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?一、數(shù)據(jù)挖掘與建模：??
1、利用 Python 及相關(guān)庫(kù)（如 Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）或各類(lèi)宏觀數(shù)據(jù)，收集、清洗、整合多維度土地和市場(chǎng)數(shù)據(jù)（如宏觀經(jīng)濟(jì)、人口、規(guī)劃、競(jìng)品、房?jī)r(jià)、地價(jià)等）。
2、設(shè)計(jì)、構(gòu)建和優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于土地價(jià)值評(píng)估、市場(chǎng)熱度預(yù)測(cè)、投資風(fēng)險(xiǎn)量化、最佳拿地時(shí)機(jī)判斷等。
3、構(gòu)建地塊自動(dòng)評(píng)級(jí)和推薦系統(tǒng)，輔助投資團(tuán)隊(duì)快速篩選高潛力目標(biāo)。
?二、投資分析支持：??
1、深度理解房地產(chǎn)土地投資拓展業(yè)務(wù)流程，包括項(xiàng)目可研、經(jīng)濟(jì)測(cè)算、投資回報(bào)分析等。
2、將復(fù)雜的模型輸出結(jié)果轉(zhuǎn)化為直觀的可視化報(bào)告（使用 Matplotlib, Seaborn, Tableau 等工具），向投資決策層呈現(xiàn)清晰的洞察和建議。
3、參與項(xiàng)目可行性研究，從數(shù)據(jù)角度提供量化的風(fēng)險(xiǎn)與收益分析。
?三、工具與平臺(tái)建設(shè)：??
1、參與開(kāi)發(fā)或優(yōu)化內(nèi)部投資分析工具和平臺(tái)，提升團(tuán)隊(duì)的研究效率和決策科學(xué)性。
2、建立和維護(hù)土地投資相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)。
?四、任職資格?
?1、學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn)：??
（1）本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、地理信息系統(tǒng)、房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)、土地資源管理等相關(guān)專(zhuān)業(yè)。
（2）有做過(guò)宏觀經(jīng)濟(jì)研究、房地產(chǎn)及人口接口研究、客戶(hù)敏感性分析研究的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)。
?2、技術(shù)要求：??
（1）精通 Python 編程，有扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法基礎(chǔ)，并擁有實(shí)際的數(shù)據(jù)分析或機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
（2）熟練掌握主流機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)（如 Scikit-learn）和數(shù)據(jù)分析庫(kù)（如 Pandas, NumPy）。
（3）具備良好的數(shù)據(jù)敏感度和邏輯分析能力，能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題并解決問(wèn)題。
?3、行業(yè)理解力：??
（1）對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)，特別是土地市場(chǎng)、投資拓展流程有濃厚的興趣和基本的認(rèn)知。
（2）具備快速理解“容積率”、“樓面價(jià)”、“溢價(jià)率”、“投資回報(bào)率”等房地產(chǎn)核心指標(biāo)的能力。
?五、優(yōu)先考慮條件（加分項(xiàng)）??
1、擁有使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決實(shí)際房地產(chǎn)、金融或城市研究相關(guān)問(wèn)題的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)或工作經(jīng)歷。
2、熟悉 GIS（地理信息系統(tǒng)）軟件或空間數(shù)據(jù)分析（如 GeoPandas）。
3、了解常見(jiàn)的房地產(chǎn)投資測(cè)算模型和財(cái)務(wù)知識(shí)。
4、優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化能力和報(bào)告撰寫(xiě)能力。