一、核心技术能力：软件 + 硬件 + 架构的体育场景适配数字体育行业软件全栈开发
- 前端与交互开发：
- 精通 HTML5/CSS3+JavaScript（ES6+），熟练使用 React/Vue 框架开发体育数据可视化界面（如运动员心率曲线、动作轨迹 3D 渲染），具备 WebGL/Three.js 实现运动场景 3D 建模经验。
- 熟悉体育类应用交互设计（如赛事直播控制面板、训练数据仪表盘），能优化移动端（iOS/Android）触摸操作流畅度（如滑动查看比赛回放的延时控制在 50ms 内）。
- 后端与数据处理：
- 精通 Java/Python/Go 语言，具备体育赛事高并发系统开发经验（如世界杯级直播平台的实时比分推送，支持 10 万 + 并发连接），熟悉分布式消息队列（Kafka）与实时流处理（Flink）。
- 掌握体育数据建模（如运动员体能指标、比赛战术数据），能设计 MongoDB/Redis 混合数据库架构，实现运动数据的实时存储与查询（如毫秒级检索运动员历史训练数据）。
- 移动端与 VR/AR 开发：
- 熟悉 Flutter/React Native 跨平台开发，或原生开发（Kotlin/Swift），具备运动类 APP 开发经验（如跑步轨迹记录、动作矫正指导）。
- 了解 VR/AR 体育应用开发（如虚拟赛事观赛系统、沉浸式训练模拟器），掌握 Unity/Unreal Engine 与硬件设备的接口对接（如 VR 头显、动作捕捉设备）。
（二）体育硬件与嵌入式开发
- 运动传感器与可穿戴设备：
- 精通 STM32/ESP32 等 MCU 开发，熟悉心率传感器（PPG）、加速度计（MEMS）、陀螺仪等运动传感器的硬件接口（I2C/SPI/UART），能实现低功耗数据采集。
- 掌握运动姿态识别算法（如基于 IMU 数据的跑步步态分析），能通过 Arduino/Raspberry Pi 开发原型硬件，对接体育互动训练设备
- 体育场馆智能硬件：
- 熟悉 RFID/NFC 技术在赛事票务、运动员身份识别中的应用，能开发硬件接口实现观众入场闸机与云端票务系统的实时同步。
- 具备体育场馆传感器网络部署经验（如摄像头视频流分析、环境传感器数据采集），能调试硬件设备与边缘计算节点的通信（如通过 MQTT 协议传输场馆温湿度数据）。
（三）数字体育系统架构设计
- 云边端协同架构：
- 设计 “运动设备 - 边缘网关 - 云端平台” 三层架构，如在马拉松赛事中通过边缘节点实时处理运动员 GPS 轨迹数据（减少 50% 云端带宽压力），再同步至云端进行大数据分析。
- 精通微服务架构在体育平台中的落地（如拆分为赛事管理、用户中心、数据可视化等服务），使用 Kubernetes 实现容器化部署，保障赛事高峰期系统可用性（99.99% SLA）。
- 体育数据安全与合规：
- 熟悉运动员生理数据的隐私保护要求（如符合 GDPR 的心率数据加密存储），能设计数据脱敏、访问控制策略，确保体育医疗数据的合规性。
- 主导体育赛事系统的容灾与备份方案（如异地多活架构），应对赛事直播中的突发流量（如总决赛期间访问量突增 10 倍的预案）。
二、行业场景经验与项目落地能力
- 智能运动装备开发：
- 有智能穿戴设备（如运动手表、电子护具）全栈开发经验，能展示从硬件选型（如低功耗蓝牙芯片）、嵌入式开发到 APP 后端对接的完整案例（如实现运动数据与健康 APP 的实时同步）。
- 体育赛事技术系统：
- 参与过大型赛事（如奥运会、NBA）技术平台建设，具备赛事数据采集系统（如球员跑动距离统计）、直播辅助技术（如 VR 转播视角切换）的开发经验。
- 运动科学分析平台：
- 主导过运动员训练数据分析系统的架构设计，能将传感器数据（如肌肉电信号、压力分布）与 AI 算法结合，生成训练建议报告（如伤病风险预警）。
三、跨域协作与行业理解
- 体育业务对接能力：
- 理解竞技体育训练逻辑（如足球传球成功率分析、田径动作 biomechanics），能将教练需求转化为技术方案（如设计专项训练数据看板）。
- 与体育赛事运营团队协作，优化技术流程（如缩短赛事数据统计延迟至 10 秒内），支持赛事直播、裁判辅助等场景。
- 多学科团队管理：
- 带领软硬件混合团队（如硬件工程师、数据分析师、UI 设计师）完成数字体育项目，具备跨领域资源协调能力（如硬件打样与软件迭代的进度同步）。
- 行业标准与前沿技术：
- 熟悉体育行业技术标准（如 ANT + 运动设备通信协议、HL7 医疗数据交换标准），跟踪数字体育趋势（如元宇宙体育、AI 运动教练），能推动新技术落地（如 NFT 赛事门票系统开发）。
四、加分项与资质
- 硬件开发工具：掌握体育专用传感器开发（如压力鞋垫、肌电传感器），熟悉 OpenCV 进行运动图像识别。
- 行业认证：持有 AWS IoT 认证、体育科技相关专利（如运动数据处理算法），或参与过国际体育科技赛事（如 ISEA 体育创新大赛）。
- 项目案例：有智能体育场馆（如 NBA 球馆球员追踪系统）、职业运动队训练系统（如足球俱乐部数据分析平台）的落地经验。
五、典型职责示例
- 主导设计马拉松赛事的 “智能数字体育互动装置 - 边缘计算站 - 云端大屏” 系统，实现 2 万名选手的实时运动数据追踪与完赛数据秒级更新。
- 开发拳击训练智能护具，通过 IMU 传感器采集击打力度、角度数据，经嵌入式算法分析后推送至教练端 APP，辅助训练优化。
- 重构职业足球俱乐部的数据中台架构，整合球员 GPS 轨迹、心率、比赛录像等多源数据，支持教练团队制定战术方案。