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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：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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建築施工AI系統工程師发布日期：2026-05-04招聘人数：不限工资待遇：工作地点：香港岗位信息
崗位職責
技術戰略與架構設計：負責建築施工領域垂類大模型（LLM）的技術路線規劃與架構設計。
模型優化與效果調優：負責開源大模型（如Qwen、Llama3等）的選型、私有化部署及指令微調（SFT）。通過Prompt工程、知識庫構建及向量數據庫優化，解決模型在建築專業術語理解上的幻覺問題，提升推理精度。
團隊管理與工程化交付：帶領AI研發團隊（算法、後端、數據工程師），建立標準化的開發流程（MLOps）。負責與業務部門、外部合作伙伴（如高校、雲廠商）的技術對接，推動AI產品在項目部的實際交付與迭代。 數據安全與合規：制定企業級數據資產保護策略，確保施工數據、造價數據在模型訓練與推理過程中的安全性，符合國密標準及行業合規要求。
任職要求
學歷與專業：全日制本科及以上學歷，計算機、人工智能、土木工程（具備數字化背景）等相關專業。
經驗要求：5年以上軟件開發經驗；有建築行業軟件（如BIM、智慧工地、造價軟件）研發背景者優先。
核心技術棧： 精通C/C++或者Java，或Python開發，熟悉FastAPI/Flask等框架。 深入理解Transformer架構，熟練掌握LangChain、LlamaIndex等開發框架。 精通RAG技術全鏈路（文檔解析、清洗、向量化、檢索重排序），有Milvus、Chroma等向量數據庫實戰經驗。 具備Agent開發經驗，能利用Function Calling實現工具調用與任務規劃。
行業認知：熟悉建築施工全流程業務邏輯，理解招投標、施工組織設計、工程變更等核心概念，能“聽懂”工程師的語言。 軟性素質：具備極強的邏輯思維與跨部門溝通能力，抗壓能力強，能適應短期項目現場調研。
加分項
有“AI+建築”落地項目案例（如智能審圖、自動生成施工方案）。 熟悉BIM二次開發（Revit/Tekla API）或CAD圖形處理技術。
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AI雷達系統工程師发布日期：2026-03-04招聘人数：不限工资待遇：工作地点：香港岗位信息
崗位信息
崗位職責
負責 AI 智能雷達傳感器軟硬件一體化研發；
搭建雷達產品信息化測試、仿真體系；
參與產品全生命週期迭代，優化產品良率與量產方案；
協同算法、硬件團隊落地智能雷達技術路線，完成技術文檔撰寫；
崗位要求：
1. 信號處理/信息工程/電子工程/計算機/人工智能及相關專業學士及以上學歷；
2. 熟悉毫米波雷達系統工作原理，掌握FMCW信號工作原理、DOA估計算法（MUSIC、ESPRIT等）、MIMO信號處理、雜波抑制技術等，瞭解波形設計及雷達信號去噪技術；
3. 掌握目標檢測、數據關聯、卡爾曼濾波、粒子濾波、多目標跟蹤（MTT）等算法；熟悉CNN；
4. Transformer、RNN、圖神經網絡（GNN）等常見網絡模型，有雷達點雲/回波數據與深度學習結合的研究經驗者優先；
5. 精通Python、Matlab，熟悉至少一個深度學習框架（PyTorch、TensorFlow等)；
6. 數學基礎紮實：具備良好的概率統計、矩陣運算、優化算法基礎；
7. 能夠處理雷達原始數據，進行算法驗證和仿真測試；
8. 具備良好的科研能力和英文文獻閱讀能力，能復現並優化前沿算法。