全栈工程师（AI 与数据平台）
Fullstack Engineer (AI & Data Platform)
Product:AI原生房地产智能平台
Stage:种子/创意阶段
会乌克兰语是加分项
Location:远程（欧洲）
🚀 机会介绍
我们正在为房地产市场构建智能层。
我们的平台从数千个非结构化的现实世界网络来源自动发现、标准化并分析房产数据。
目标不是房源或文档搜索，而是结构化的市场智能：趋势、异常和投资相关信号。
作为我们的第一位工程招聘，你将从0到1设计核心架构，构建数据和智能基础，并随着团队扩展成长为技术领导者。
🧠 你将负责
- 设计并构建可扩展的数据采集系统，处理混乱、反爬虫保护的来源。
- 创建一个集中的数据/知识层，对不同来源的房产信息进行标准化和关联。
- 开发分析与机器学习层，计算市场信号并检测异常。
- 使用大语言模型作为结构化数据和计算指标之上的接口和推理层。
- 直接与创始人合作，参与产品决策和技术方向。
- 建立工程标准，并随团队扩大逐步帮助扩展团队。
最重要的要求（核心条件）
- 有从零开始构建生产系统的丰富经验。
- 具备后端、前端和数据工程背景（语言无关）。
- 能够处理非结构化数据和不稳定的数据源。
- 对机器学习/分析流程有实际理解（非研究导向）。
- 有在真实系统中使用大语言模型的经验（超出简单的API调用）。
- 有主人翁意识，对早期高影响力的工作感兴趣。
当前技术方向（灵活）
这反映了我们目前的方向，而不是严格的清单。
我们更关注你的思维方式，而不是你是否使用过每种工具。
- 后端：Node.js
- 数据：PostgreSQL（可选图或向量扩展）
- 采集：Playwright / 类似的爬取方法
- 分析与AI：用于信号和异常检测的机器学习
- 大语言模型：代理工作流、使用工具的大语言模型，可选MCP
- 前端：Angular/React
- 基础设施：云（AWS/GCP）、Docker、CI/CD
⭐ 有加分项
- 有作为创始成员或早期工程师的经验。
- 知识图谱或复杂数据模型的知识。
- 在房地产科技、金融科技或市场智能产品领域的工作经验。
重要说明
我们不期望一个人永久覆盖所有层面。
你的初始重点将根据你的优势来定，随着产品发展，我们会围绕你招聘。
如何申请
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Product:AI-Native Real Estate Intelligence Platform
Stage:Seed / Idea Stage
Ukrainian is a plus
Location:Remote (Europe)
🚀 The Opportunity
We’re building theintelligence layer for the real estate market.
Our platform automatically discovers, normalizes, and analyzes property data from thousands ofunstructured, real-world web sources.
The goal is not listings or document search - butstructured market intelligence: trends, anomalies, and investment-relevant signals.
As ourfirst engineering hire, you’ll design the core architecture from0→1, build the data and intelligence foundation, and grow into a technical leader as the team scales.
🧠 What You’ll Own
- Design and build ascalable data ingestion systemfor messy, anti-bot-protected sources.
- Create acentralized data / knowledge layerthat normalizes and connects property information across sources.
- Develop ananalytics & ML layerto compute market signals and detect anomalies.
- UseLLMs as an interface and reasoning layeron top of structured data and computed metrics.
- Work directly with the founders on product decisions and technical direction.
- Establish engineering standards and help scale the team over time.
What Matters Most (Core Requirements)
- Strong experience buildingproduction systems from scratch.
- Solidbackend, frontend and data engineeringbackground (language-agnostic).
- Comfort working withunstructured data and unstable sources.
- Practical understanding ofML / analytics pipelines(not research-heavy).
- Experience usingLLMs in real systems(beyond simple API calls).
- Ownership mindset and interest in early-stage, high-impact work.
Current Technical Direction (Flexible)
This reflects ourcurrent direction, not a strict checklist.
We care more about how you think than whether you’ve used every tool.
- Backend: Node.js
- Data: PostgreSQL (+ optional graph or vector extensions)
- Ingestion: Playwright / similar scraping approaches
- Analytics & AI: ML for signals and anomaly detection
- LLMs: agentic workflows, tool-using LLMs, optional MCP
- Frontend: Angular/React
- Infra: Cloud (AWS/GCP), Docker, CI/CD
⭐ Nice to Have
- Experience as afounding or early-stage engineer.
- Knowledge graphs or complex data models.
- Work in PropTech, FinTech, or market intelligence products.
Important Note
We don’t expect one person to permanently cover every layer.
Your initial focus will match your strengths, and we’ll hire around you as the product grows.
How to Apply
Share your GitHub, portfolio, or examples of systems you’ve built involvingdata pipelines, analytics, or AI-driven products.
Originally posted on Himalayas