北京
四星期，七十三份工作申請。不是隨便瀏覽，是實打實的投遞。結果呢？六十一家公司石沉大海，八家明確拒絕，只有四家進入電話篩選。
這就是一位工程師在邊全職工作、邊啃Go語言、邊維護家庭實驗室時的求職戰況。他曾在西門子工作，業余時間還在學習Go語言以開發一款名為kube-radar的工具。某天下午，他維護的家庭實驗室甚至因為一次Cilium策略更新導致集群網絡崩潰而物理起火。比起提升求職競爭力，傳統海投的流程本身反而更快地耗盡了他的精力。
于是他做了一個所有工程師都會做的決定：把痛苦自動化。這就是"job-digest"項目的起點。這不是一個能讓人一夜被錄用的魔法棒，但它讓他獲得了那些他真正想去工作的公司的面試機會。更重要的是，這段開發旅程教給他關于網頁抓取、異步Python和數據管道的知識，遠比任何線上課程都來得深刻。整個項目的代碼已經公開，他正在尋找合作者。
這位工程師計劃遷往阿姆斯特丹，并瞄準后端或平臺類職位。在此過程中，他遇到了三個招聘人員通常不會提醒你的棘手問題。首先是招聘信息里的信噪比極其殘酷。各大求職板上充斥著名不副實的崗位，比如掛著"云工程師"頭銜，實則是管理服務提供商的幫助臺工作；或者寫著"DevOps"，實際卻是要求你一個人為四十個開發者提供運維支持的苦差；還有一些標榜"Kubernetes"的公司，其技術棧只是在單臺EC2實例上跑著Docker Compose。
他需要的過濾機制，必須能理解他的技術棧：Go語言、Kubernetes內部原理、Cilium與eBPF技術、Azure與AWS多云環境，以及像NIS2和DORA這類的安全合規標準。其次，時間窗口轉瞬即逝。在Adyen、Booking.com和ASML這類公司，最好的職位通常在周二上午發布，周四下午就能收到兩百份申請。而他過去總是在周日晚上才手動檢查，永遠落后一步。最后，頻繁切換這件事對深度工作的破壞力極大。每次"讓我看一眼LinkedIn"的二十分鐘，都在摧毀他的心流狀態。
于是，一個能在他睡覺時自動搜尋荷蘭科技崗位的系統誕生了。它的架構分為四個清晰的部分：異步抓取器從LinkedIn Jobs、Indeed、Glassdoor、We Work Remotely和RemoteOK等平臺拉取信息；接著是增強器，通過大模型和規則引擎來豐富職位描述；然后是按匹配質量評分的排序器；最后是通知器，將每日摘要準時送達他的Telegram。整個過程背后，還有一個SQLite緩存負責去重和歷史記錄管理。
在技術選型上，他做出了一系列務實的決策。他選擇了Python 3.11配合asyncio框架，而非Go語言，純粹是為了快速原型設計。構建這個工具的過程充滿了各種失敗與教訓，但他最終獲得了一個符合自己精確需求的求職引擎。每天早晨七點，他可以收到一份精細排序的職位摘要，在通勤火車上閱讀，挑出前三名進行投遞，然后關掉頁面，專心去寫Go代碼。現在，他公開了整個架構與代碼，希望能找到志同道合的合作者，共同完善這個項目。
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