- 主修课程：数据结构、算法设计、计算机组成原理、人机交互基础、硬件接口设计
- 项目经验：参与了校园智能设备交互系统开发项目，负责硬件与软件的交互模块设计，使用FPGA实现接口逻辑，提升了设备响应速度30%。
- 荣誉奖项：获得校级优秀毕业生称号，两次国家奖学金，参加全国大学生电子设计竞赛并获省级二等奖。
- 研究方向：硬件交互设计、用户体验优化，聚焦于嵌入式系统中的人机交互界面优化。
- 论文发表：在《计算机学报》期刊发表论文《基于FPGA的硬件交互模块优化设计》，并参与国家重点研发计划项目。
- 项目经验：主导开发了可穿戴设备交互原型，使用Unity3D模拟硬件交互，实现多模态输入输出，提升用户满意度达45%。
- 技能认证：熟练掌握C++、Python编程，熟悉硬件描述语言Verilog，获得华为开发者认证。
负责智能穿戴设备的交互设计
- 主导公司新一代智能手表（型号HWC-SW01）的交互设计工作，从用户需求分析到最终产品落地，全程负责交互逻辑设计和界面原型开发
- 使用Figma进行高保真原型设计，通过用户测试和数据分析不断优化交互体验，最终产品获得市场良好反馈，用户满意度达92%
驱动汽车人机交互系统设计
- 参与公司新一代智能汽车中控系统（HWC-IV01）的交互设计，设计符合驾驶场景的交互模式，确保在复杂驾驶环境下的操作安全性
- 与车载电子工程师紧密合作，开发适配车载硬件的交互原型，解决触控、语音指令与物理按键的协同设计问题
- 通过眼动追踪和手势识别技术提升车载交互效率，相关设计获得国家专利一项
跨部门协作与设计规范制定
- 建立硬件交互设计标准文档，统一团队设计语言，提升产品整体一致性
- 协调硬件工程、软件开发与用户体验团队，确保设计方案的可行性与可执行性
- 主导设计评审会议，使用Sketch和Adobe XD等工具进行设计评审，输出可直接落地的设计方案
工作描述
在深圳市创维群科有限公司担任硬件交互设计师，负责硬件产品的用户界面设计和交互优化。
主要职责
- 用户研究与分析：通过用户访谈、问卷调查和数据分析，识别用户需求和行为模式，确保设计符合硬件产品的使用场景和人体工学要求。
- 原型设计与开发：使用Figma和Adobe XD创建交互原型，设计硬件设备的UI界面，包括按钮布局、手势控制和语音交互功能，强调可制造性和用户体验一致性。
- 测试与迭代：组织可用性测试和A/B测试，收集用户反馈，迭代设计方案，提升硬件产品的易用性和市场竞争力。参与多个项目，如智能家居控制面板的交互设计，优化了操作流程，减少了用户错误率。
- 跨部门协作：与工程和制造团队紧密合作，确保设计的可行性和生产效率，使用工具如JIRA跟踪设计迭代进度。
专业成果
- 成功设计了多款消费电子产品的交互界面，获得公司内部奖项，并提升了产品上市后的用户满意度评分。
项目概述
主导开发一款面向健康监测的智能手表原型，集成心率监测、血氧检测及运动追踪功能。项目核心在于通过优化物理交互与触控逻辑，解决小屏幕环境下复杂功能的用户操作痛点。
关键职责
- 用户研究：完成5轮用户测试，覆盖200+中老年用户群体，识别触控手势易误触问题
- 交互框架设计：建立分层菜单系统，将核心功能入口下沉至主界面，减少层级操作深度达3层
- 多模态交互：设计振动+语音反馈机制，解决盲操作场景下的误操作率下降42%
- 可制造性讨论：参与防水材质选择，协调设计与电子工程团队确定IP68防护方案
技术难点
- 屏幕触控信号与物理按键信号的抗干扰设计
- 防水膜厚度与按键手感平衡方案
- 老年人群体触控灵敏度补偿算法
项目概述
负责便携式心电图设备的物理交互系统设计，需在满足医疗级精度要求的同时，优化操作流程减少医护人员学习成本。
关键职责
- 复杂交互逻辑映射：将ECG参数调节、导联连接等7个步骤简化为4种操作模式，通过机械按键与触控板组合实现
- 专业场景适配：设计防滑抗菌材质按键，适用于手术室等高洁净环境
- EMC认证支持：配合硬件团队完成3次EMC整改，优化金属外壳天线窗口位置
- 可维修性设计：采用模块化按键结构，降低后期维护成本达60%
技术难点
- 医用级IP54防护等级下的按键防水方案
- 磁吸充电接口与物理按键冲突处理
- 工业级电木材质与触感反馈的匹配
硬件交互设计师个人总结
作为一名资深硬件交互设计师，我拥有超过5年的专业经验，专注于将用户需求与硬件创新相结合。我的核心技能包括用户研究、交互原型设计和Figma工具应用，成功主导了多个消费电子项目的设计，提升产品易用性与市场竞争力。
在职业规划上，我致力于通过持续学习AI与物联网技术，推动硬件交互的可持续发展，实现从概念到落地的高效转化。
研究背景
随着可穿戴设备的普及，硬件交互设计面临提升用户体验的挑战。本研究聚焦于手势交互技术在智能手表等设备上的应用，旨在解决传统按钮交互的局限性。
研究方法
采用用户中心设计方法，结合定量分析和定性研究。具体包括：用户调研（N=100）以收集偏好数据，使用Unity引擎进行手势原型设计，并通过眼动追踪实验验证交互效率。关键词包括手势识别算法、传感器融合和实时反馈机制。
研究成果
成功开发了基于深度学习的手势识别模型，识别准确率达到92%以上。研究成果在国际期刊发表论文两篇，并获得专利授权，显著提升了硬件交互的响应速度和用户满意度。
研究背景
老年人群体在使用智能硬件时常常遇到操作复杂的问题，本研究致力于优化交互设计以提升易用性和可访问性。研究基于硬件交互设计的前沿趋势，关注认知负荷和身体限制。
研究方法
运用混合研究方法，包括用户访谈（N=50）和可用性测试。采用Fitts定律分析交互性能，并开发简化界面原型。关键词涵盖交互简化策略、语音辅助和触觉反馈。
研究成果
设计出了一套优化框架，将任务完成时间缩短40%，并发表了三篇高水平论文。研究成果被应用于多个商业产品，获得行业奖项，推动了硬件交互设计在老龄化社会的应用。
英语
- 流利，能熟练进行专业对话、文档撰写和国际协作，熟悉硬件交互设计领域的术语和标准。
日语
- 基础，具备基本沟通能力，支持与亚洲市场团队的顺畅交流。
交互设计认证
- 获得IDSA（国际设计学会）认证，2022年，证明在硬件交互设计中的专业技能和创新思维。
用户体验设计证书
- 通过UXPA（用户体验专业协会）认证，2021年，强调对用户需求的深刻理解和优化设计流程。