶级SaaS提供商和网络安全供应商的安全资深人士团队创立，其客户群包括全球科技、医疗保健、银行和金融领域的领导者，以及许多最知名的网络安全提供商。

AppOmni的专利技术扫描API、安全控制和配置设置，将企业SaaS部署的当前状态与最佳实践和业务意图进行比较。该解决方案提供快速部署和即时可见性，并使安全和IT团队能够轻松地保护其整个SaaS环境，从每个供应商到每个最终用户。随着SaaS应用程序的发展，AppOmni会紧跟所有更新和发布，以长期保持客户环境的安全。

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AppOmni是一个提供平等机会的雇主。申请人不会因为种族、肤色、信仰、■■■、性取向、性别认同或表达、年龄、宗教、国籍、公民身份、残疾、血统、婚姻状况、退伍军人身份、健康状况或任何受地方、州或联邦法律保护的类别而受到歧视。

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更多关于Appomni招聘Golang高级/资深软件工程师的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html


这是一个非常典型的Golang高级/资深工程师职位描述，专注于云原生、微服务和数据处理。从技术栈来看，这是一个典型的现代Go后端架构岗位。

核心职责分析： 这个职位要求工程师负责构建和维护一个用于安全检测的ETL管道，处理来自SaaS应用的事件和审计日志。技术栈表明这是一个运行在GCP上的事件驱动微服务架构。

关键技术点示例：

  1. gRPC微服务： 团队内部服务间通信很可能重度依赖gRPC。

    // 示例：一个简单的gRPC服务定义和实现片段
// protobuf 定义 (api/v1/detector.proto)
// service DetectionService {
//   rpc AnalyzeLog(LogBatch) returns (DetectionResult);
// }

// Go 服务端实现
package main

import (
    "context"
    "log"
    "net"

    pb "yourproject/api/v1"
    "google.golang.org/grpc"
)

type server struct {
    pb.UnimplementedDetectionServiceServer
}

func (s *server) AnalyzeLog(ctx context.Context, in *pb.LogBatch) (*pb.DetectionResult, error) {
    // 实现核心检测逻辑，处理日志批次
    log.Printf("Received batch ID: %s, Log count: %d", in.BatchId, len(in.Logs))
    // ... 进行威胁检测分析 ...
    return &pb.DetectionResult{
        BatchId: in.BatchId,
        Findings: []*pb.SecurityFinding{ /* ... */ },
    }, nil
}

func main() {
    lis, err := net.Listen("tcp", ":50051")
    if err != nil {
        log.Fatalf("failed to listen: %v", err)
    }
    s := grpc.NewServer()
    pb.RegisterDetectionServiceServer(s, &server{})
    log.Printf("gRPC server listening at %v", lis.Addr())
    if err := s.Serve(lis); err != nil {
        log.Fatalf("failed to serve: %v", err)
    }
}

  2. Pub/Sub事件处理： 日志很可能通过Cloud Pub/Sub进行异步传输。

    // 示例：使用Google Cloud Pub/Sub客户端库消费消息
import (
    "context"
    "fmt"
    "sync"

    "cloud.google.com/go/pubsub"
)

func consumeLogs(projectID, subID string) error {
    ctx := context.Background()
    client, err := pubsub.NewClient(ctx, projectID)
    if err != nil {
        return fmt.Errorf("pubsub.NewClient: %v", err)
    }
    defer client.Close()

    sub := client.Subscription(subID)
    // 使用回调函数处理收到的消息
    cctx, cancel := context.WithCancel(ctx)
    defer cancel()
    err = sub.Receive(cctx, func(ctx context.Context, m *pubsub.Message) {
        // 将消息数据（可能是审计日志）传递给处理管道
        fmt.Printf("Processing message ID: %s, Data: %s\n", m.ID, string(m.Data))
        // ... 这里可以调用gRPC服务或直接进行ETL处理 ...
        m.Ack() // 确认消息已处理
    })
    if err != nil {
        return fmt.Errorf("Receive: %v", err)
    }
    return nil
}

  3. ETL管道与数据库操作： 需要将处理后的数据写入BigQuery（OLAP）和Postgres（OLTP）。

    // 示例：使用Go向BigQuery插入流数据
import (
    "cloud.google.com/go/bigquery"
    "context"
)

func insertFindingToBQ(ctx context.Context, projectID, datasetID, tableID string, finding *SecurityFinding) error {
    client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
    if err != nil {
        return err
    }
    defer client.Close()

    inserter := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).Inserter()
    // 假设SecurityFinding结构体已添加BigQuery标签
    items := []*SecurityFinding{finding}
    if err := inserter.Put(ctx, items); err != nil {
        return err
    }
    return nil
}

架构推断： 典型的流程可能是：各种SaaS审计日志 -> Pub/Sub -> Go微服务（消费、解析、丰富） -> 检测引擎（Go核心逻辑） -> 结果写入 Postgres（用于实时查询/仪表盘）和 BigQuery（用于历史分析和机器学习）。Redis 可能用于缓存配置、规则或会话状态。整个系统通过 GKE 容器化部署，使用 Terraform 进行基础设施即代码管理。

这个职位要求候选人不仅要有扎实的Go编码能力，还要对云原生数据流水线的设计、性能和可靠性有深入的理解。技术栈组合（Go, GCP, Pub/Sub, BigQuery）在硅谷专注于数据处理的安全或数据分析公司中非常常见。

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