小米
仿真工程师-2027届
仿真工程师-2027届
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
3D建模
Matlab
人体工程学
数据处理
机器学习基础
点云处理
统计分析
计算机视觉
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
小米汽车核心业务方向，技术有深度有平台，成长机会好但WLB需自行确认。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
15K
比计算机视觉工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3190 个在招 · 其中计算机视觉工程 20 个
市场机会
选择面较广
北京 · 计算机视觉工程 · 87 个在招
职位详情
关于这个职位
作为小米的仿真工程师，你将负责人体三维数据的测量、处理与分析工作，包括使用专业设备和软件进行3D扫描、点云处理，并从中提取和标注关键的人体特征参数
该岗位将为小米在智能穿戴、汽车人机交互等领域的创新产品提供核心数据支持
最低要求
专业背景：
本科以上学历，计算机科学、人体工程学、生物医学工程、机械工程、数学/统计学、工业设计等相关专业在校生或应届生
有3D建模、计算机视觉或生物力学相关课程/项目经验者，了解人体解剖学或测量学标准者加分优先
具备基础编程能力（Python/Matlab）可自动化处理点云数据者优先
技能要求：
熟悉至少一种数据处理工具（如Python、MATLAB、Excel），熟练至少一种3D建模软件（如Gemagic Wrap、Blender、ZBrush等）
对数据敏感，具备基础的统计分析能力，了解机器学习基础概念者加分
其他：
细心严谨，逻辑清晰，能适应重复性数据处理工作
具备良好的沟通能力和团队协作意识
工作职责
数据管理与协作：
整理、归档测量数据，建立标准化数据库
协同算法团队优化数据处理流程，提升识别与标定效率
人体三维数据测量与标定：
使用专业设备或软件对人体三维数据进行采集、预处理与分析（如3D扫描、点云数据处理等）
人体特征值识别与标定：
针对人体特征参数（如骨相特征、比例等）进行识别、提取和标注
优先资格
加分项
接触过人体测量学、数字人体模型相关研究或工具（如Anthroscan、OpenSim等）
有标定算法（如点云配准、特征匹配）或图像/数据标注经验
熟悉深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）或医学影像处理技术
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能接触行业前沿的人体数据测量与处理技术，与小米汽车、智能穿戴等创新业务直接相关
- 小米作为大平台，能提供系统化的应届生培养体系和项目资源
- 岗位技术复合性强，同时锻炼数据处理、3D建模和领域知识，对个人技能树拓展有利
- 需要快速学习并融合计算机视觉、人体工程学、统计学等多学科知识
- 作为支持性岗位，其产出效果可能不直接像前台产品那样显性
- 对数据敏感、喜欢与3D模型和工程打交道、希望在小米等科技公司从底层数据构建开始职业生涯的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 工作可能包含较多重复性的数据预处理与清洗，需要耐心和细心
角色解读
- 技术深耕：可发展为3D视觉算法工程师、计算机视觉专家，专注于人体建模与识别技术
- 领域专家：成为人体工程学或数字人体模型领域的专家，指导产品设计
- 项目管理：积累经验后，可负责数据团队或相关仿真项目的整体管理
- 负责人体三维数据的采集、清洗与标准化管理，建立高效的数据协作流程
- 运用3D扫描、点云处理等技术，对人体模型进行数字化分析与特征提取
- 将处理后的高精度人体特征参数用于支持小米智能硬件或汽车的人机交互设计与仿真
- 扎实的数据处理与分析能力，熟练使用Python/MATLAB进行自动化脚本编写
- 精通至少一款3D建模或点云处理软件（如Geomagic Wrap, Blender），理解三维数据原理
- 良好的沟通协作能力，能与算法、设计团队紧密配合，理解业务需求
申请策略
- 在简历或面试中，清晰地阐述你对“将人体数据数字化并应用于产品设计”这一工作流程的理解
- 可以主动调研小米汽车或智能穿戴产品中涉及人机交互的设计，思考数据如何赋能这些产品
- 重点突出在计算机视觉、3D建模、生物力学等相关课程或项目中的经历，尤其是涉及数据处理的部分
- 展示使用Python/MATLAB处理数据、编写脚本的实践成果，即使是课程作业或个人项目
- 如果有接触过点云软件、3D扫描设备或任何人体测量相关的经验，务必详细描述
- 可以自学一下Geomagic Wrap、Blender等3D软件的基本操作和点云处理流程
- 巩固Python数据处理库（如NumPy, Pandas）和基础统计知识，了解一点深度学习概念
- 了解一下人体测量学（Anthropometry）的基础知识，这将极大加分
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化你的回答，突出你的技术决策和解决思路
- 对于技术问题，先阐述你的通用方法论（如数据处理流程），再结合具体工具或算法举例
- 展示你对该领域（如人体工程学与计算机视觉交叉）的学习热情和基础认知
- 请描述一个你处理过的数据项目，其中遇到的数据清洗或转换挑战是什么？你是如何解决的？
- 你熟悉哪些3D建模或点云处理软件？请举例说明你用它完成了什么任务
- 如果有大量杂乱的人体3D扫描点云数据，你会如何着手进行预处理和分析？
- 你对小米汽车或智能穿戴产品的哪些功能可能用到人体数据仿真有了解吗？
- 为什么你对这个结合了数据处理和3D技术的仿真工程师岗位感兴趣？
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
小米作为上市公司，对于应届生岗位应提供有市场竞争力的薪酬福利体系，满足基本补偿性需求。
薪资信号市场水准 (12K-18K/月)
福利待遇五险一金
成长发展
80较高
岗位涉及前沿的3D视觉、点云处理技术，且小米为应届生提供平台和培养机会，对技能成长有较好支持。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、MATLAB、3D建模、点云处理、计算机视觉、机器学习基础
业务类型profit_center
工作生活
50较低
职位描述未提及任何工作模式、弹性工作或WLB相关信号，无法判断其工作生活平衡状况。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
小米汽车和智能穿戴是增长领域，该岗位的工作能直接支持创新产品的体验优化，具有一定的社会价值和创新性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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