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English 招聘信息
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香港本地 C 端智慧康養產品負責人（全職 / 兼職 / 團隊合作均可）发布日期：2026-06-17招聘人数：不限工资待遇：面議工作地点：香港岗位信息
公司簡介
香港恆科應用為香港科學園孵化科創企業，自研家用毫米波無感監測設備「小科」，主打香港 C 端居家市場，面向獨居長者及本地家庭，實現無穿戴、無攝像頭 24 小時心率、呼吸、睡眠、跌倒安全監測。產品技術已成熟，現正式啟動香港本地化宣發與銷售，誠聘兼具產品策劃、本地營銷與渠道資源的複合型負責人獨立操盤本地業務。
核心工作內容
1.產品本地化優化
深度調研香港家庭、長者及子女用戶需求，梳理產品 APP、粵語語音、操作界面本土化需求，對接內地研發完成迭代；具備設計審美，統一產品包裝、宣傳物料高級科技視覺風格。
2.本地 C 端渠道開發
開拓長者用品門店、社福中心、物業、保險、居家服務社群等家用銷售通路，自有銀髮行業渠道資源優先，獨立完成洽談、體驗活動與分銷合作落地。
3.全案本地宣發策劃
負責「小科」香港上市推廣，策劃社交短視頻、社區體驗、科創展會、線上內容；撰寫本地化宣傳素材，把控全部物料美學，打造區別於傳統養老產品的科技品牌形象。
4.本地合規與競爭壁壘搭建
熟悉香港私隱條例、家用 IoT 健康設備認證流程，統籌產品本地備案測試；挖掘科創、安老相關政策資源，透過認證與社區示範項目建立本土競爭門檻。
任職要求
流利粵語及中英文書寫溝通，3 年以上香港本地產品營銷、消費硬件或銀髮產業從業經驗；
兼具產品策劃與市場宣發能力，具備基礎設計審美，擅長科技消費品包裝推廣；
加分項：擁有香港長者 C 端渠道資源、操作過同類家用健康產品上市、熟悉本地設備認證及私隱合規；
接受靈活合作模式：全職、長期項目兼職、營銷設計團隊整體打包合作。
我們提供
成熟定型家用產品，內地研發、生產團隊全程技術支援，香港科學園辦公場地配套；
彈性薪酬機制：全職設底薪 + 高銷售提成，兼職 / 團隊採顧問費 + 長期銷售分潤；
完整香港 C 端業務自主運營權，負責本地產品從迭代、推廣到銷售全鏈路。
應徵方式
請發送個人 / 團隊簡歷、相關市場或渠道案例，備註意向合作模式與薪酬預期至招聘郵箱，郵件標題：香港 C 端產品負責人應徵 - 姓名 / 團隊名
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建筑施工AI系统工程师发布日期：2026-05-04招聘人数：1工资待遇：面议工作地点：香港岗位信息
岗位职责
技术战略与架构设计：负责建筑施工领域垂类大模型（LLM）的技术路线规划与架构设计。
模型优化与效果调优：负责开源大模型（如Qwen、Llama3等）的选型、私有化部署及指令微调（SFT）。通过Prompt工程、知识库构建及向量数据库优化，解决模型在建筑专业术语理解上的幻觉问题，提升推理精度。
团队管理与工程化交付：带领AI研发团队（算法、后端、数据工程师），建立标准化的开发流程（MLOps）。负责与业务部门、外部合作伙伴（如高校、云厂商）的技术对接，推动AI产品在项目部的实际交付与迭代。 数据安全与合规：制定企业级数据资产保护策略，确保施工数据、造价数据在模型训练与推理过程中的安全性，符合国密标准及行业合规要求。
任职要求
学历与专业：全日制本科及以上学历，计算机、人工智能、土木工程（具备数字化背景）等相关专业。
经验要求：5年以上软件开发经验；有建筑行业软件（如BIM、智慧工地、造价软件）研发背景者优先。
核心技术栈： 精通C/C++或者Java，或Python开发，熟悉FastAPI/Flask等框架。 深入理解Transformer架构，熟练掌握LangChain、LlamaIndex等开发框架。 精通RAG技术全链路（文档解析、清洗、向量化、检索重排序），有Milvus、Chroma等向量数据库实战经验。 具备Agent开发经验，能利用Function Calling实现工具调用与任务规划。
行业认知：熟悉建筑施工全流程业务逻辑，理解招投标、施工组织设计、工程变更等核心概念，能“听懂”工程师的语言。 软性素质：具备极强的逻辑思维与跨部门沟通能力，抗压能力强，能适应短期项目现场调研。
加分项 有“AI+建筑”落地项目案例（如智能审图、自动生成施工方案）。 熟悉BIM二次开发（Revit/Tekla API）或CAD图形处理技术。
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AI雷达系统工程师发布日期：2026-03-04招聘人数：1工资待遇：面议工作地点：香港岗位信息
岗位职责
负责 AI 智能雷达传感器软硬件一体化研发；
搭建雷达产品信息化测试、仿真体系；
参与产品全生命周期迭代，优化产品良率与量产方案；
协同算法、硬件团队落地智能雷达技术路线，完成技术文档撰写；
岗位要求：
1. 信号处理/信息工程/电子工程/计算机/人工智能及相关专业学士及以上学历；
2. 熟悉毫米波雷达系统工作原理，掌握FMCW信号工作原理、DOA估计算法（MUSIC、ESPRIT等）、MIMO信号处理、杂波抑制技术等，了解波形设计及雷达信号去噪技术；
3. 掌握目标检测、数据关联、卡尔曼滤波、粒子滤波、多目标跟踪（MTT）等算法；熟悉CNN；
4. Transformer、RNN、图神经网络（GNN）等常见网络模型，有雷达点云/回波数据与深度学习结合的研究经验者优先；
5. 精通Python、Matlab，熟悉至少一个深度学习框架（PyTorch、TensorFlow等)；
6. 数学基础扎实：具备良好的概率统计、矩阵运算、优化算法基础；
7. 能够处理雷达原始数据，进行算法验证和仿真测试；
8. 具备良好的科研能力和英文文献阅读能力，能复现并优化前沿算法。