應用科學家——房地產智慧（AVM與知識圖譜）

<p><strong>職位名稱</strong><br>應用科學家——房地產智慧（AVM與知識圖譜）</p><p></p><p><strong>公司</strong><br>Synergy Marketing Technology有限公司（建築物<strong>家務達人</strong> , 我們的房地產平台子公司)</p><p></p><p><strong>地點</strong><br>九龍摩理臣道2556號，2樓，灣仔海港二號</p><p></p><p><strong>職位類型</strong><br>全職·中高級</p><p></p><p><strong> 職位亮點</strong></p><ul><li>自己的 <strong>AVM v1→v2</strong> 香港，擴展到新地區</li><li>建立 <strong>房地產知識圖</strong> （房地產/建築物/單位/別名/POIs）</li><li>設計 <strong>宜居指數</strong>；權力搜索、排名與SEO</li><li>將ML船發送至<strong>生產</strong> 優秀的監控與影響</li></ul><p>關於這個角色</p><p>您將建立HomeDash的核心智能——乾淨、連接的數據和值得信賴的估值，推動搜索、發現和潛在客戶生成。這個角色融合了深入研究與產品實用主義：您將設計模型、建立數據管道，並迅速將其放在用戶手中。</p><p></p><p>職責</p><ul><li><strong>AVM</strong> ：數據源、特性工程、模型選擇、回測、校準（置信帶）、漂移監控</li><li><strong>知識圖譜</strong> ：模式與實體解決（別名、地址、地圖），列出<strong>去重</strong> , 地點標準化</li><li><strong>宜居指數</strong> ：定義指標（交通、學校、設施、綠色、噪音/空氣、可步行性）並發送至UI/排名</li><li><strong>房地產/列表Q&A（RAG）</strong> ：解析、分塊、回覆、評估及安全防護</li><li><strong>MLOps</strong> ：批處理/實時推測、監控、模型登記/特徵存儲；與我們的GZ工程團隊密切合作</li><li><strong>地面實踐與評估</strong> ：標記指導原則、錯誤分析、離線/在線指標；清晰的文檔</li></ul><p>成功的樣子</p><ul><li><strong>90天</strong> ：AVM v1（地區）基線MAPE與信心帶；KG v1解決了95%以上的別名問題在頂級住宅/建築物；同意了宜居性框架</li><li><strong>6個月</strong> ：AVM v2提升；排名/過濾器的宜居性；RAG QA v1帶評估集和防護欄；模型/服務監控實時</li></ul><p>要求</p><ul><li>在 CS/Stats/Applied Math/EE/Geospatial 領域的高級學位或同等經驗</li><li><strong>3至6年</strong>為 手動 ML 而<strong>表格與地理空間</strong> （時間序列/實體解決一個加分）</li><li>經證實<strong>端到端</strong>產品化（實驗→部署→監控）</li><li>統計學嚴格性（校準、回測、偏見/公平性）和強大的溝通</li><li>語言: <strong>英語</strong> 必需; <strong>粵語</strong> 喜愛的; <strong>國語</strong> 加號</li></ul><p>技術堆疊（了解即可）</p><p>Python、Pandas/NumPy、PyTorch/TF、XGBoost/LightGBM、scikit-learn、GeoPandas/QGIS、Airflow/Prefect、MLflow、Feast、Postgres/BigQuery、pgvector/FAISS、Elastic/OpenSearch、Docker/K8s、dbt</p><p></p><p>有備無患</p><p>房地產/金融技術/地圖、地址標準化/地理編碼、移動性/遠程感測、跨邊界合作經驗</p><p></p><p>福利與工作風格</p><p>醫療·學習預算·高擁有率、快速出貨文化</p><p><br>請附上一個關於您發行的ML系統的簡短說明（目標→方法→結果）。</p>