引言：为什么选择三河乐视体育？
在数字化浪潮席卷全球的今天，体育产业正经历前所未有的变革。从智能穿戴设备到虚拟现实观赛，从大数据分析到人工智能训练，科技与体育的融合正在重塑我们的运动体验。三河乐视体育作为这一领域的先行者，致力于打造一个集体育内容、科技应用和创新体验于一体的综合平台。
我们相信，真正的创新来自于对体育的热爱与对科技的执着。如果你既能在篮球场上挥洒汗水，又能在代码世界中构建未来；如果你既懂得团队协作的力量，又享受技术突破的快感——那么，这里就是你施展才华的舞台。
公司简介：三河乐视体育的使命与愿景
我们的背景
三河乐视体育成立于2018年，总部位于北京三河高新技术开发区。作为乐视体育生态的重要组成部分，我们继承了乐视在体育内容领域的深厚积累，同时注入了全新的科技基因。公司专注于体育科技产品的研发与创新，业务涵盖智能硬件、数据分析平台、虚拟现实观赛系统等多个领域。
我们的使命
“让科技赋能体育，让体育连接世界”——这是我们不变的使命。我们致力于通过技术创新，打破传统体育的边界，让每个人都能以更智能、更沉浸的方式参与和体验体育。
我们的愿景
成为全球领先的体育科技公司，构建一个开放、共享、创新的体育科技生态系统，让科技真正服务于体育，让体育真正改变生活。
招聘岗位详解：寻找与我们志同道合的伙伴
1. 全栈开发工程师（体育科技方向）
岗位职责：
- 负责体育科技产品的前后端开发，包括但不限于智能训练系统、数据分析平台、虚拟现实观赛应用等
- 参与产品需求分析、技术方案设计和系统架构优化
- 编写高质量、可维护的代码，并参与代码审查
- 与产品、设计、测试团队紧密协作，确保产品按时高质量交付
任职要求：
- 计算机相关专业本科及以上学历，3年以上全栈开发经验
- 熟练掌握至少一种后端语言（Java/Python/Go）和前端框架（React/Vue/Angular）
- 熟悉数据库设计（MySQL/PostgreSQL/MongoDB）和缓存技术（Redis）
- 有体育科技、游戏开发或实时数据处理项目经验者优先
- 热爱体育，对体育科技有浓厚兴趣
技术栈示例：
// 示例：体育数据实时分析系统前端代码片段
class SportsDataAnalyzer {
constructor() {
this.dataStream = new WebSocket('wss://sports-data-stream.com');
this.chart = null;
this.init();
}
init() {
this.dataStream.onmessage = (event) => {
const data = JSON.parse(event.data);
this.processSportsData(data);
};
}
processSportsData(data) {
// 实时处理篮球比赛数据
if (data.sport === 'basketball') {
const playerStats = this.calculatePlayerPerformance(data);
this.updateVisualization(playerStats);
}
}
calculatePlayerPerformance(data) {
// 基于机器学习算法计算球员实时表现评分
const model = new PlayerPerformanceModel();
return model.predict(data);
}
updateVisualization(stats) {
// 使用D3.js或ECharts更新实时图表
if (!this.chart) {
this.chart = echarts.init(document.getElementById('sports-chart'));
}
const option = {
title: { text: '球员实时表现分析' },
tooltip: { trigger: 'axis' },
xAxis: { type: 'category', data: stats.players },
yAxis: { type: 'value' },
series: [{
name: '表现评分',
type: 'bar',
data: stats.scores,
itemStyle: {
color: new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [
{ offset: 0, color: '#83bff6' },
{ offset: 0.5, color: '#188df0' },
{ offset: 1, color: '#188df0' }
])
}
}]
};
this.chart.setOption(option);
}
}
// 初始化分析器
const analyzer = new SportsDataAnalyzer();
职业发展路径：
- 初级工程师 → 高级工程师 → 技术专家/架构师
- 或：工程师 → 技术经理 → 技术总监
2. 体育数据分析师
岗位职责：
- 收集、清洗和分析各类体育数据（比赛数据、训练数据、用户行为数据等）
- 构建数据模型，为运动员训练、比赛策略和产品优化提供数据支持
- 开发数据可视化工具，将复杂数据转化为直观洞察
- 与教练团队、产品团队协作，推动数据驱动的决策
任职要求：
- 统计学、数学、计算机或相关专业本科及以上学历
- 熟练掌握Python/R等数据分析语言，熟悉SQL
- 熟悉机器学习算法和统计分析方法
- 有体育数据分析经验或体育爱好者优先
- 具备良好的沟通能力和团队协作精神
数据分析示例：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt
class BasketballPerformanceAnalyzer:
def __init__(self, data_path):
self.data = pd.read_csv(data_path)
self.model = None
def preprocess_data(self):
"""数据预处理"""
# 处理缺失值
self.data.fillna(self.data.mean(), inplace=True)
# 特征工程：计算衍生指标
self.data['efficiency'] = (
self.data['points'] +
self.data['rebounds'] +
self.data['assists'] -
self.data['turnovers']
)
# 归一化处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
numeric_cols = ['points', 'rebounds', 'assists', 'efficiency']
self.data[numeric_cols] = scaler.fit_transform(self.data[numeric_cols])
return self.data
def train_performance_model(self):
"""训练球员表现预测模型"""
# 特征选择
features = ['points', 'rebounds', 'assists', 'minutes_played', 'efficiency']
target = 'player_rating' # 球员评分
X = self.data[features]
y = self.data[target]
# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.2, random_state=42
)
# 训练随机森林模型
self.model = RandomForestRegressor(
n_estimators=100,
max_depth=10,
random_state=42
)
self.model.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
y_pred = self.model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"模型评估结果:")
print(f"均方误差(MSE): {mse:.4f}")
print(f"决定系数(R²): {r2:.4f}")
return self.model
def visualize_feature_importance(self):
"""可视化特征重要性"""
if self.model is None:
print("请先训练模型")
return
importances = self.model.feature_importances_
features = ['得分', '篮板', '助攻', '出场时间', '效率值']
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.barh(features, importances)
plt.xlabel('特征重要性')
plt.title('篮球球员表现预测模型特征重要性分析')
plt.tight_layout()
plt.savefig('feature_importance.png')
plt.show()
def predict_player_performance(self, player_data):
"""预测球员表现"""
if self.model is None:
print("请先训练模型")
return None
# 预处理输入数据
processed_data = self.preprocess_data()
# 预测
prediction = self.model.predict([player_data])
return prediction[0]
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
# 初始化分析器
analyzer = BasketballPerformanceAnalyzer('basketball_stats.csv')
# 数据预处理
analyzer.preprocess_data()
# 训练模型
model = analyzer.train_performance_model()
# 可视化特征重要性
analyzer.visualize_feature_importance()
# 预测新球员表现
new_player = [25.5, 8.2, 6.1, 32.5, 31.8] # 示例数据
prediction = analyzer.predict_player_performance(new_player)
print(f"预测球员表现评分: {prediction:.2f}")
3. VR/AR内容开发工程师
岗位职责：
- 开发沉浸式体育观赛和训练体验的VR/AR应用
- 优化3D模型、动画和交互设计
- 与内容团队合作，创建创新的体育科技体验
- 研究和应用最新的VR/AR技术到体育场景中
任职要求：
- 计算机图形学、游戏开发或相关专业背景
- 熟悉Unity或Unreal Engine开发环境
- 有VR/AR项目开发经验，熟悉相关SDK（如Oculus SDK、ARKit、ARCore）
- 对体育有热情，有体育相关项目经验者优先
- 具备良好的3D数学基础和图形学知识
VR开发示例：
// Unity VR体育训练应用示例代码
using UnityEngine;
using UnityEngine.XR;
using System.Collections.Generic;
public class VRBasketballTraining : MonoBehaviour
{
[Header("VR设备设置")]
public Transform leftHand;
public Transform rightHand;
public GameObject basketballPrefab;
[Header("训练参数")]
public float throwForce = 10f;
public float targetDistance = 5f;
public int totalShots = 10;
[Header("UI组件")]
public TextMesh scoreText;
public TextMesh instructionText;
private GameObject currentBall;
private int shotsMade = 0;
private int shotsAttempted = 0;
private bool isHoldingBall = false;
void Start()
{
instructionText.text = "按扳机键拿起篮球";
SpawnNewBall();
}
void Update()
{
// 检测VR设备输入
if (InputDevices.GetDeviceAtXRNode(XRNode.RightHand).TryGetFeatureValue(
CommonUsages.triggerButton, out bool triggerPressed))
{
if (triggerPressed && !isHoldingBall)
{
PickUpBall();
}
else if (!triggerPressed && isHoldingBall)
{
ThrowBall();
}
}
// 检测左手输入（用于重置）
if (InputDevices.GetDeviceAtXRNode(XRNode.LeftHand).TryGetFeatureValue(
CommonUsages.primaryButton, out bool primaryPressed))
{
if (primaryPressed)
{
ResetTraining();
}
}
}
void SpawnNewBall()
{
if (currentBall != null) return;
currentBall = Instantiate(
basketballPrefab,
rightHand.position + rightHand.forward * 0.5f,
Quaternion.identity
);
// 添加物理组件
Rigidbody rb = currentBall.AddComponent<Rigidbody>();
rb.useGravity = true;
rb.drag = 0.5f;
// 添加碰撞检测
currentBall.AddComponent<BallCollisionHandler>();
}
void PickUpBall()
{
if (currentBall == null || isHoldingBall) return;
// 将球固定到右手
currentBall.transform.SetParent(rightHand);
currentBall.transform.localPosition = Vector3.zero;
currentBall.transform.localRotation = Quaternion.identity;
// 禁用物理
Rigidbody rb = currentBall.GetComponent<Rigidbody>();
if (rb != null)
{
rb.isKinematic = true;
}
isHoldingBall = true;
instructionText.text = "瞄准篮筐，松开扳机键投篮";
}
void ThrowBall()
{
if (currentBall == null || !isHoldingBall) return;
// 解除父子关系
currentBall.transform.SetParent(null);
// 启用物理并施加力
Rigidbody rb = currentBall.GetComponent<Rigidbody>();
if (rb != null)
{
rb.isKinematic = false;
rb.AddForce(rightHand.forward * throwForce, ForceMode.Impulse);
rb.AddForce(rightHand.up * throwForce * 0.3f, ForceMode.Impulse);
}
isHoldingBall = false;
shotsAttempted++;
// 检查是否命中
StartCoroutine(CheckShotResult());
}
System.Collections.IEnumerator CheckShotResult()
{
yield return new WaitForSeconds(1f);
// 简单的命中检测（实际项目中会使用更精确的碰撞检测）
if (currentBall.transform.position.y > 2f &&
currentBall.transform.position.z > targetDistance)
{
shotsMade++;
instructionText.text = "命中！继续练习";
}
else
{
instructionText.text = "未命中，调整姿势再试";
}
UpdateScore();
// 如果完成所有投篮，显示结果
if (shotsAttempted >= totalShots)
{
ShowFinalResults();
}
else
{
// 生成新球
Destroy(currentBall);
currentBall = null;
SpawnNewBall();
}
}
void UpdateScore()
{
float accuracy = shotsAttempted > 0 ? (float)shotsMade / shotsAttempted * 100 : 0;
scoreText.text = $"命中: {shotsMade}/{shotsAttempted} ({accuracy:F1}%)";
}
void ShowFinalResults()
{
instructionText.text = $"训练完成！命中率: {(float)shotsMade/totalShots*100:F1}%";
// 可以在这里添加数据保存和分析逻辑
SaveTrainingData();
}
void SaveTrainingData()
{
// 保存训练数据到服务器或本地
TrainingData data = new TrainingData
{
timestamp = System.DateTime.Now,
totalShots = totalShots,
madeShots = shotsMade,
accuracy = (float)shotsMade / totalShots
};
// 实际项目中会调用API保存数据
Debug.Log($"训练数据已保存: {data}");
}
void ResetTraining()
{
shotsMade = 0;
shotsAttempted = 0;
if (currentBall != null)
{
Destroy(currentBall);
currentBall = null;
}
SpawnNewBall();
instructionText.text = "训练已重置，按扳机键拿起篮球";
UpdateScore();
}
}
// 碰撞检测处理器
public class BallCollisionHandler : MonoBehaviour
{
void OnCollisionEnter(Collision collision)
{
// 检测是否与篮筐碰撞
if (collision.gameObject.CompareTag("Hoop"))
{
// 触发命中事件
Debug.Log("篮球命中篮筐！");
// 可以在这里添加音效、特效等
}
}
}
// 训练数据结构
[System.Serializable]
public class TrainingData
{
public System.DateTime timestamp;
public int totalShots;
public int madeShots;
public float accuracy;
}
我们提供的福利与成长环境
薪酬福利
- 有竞争力的薪资：基础薪资 + 绩效奖金 + 项目奖金
- 股权激励：核心员工可获得公司期权
- 五险一金：全额缴纳，最高比例
- 补充商业保险：覆盖本人及直系亲属
- 年度体检：全面的健康保障
- 带薪年假：15天起，随工龄增加
工作环境
- 现代化办公空间：开放式办公区，配备专业健身房
- 体育设施：篮球场、羽毛球场、乒乓球室等
- 科技设备：最新款VR/AR设备、高性能工作站
- 休闲区域：咖啡吧、游戏室、阅读角
成长支持
- 技术培训：定期技术分享会、外部专家讲座
- 学习预算：每年5000元学习基金，用于课程、书籍、会议
- 导师制度：资深工程师一对一指导
- 晋升通道：清晰的技术/管理双通道发展路径
- 内部转岗：鼓励跨部门学习和成长
团队文化
- 体育文化：每周五”运动日”，组织各类体育活动
- 创新氛围：每月”创新日”，鼓励尝试新技术、新想法
- 开放沟通：扁平化管理，直接与高管对话
- 结果导向：关注产出而非加班时长
- 团队建设：季度团建、年度旅游
应聘流程：如何加入我们
第一步：投递简历
- 简历投递邮箱：career@sanhele.com
- 邮件标题格式：应聘岗位+姓名+工作年限
- 简历要求：PDF格式，不超过5MB，包含项目经验和技术栈
第二步：技术面试
- 在线编程测试：LeetCode风格算法题 + 业务场景题
- 技术深度面：深入讨论项目经验和技术细节
- 系统设计面：设计体育科技相关系统（如实时数据处理系统）
第三步：综合面试
- 团队协作面：与未来同事交流，了解团队文化
- 价值观匹配：评估与公司文化的契合度
- 职业规划：讨论个人发展与公司需求的匹配
第四步：Offer发放
- 薪资沟通：根据能力定薪，透明公开
- 入职准备：提供入职指南和设备清单
- 入职时间：通常2-4周内完成入职
常见问题解答
Q1: 是否需要体育专业背景？
A: 不需要。我们更看重对体育的热情和对技术的掌握。只要你在简历中能体现对体育的兴趣（如参与过体育项目、关注体育赛事、有体育相关作品等），我们都会认真考虑。
Q2: 应届生可以申请吗？
A: 可以。我们有专门的”校园招聘”通道，针对应届生有定制化的培养计划。对于特别优秀的应届生，我们提供实习转正的机会。
Q3: 工作地点在哪里？
A: 总部位于北京三河高新技术开发区，距离北京国贸仅40分钟车程。我们提供班车服务，也有地铁接驳方案。部分岗位支持远程办公。
Q4: 加班情况如何？
A: 我们倡导高效工作，反对无效加班。项目紧急时会有加班，但会提供调休或加班费。平均每周工作时间不超过45小时。
Q5: 如何了解公司更多信息？
A: 可以关注我们的微信公众号”三河乐视体育招聘”，查看技术博客”TechSports.io”，或参加我们的线下开放日活动。
结语：加入我们，共创未来
体育是人类共同的语言，科技是改变世界的力量。在三河乐视体育，我们正在用代码书写体育的新篇章，用算法优化运动的表现，用虚拟现实打破观赛的边界。
如果你渴望在一个充满激情与创新的环境中工作，如果你希望自己的技术能真正影响千万体育爱好者，如果你相信科技能让体育变得更美好——那么，不要犹豫，立即联系我们！
投递简历至：career@sanhele.com 咨询电话：010-8888-8888 公司地址：河北省三河市燕郊高新技术开发区创新大道188号
我们期待与你相遇，在体育与科技的交汇点，创造属于我们的传奇！