博世
销售数字化专家（流程与卓越运营方向）
销售数字化专家（流程与卓越运营方向）
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
云原生技术
数据分析
数据可视化
销售流程优化
AI应用
API设计
BI工具
SAP
SQL
AI 估算 · 25k–45k
该岗位要求数字化与销售复合技能，技术门槛高，且位于上海，市场竞争力强，薪资水平具有吸引力。
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于销售流程数字化与卓越运营的专家岗位
你将负责优化端到端的数字化销售流程，利用数据分析、BI工具和AI技术来提升销售规划、控制和商业运营的效率和准确性
核心工作包括开发数字化工具、分析销售KPI数据，并为销售团队提供培训和指导
最低要求
教育背景：数据科学、工商管理、销售管理或相关领域的学士/硕士学位
经验：在数字化或AI领域拥有3年以上经证实的工作经验
技术技能与能力：
强大的数据分析和解决问题的能力，能够将洞察转化为可执行的措施
编程语言和框架，熟练掌握后端/前端语言，例如Python
精通数据库设计、优化和查询，例如SQL
熟悉云原生技术、API设计
在销售流程方面有经验，例如销售规划、控制
工作职责
优化销售卓越框架（包括销售规划与控制、报价流程和商业运营）
设计和开发数字化工具（如SAP、BI、销售自动化软件、分析平台等），以简化工作流程、提高数据准确性并提升团队生产力
通过仪表板分析、跟踪和报告销售KPI数据（STP、SE、PCR、AR、DSO），为销售和规划/控制团队识别机会、风险和可操作的洞察
为销售区域（销售、销售规划与控制人员、项目经理、商业经理）提供有针对性的指导和培训，使他们掌握先进的数字化知识和技能
与跨职能团队（如财务与控制、物流、业务单元）合作，在公司层面利用数字化和AI工具
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：博世作为跨国巨头，能提供稳定的职业环境、完善的培训体系和行业领先的实践机会
- 技能复合：岗位结合了数据技术（Python, SQL）与业务（销售运营），有助于培养稀缺的复合型人才，竞争力强
- 前景广阔：企业数字化转型是长期趋势，该岗位经验在工业、科技等多个行业都极具价值
- 影响力大：工作直接优化核心销售流程，成果易于量化，对个人成就感和职业背书有积极影响
- 沟通协调复杂：需要频繁与销售、财务、技术等多部门沟通，对跨部门协作和说服能力要求高
- 业务理解门槛：不仅需要技术能力，还需深入理解销售规划、控制等专业业务逻辑，学习曲线较陡
- 适合具备3年以上数据分析或数字化项目经验，对销售业务有浓厚兴趣，并希望在大平台将技术能力应用于实际业务场景的求职者
缺点 / 挑战
- 技术更新压力：需持续学习新的数据分析方法、AI工具和销售技术，以保持解决方案的先进性
角色解读
- 专业路径：可向资深数据科学家、销售运营高级专家或数字化产品经理方向发展，深化在AI、大数据领域的应用
- 管理路径：积累项目经验和跨部门协作能力后，可转向销售运营管理、数字化转型项目经理等管理岗位
- 行业路径：在博世积累的工业领域数字化经验，为进入其他高端制造、汽车行业的类似岗位奠定基础
- 你将作为销售流程的数字化专家，核心工作是优化销售规划、控制和商业运营的端到端流程
- 你需要设计和开发数字化工具（如SAP、BI平台），并利用Python、SQL等技术进行数据分析和系统构建
- 你需要分析销售KPI数据，通过仪表板为团队提供数据洞察，并识别业务机会与风险
- 你需要为销售、规划等团队提供数字化技能培训，并与财务、物流等部门协作推动公司级数字化项目
- 需要扎实的数据分析能力，能够使用Python、SQL等工具处理数据并转化为业务洞察
- 需要熟悉销售流程（如规划、控制）和相关的数字化工具（SAP、BI），具备流程优化经验
- 需要具备一定的软件开发或工具配置能力，了解云原生、API设计等技术以构建解决方案
- 需要良好的沟通和培训能力，能够向非技术背景的销售团队解释复杂的数据和工具
申请策略
- 申请前可研究博世的业务板块和近年数字化转型案例，在面试中展现对公司的了解和业务契合度
- 准备1-2个你如何将技术方案成功推广给非技术团队并取得积极反馈的具体故事
- 重点突出与销售流程优化、销售数据分析相关的项目经验，用具体数据说明如何提升效率或准确性
- 详细展示技术栈，特别是Python、SQL在数据分析或工具开发中的实际应用案例和成果
- 强调任何跨部门协作、培训或推动变革的经历，以证明沟通和影响力
- 如有SAP、BI工具（如Tableau, Power BI）的使用或实施经验，务必明确列出
- 可提前复习销售关键绩效指标（如STP, DSO）的含义和分析方法，并思考如何用数据呈现
- 加强Python在数据处理（Pandas, NumPy）和自动化脚本方面的练习，准备可演示的小项目
面试指南
- 对于案例类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出数据驱动决策和量化成果
- 对于方案设计类问题，先明确业务目标和用户痛点，再阐述技术选型、实施步骤和预期价值，展现业务与技术结合的逻辑
- 对于沟通协作类问题，强调倾听、换位思考、用业务语言沟通以及寻找共同目标，并辅以具体事例证明有效性
- 请分享一个你使用数据分析优化业务流程（最好是销售相关）的具体案例，包括你用的工具、方法和最终效果
- 如果销售团队抱怨现有报表不够直观，你会如何设计一个新的BI仪表板来满足他们的需求？
- 你如何向一位不懂技术的销售经理解释一个复杂的数字化项目（如引入AI预测模型）的价值和风险？
- 请描述你遇到过的跨部门协作挑战，以及你是如何解决并推动项目前进的
- 你如何看待AI在销售规划与控制中的应用前景？可以结合你过去的经验谈谈
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