玛莎拉蒂
Supply Chain Transformation
Supply Chain Transformation
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
供应链、采购与物流
数据分析
流程优化
供应链管理
KPI管理
汽车行业
决策支持
It系统部署
AI 估算 · 20k–35k
供应链数据分析岗位，外资车企平台，技能复合度高，月薪区间2-3.5万。
职位详情
关于这个职位
该职位负责供应链转型中的流程、绩效与数据工作，主要职责包括定义和优化流程与IT系统、制定和协调关键绩效指标（KPI），以及分析数据以支持决策
适合有供应链或数据分析背景、追求流程优化与数据驱动决策的中级专业人才
最低要求
确保在其技术应用领域中，承担以下一项或多项职责：定义、优化和部署流程和/或IT系统
定义和协调KPI（定义、整合、分析等）
分析和解读数据以做出最佳决策
工作职责
对于其技术应用领域，确保承担以下一项或多项角色：定义、优化和部署流程和/或IT系统
定义和协调KPI（定义、整合、分析等）
分析和解读数据以做出最佳决策
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 全球知名汽车品牌，平台大，流程规范
- 供应链转型是行业热点，技能积累价值高
- 职位涉及数据驱动决策，符合数字化趋势
- 工作内容涉及多方协调，沟通要求高
- 流程优化需要深入业务，学习曲线较陡
- 需同时关注流程、IT和数据，综合能力要求高
- 适合具有供应链或数据分析背景，希望在大平台中深耕流程优化与数据驱动决策的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向供应链管理专家或数据分析专家方向发展
- 有机会晋升为供应链经理或数据团队负责人
- 积累行业经验后，可转型至咨询或科技公司供应链领域
- 定义和优化供应链流程及IT系统，提升运营效率
- 制定并协调关键绩效指标（KPI），进行数据整合与分析
- 基于数据分析结果，为管理层提供决策支持
- 熟悉供应链管理流程和IT系统（如ERP、WMS）
- 具备数据分析和可视化能力（如Excel、SQL、BI工具）
- 掌握KPI定义与监控方法，能推动跨部门协作
申请策略
- 了解Stellantis的电气化战略和供应链数字化方向，在面试中展现匹配度
- 强调对数据驱动决策的理解和实践经验
- 突出供应链项目经验，尤其是流程优化和IT系统部署
- 展示数据分析成果，如通过KPI提升效率的案例
- 强调跨部门协作和推动变革的能力
- 补充数据分析工具（如Python、Tableau）和供应链管理系统知识
- 学习项目管理方法（如PMP、敏捷）以支持流程优化
面试指南
- 用STAR法则回答行为问题：情境、任务、行动、结果
- 展示数据分析案例时，强调数据来源、分析方法、洞察和业务影响
- 请描述一次你优化供应链流程的经历
- 你如何定义和监控KPI？举个具体例子
- 你使用过哪些数据分析工具？如何用数据支持决策？
- 你如何处理跨部门沟通中的冲突？
- 你对供应链数字化转型有什么看法？
- 复习供应链基础知识，熟悉汽车行业供应链特点
匹配度报告
58
综合匹配度
外资车企供应链数据岗，技能成长空间尚可，但WLB一般，福利不明确。
适合人群
适合重视技能成长、愿意在稳定平台中深耕供应链管理，且不介意固定办公模式的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展70
工作生活40
使命价值55
薪资福利匹配
65中等
薪资水平在市场范围内，但福利不明，整体补偿性中等。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展匹配
70中等
职位涉及流程优化和数据分析，技能有成长空间，但未明确培训或晋升路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈供应链管理、KPI、数据分析、IT系统
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，生活化满足度低。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
55较低
汽车行业稳定但属传统制造业，社会影响力一般，创新水平跟随主流。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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