大家好！
本人
性别：女
母语：golang
爱好：电影，运动，做研究
今天是我入职第一天，hr居然让我做招聘。
以下是我用母语写的JD，有兴趣的大佬可以加入一起工作
聘Golang工程师（后端、云相关)
薪资：30k-70k·14薪
坐标杭州•紫金港
有兴趣的大佬可以发送简历到我的邮箱：hr@gnlab.com
package main
import (
b64 "encoding/base64"
"reflect"
)
func contains(arrayType interface{}, item interface{}) bool {
arr := reflect.ValueOf(arrayType)
for i := 0; i < arr.Len(); i++ {
if arr.Index(i).Interface() == item {
return true
}
}
return false
}
type GolangCandidate struct {
goFundamentals, goInAction []string
githubRepoStars int
yearsOfExperiences int
familiarWithWechatEcosystem bool
deeplyInvolvedInOpenSource bool
deeplyInvolvedInProjectsLikeTikTok bool
}
type Company struct { name, slogan string }
func GnLab() Company {
return Company{"光年实验室（GnLab）", "Hacking Everything"}
}
func (com Company) _scoreCandidate(cand GolangCandidate) int {
var score int = 0
if contains(cand.goFundamentals, "并发编程") &&
contains(cand.goFundamentals, "并行编程") &&
contains(cand.goFundamentals, "任务调度") &&
contains(cand.goFundamentals, "垃圾回收") {
score += 200
}
if cand.yearsOfExperiences >= 2 {
score += cand.yearsOfExperiences * 10
}
if contains(cand.goInAction, "链路追踪") { score += 100 }
if contains(cand.goInAction, "分布式缓存") { score += 100 }
if contains(cand.goInAction, "消息队列") { score += 100 }
if cand.githubRepoStars > 500 { score += 200 }
if cand.familiarWithWechatEcosystem { score += 50 }
if cand.deeplyInvolvedInProjectsLikeTikTok { score += 200 }
if cand.deeplyInvolvedInOpenSource { score += 100 }
return score
}
func (com Company) willConsiderHiring(cand GolangCandidate) bool {
return com._scoreCandidate(cand) >= 450
}
func (com Company) benefitsPackage() string {
b, _ := b64.StdEncoding.DecodeString(
"MHgwMC4g5YWt6Zmp5LiA6YeRCjB4MDEuIDk1NQoweDAyLiDmnJ" +
"/mnYPlpKfnpLzljIUKMHgwMy4g5YWo6aKd5YWs56ev6YeRCg==",
)
return string(b)
}
func main() {
//
// gnlab := GnLab()
// cand1 := GolangCandidate{
// []string{"并发编程", "并行编程", "任务调度", "垃圾回收"},
// []string{"链路追踪"},
// 500,
// 6,
// true,
// true,
// false,
// }
// fmt.Println(gnlab.benefitsPackage())
// fmt.Println(gnlab._scoreCandidate(cand1))
}
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“光年实验室”是一家研究流量增长的公司，专门研究“用技术和数据驱动流量增长”，有比较多的流量黑科技。是携程、阿里云、阅文集团、好未来、水滴筹、微拍堂、有赞、完美日记、SHEIN、360等50多家大中型互联网公司的流量增长顾问。完美日记的私域流量也是光年在做顾问和系统支持。 创始人拥有近20年的流量增长经验，对国内和国外的流量生态都非常熟悉。曾经担任阿里巴巴增长部门负责人。
网址： https://gnlab.com/
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