SC Planning Digital Transformation Leader

优缺点分析

角色解读

• 向供应链数字化专家或首席架构师方向发展，主导大型转型项目
• 可晋升至供应链数字化总监或全球规划系统负责人，管理团队和战略规划
• 积累行业经验后，可转型为供应链咨询顾问或创业公司的技术合伙人
• 与供应链规划团队协作，开发数据分析工具和数字应用，提升绩效管理和决策效率
• 负责系统架构设计、前后端开发，维护数据平台稳定性，推动SMART规划项目
• 拓展数据源，建立数据基础，为供应链人员提供更全面的数据视角
• 开发并部署外包工具，支持全国分包商的数字化管理
• 精通多种数据库（SQL、Oracle、MySQL）及数据处理工具（Pandas、NumPy）
• 掌握AI Agent、机器学习框架（TensorFlow、PyTorch等），能应用算法解决业务问题
• 具备全栈开发能力，熟练使用Java、Python、JavaScript、VUE等语言和框架
• 优秀的架构设计能力、逻辑思维和项目管理能力，能独立推动项目落地

申请策略

• 面试前了解施耐德在供应链数字化方面的战略和现有工具（如DSS平台），展现对业务的关注
• 准备一个与供应链数字化相关的案例，突出从需求分析到技术落地的完整过程
• 突出全栈项目经验，尤其是使用Python、Java、VUE等开发的实际应用，附上GitHub链接
• 强调机器学习或AI相关项目，展示在供应链场景（如需求预测、库存优化）的应用成果
• 体现架构设计能力，例如设计过可扩展的系统或数据平台，并产生可量化的效益
• 提及与业务部门协作的经验，展示跨团队沟通和项目管理能力
• 若对供应链业务不熟，可学习SIOP、SSCM等基础概念，了解行业痛点
• 补充AI Agent和Harness框架的实际使用经验，可以通过开源项目或demo实践

面试指南

• 对于技术案例题，采用STAR法则：背景-任务-行动-结果，重点突出架构决策和技术难点
• 对于协作问题，强调主动沟通、利益相关者分析和渐进式推进策略
• 对于设计类问题，从业务需求出发，考虑扩展性、可维护性和数据质量，给出权衡方案
• 请描述一个你主导的数字化转型项目，从架构设计到落地的过程
• 如何利用机器学习优化供应链规划中的需求预测？请举例说明
• 面对跨部门协作中的阻力，你通常如何推动项目进展？
• 你如何设计一个可扩展的数据平台以支持多业务场景？
• 在维护现有系统稳定性的同时，如何推进新功能开发？