拜耳
Data & Insight Manager
Data & Insight Manager
发布于 6 个月前中层管理(经理/总监)
ChinaChina
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
数据分析与科学
仪表板开发
商业洞察
敏捷项目管理
数据分析
数据管理
采购分析
Power BI
生成式AI
薪资面议
暂无薪资依据说明。
职位详情
关于这个职位
作为数据与洞察经理，您将负责拜耳作物科学采购部门的数据分析、管理与数字化创新工作
核心职责包括制定并实施采购数据分析路线图，确保数据质量，开发标准化工具与仪表板，并利用前沿技术（如生成式AI）推动数字化项目
您需要与跨职能团队紧密合作，将业务需求转化为可落地的数据解决方案，为战略决策提供数据驱动的洞察
最低要求
教育背景：计算机科学、应用统计学、工程学、工商管理或相关领域的硕士或博士学位
专业经验：在数据科学、数据分析、敏捷项目管理（如Scrum）或采购分析领域拥有2年以上专业经验
成功记录：拥有从问题定义、数据获取到洞察、可视化和利益相关者采纳的端到端分析项目交付经验
技术技能：具备数据管理、数据整理、探索性分析、统计技术和可视化能力
精通Excel和Power BI（报告、仪表板、DAX、Power Query）
对算法、数据结构和编程逻辑有扎实的理解
能够将业务问题和数据需求转化为结构化的分析方法及精确的用户故事
业务与领域知识：具备强大的商业头脑和流程理解能力，最好在采购和/或产品供应领域
能够将分析与可衡量的业务成果联系起来
了解新趋势和技术（如生成式AI、智能体AI）及其实际应用
个人与沟通技能：出色的演示和沟通技巧
能够向非技术利益相关者解释复杂的分析概念
强大的人际交往能力
能够跨职能协作并影响决策
自我驱动，工作风格结构化、以结果为导向
在压力下具有韧性
高度组织性
能够管理多个项目，有效确定优先级并满足紧迫的截止日期
好奇心强，具有实验精神和持续学习的承诺
语言：流利的英语和中文，包括书面和口语
工作职责
展现DSO行为：关注成果、展现最佳自我并包容他人、协作并承担责任、为客户共同创造、快速行动、学习和进化
为采购领域制定和维护数据分析与数据管理优先事项的路线图（例如，市场情报、价格指数、成本通胀、消除重复和手动工作）
领导与采购领域团队合作，为优先路线图主题开发和实施解决方案
通过定期验证、根本原因分析、可持续修复和改进数据收集，建立并维护高质量数据
与采购领域和IT团队合作，确保内部数据库的数据新鲜度和可信度
作为数据需求、访问和质量的主要联系人
将需求转化为概念验证和可扩展的解决方案
为利益相关者和团队提供建议
为市场情报、支出和通胀跟踪、风险及可持续性开发、标准化和维护集中化的采购工具和仪表板
使用新技术（如GenAI和智能体解决方案）识别、界定和交付数字化与创新项目
定义章程、范围、交付成果和收益
在作物科学采购部门内培养数字化思维和创新文化
建立并参与数字化社区
就数字工具和人工智能进行培训，在作物科学采购部门内创建数字化倡导的倍增效应
研究和对标一流的采购创新解决方案
构建数据，并通过前瞻性分析实现数据驱动的决策，以识别风险和改进机会
记录发现并向团队和利益相关者展示结果
在战略项目中支持项目经理和品类经理，为他们提供数据并生成有价值的洞察
优先资格
具备Python技能为佳
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：拜耳作为全球领先的生命科学企业，提供广阔的业务场景和稳定的职业发展平台，项目影响力大
- 技术前沿性：岗位涉及生成式AI等前沿技术探索，有助于积累稀缺的数字化创新经验，提升个人技术竞争力
- 复合型成长：同时接触数据技术、采购业务和项目管理，能快速成长为横跨技术与业务的复合型人才，职业选择面广
- 业务与技术结合难度：需深刻理解复杂的采购业务流程，才能将数据分析有效转化为业务价值，学习曲线较陡
- 适合拥有2年以上数据分析经验，对将数据技术应用于具体业务场景（尤其是供应链/采购领域）充满热情，具备良好沟通能力和结构化思维，并希望在跨国企业平台实现技术与业务双重发展的求职者
缺点 / 挑战
- 跨部门协调压力：需要频繁与采购、IT等多个部门沟通协作，对沟通技巧和推动力要求高，可能面临资源协调的挑战
- 创新项目的不确定性：主导数字化创新项目（如AI应用）可能面临技术落地难、短期效果不明显或资源投入风险
角色解读
- 技术专家路径：深耕数据分析与AI技术，可向首席数据科学家、数据分析总监等高级技术专家方向发展
- 管理路径：凭借跨部门协作和项目管理经验，可晋升为采购数字化负责人、高级经理或转向更广泛的供应链管理岗位
- 行业专家路径：在拜耳的农业或医药领域积累深厚行业知识，成为兼具技术与业务洞察的复合型战略顾问
- 负责采购领域的数据分析路线图规划与落地，将市场情报、成本分析等业务需求转化为具体的数据项目和解决方案
- 主导数据质量管理与工具开发，确保内部数据的准确性与可用性，并构建标准化的仪表板支持决策
- 探索并应用前沿技术（如生成式AI）推动采购流程的数字化与自动化创新项目，提升部门效率
- 作为数据专家，与采购、IT等多部门协作，沟通需求，提供分析支持，并培养团队的数字化能力
- 扎实的数据分析与处理能力，精通Excel、Power BI等工具进行数据整理、可视化及仪表板开发，Python是加分项
- 熟悉敏捷项目管理方法，具备从需求分析到项目交付的端到端经验，并能将业务问题转化为技术方案
- 出色的沟通与协作能力，能够向非技术人员清晰解释复杂数据洞察，并跨团队推动项目落地
- 对采购或供应链业务有深入理解，能将数据分析与实际的成本节约、风险控制等业务成果直接挂钩
申请策略
- 深入了解拜耳作物科学业务及其面临的挑战，在申请材料或面试中展现出你对公司业务与数据结合点的思考
- 仔细研究职位描述中强调的DSO行为准则（如关注成果、协作问责），在面试中通过过往经历展示你符合这些行为模式
- 重点展示端到端的数据分析或数字化项目经验，详细描述你如何从定义问题、处理数据到交付洞察并推动业务决策的全过程
- 突出你在采购、供应链或相关领域的业务理解，用具体案例说明你的分析工作如何带来了可量化的业务成果（如成本节约、效率提升）
- 清晰列出对Excel、Power BI（特别是DAX、Power Query）的精通程度，如有Python、敏捷项目管理（Scrum）经验务必强调
- 通过项目经历或自我描述，体现你出色的跨团队协作能力、结构化的问题解决方式以及对新技术的快速学习与应用能力
- 如果对采购业务不熟悉，可提前学习供应链管理、采购流程的基础知识，了解常见的业务指标（如节约率、供应商绩效）
- 加强Power BI的高级功能实践，特别是复杂DAX公式编写和交互式仪表板设计，可以准备一个作品集
面试指南
- 对于行为或案例问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，并重点强调行动细节和可量化的结果
- 对于技术或场景问题，先展示你的系统性思考框架（如从数据源、处理流程、验证逻辑到沟通反馈），再给出具体解决方案
- 在回答中适时融入对拜耳业务（如作物科学）的理解和对DSO行为准则的体现，展现你的文化契合度
- 请分享一个你从零开始主导的数据分析项目，你是如何定义问题、获取数据、分析并最终让业务方采纳你的建议的？
- 如果采购经理向你抱怨某个仪表板的数据不准确，你的排查和解决思路是什么？
- 你如何看待生成式AI在采购流程中的应用潜力？可以结合一个具体场景谈谈你的想法
- 请描述一次你与业务部门（非技术背景）成功合作完成项目的经历，过程中遇到了什么沟通挑战，你是如何解决的？
- 你如何确定数据分析工作的优先级？当多个业务部门同时提出数据需求时，你会如何处理？
职位点评
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