22490-供应链改善工程师

优缺点分析

角色解读

• 内部晋升：可向高级供应链改善专家、供应链经理发展，负责更复杂、战略级的优化项目
• 横向拓展：转向供应链其他职能如计划、采购经理，或转岗至数字化团队
• 专业深化：成为供应链数字化领域专家，带领团队，甚至迈向咨询或行业解决方案角色
• 梳理供应链全链路流程（采购、计划、仓储、物流），识别效率低点和流程缺陷
• 设计数字化、智能化优化方案，如需求预测模型、库存管控工具，并推动落地实施
• 跨部门协同（业务、IT、运营）推进改善项目，确保项目按计划见效
• 运用数据分析工具（SQL、BI）进行专项分析，输出业务洞察为决策提供依据
• 供应链核心环节知识：熟悉采购、计划、仓储、物流等流程
• 数据分析能力：熟练使用Excel、SQL、BI工具进行数据处理和洞察
• 项目管理与沟通能力：能有效推动跨部门复杂项目落地
• 创新意识：了解AI、数字化等前沿技术，并能应用于供应链优化

申请策略

• 在面试前研究梅特勒托利多的产品和供应链特点，思考如何应用你的经验
• 准备一个完整的供应链改善案例，用STAR法则描述背景、挑战、行动和结果
• 突出供应链优化项目经验：详细描述你如何识别痛点、设计解决方案并量化成果
• 强调数据分析技能：列举SQL、BI工具使用案例，展示数据驱动决策能力
• 展示跨部门协作案例：体现你在复杂项目中协调多方、推动落地的能力
• 提及供应链数字化或AI相关经验：即使只是初步了解，也能体现创新意识
• 强化数据分析工具：深入学习SQL高级查询、BI工具（如Power BI/Tableau）和Python基础
• 了解供应链数字化趋势：学习需求预测、库存优化等经典模型，关注AI在供应链中的应用

面试指南

• STAR法则：在回答项目案例时，清晰描述情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）和结果（Result），重点突出你的贡献和量化成果
• 问题解决框架：先分析问题根源，再提出解决方案，最后验证效果
• 展现逻辑思维和数据支撑
• 请分享一个你成功推动供应链优化项目的案例，你是如何识别问题并落地的？
• 你如何利用数据分析来发现供应链中的效率瓶颈？可以举例说明
• 当跨部门项目推进遇到阻力时，你通常如何协调和解决？
• 你对供应链数字化工具（如WMS、TMS、预测系统）有哪些了解？
• 如何看待AI在供应链管理中的应用？你认为哪些场景可以优先尝试？