酷澎
Principal, Supply Chain Data Analyst (Instock Analytics)
Principal, Supply Chain Data Analyst (Instock Analytics)
发布于 3 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公数据分析与科学
数据分析与科学
Bi工具
Sql
供应链管理
分布式机器学习
大型语言模型
库存管理
机器学习
特征工程
统计建模
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
跨国电商巨头高阶供应链数据科学岗，技术前沿、业务核心、薪资预期高，但工作强度与压力较大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.3万
比数据分析与科学中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 200 个在招 · 其中数据分析与科学 2 个
市场机会
选择不多
台北 · 数据分析与科学 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于酷澎台湾入库供应链管理系统团队，致力于利用先进的机器学习和数据分析技术解决库存、采购及需求预测等核心供应链难题
你需要主导大规模数据项目，构建并优化AI/ML模型，与跨部门团队紧密合作，以数据驱动业务决策，提升整体供应链运营效率
最低要求
拥有10年以上需求预测、订购、采购、库存管理和供应链方面的渐进式工作经验
具备领导大型项目并影响多个业务部门高级利益相关者的成功记录
精通SQL、BI工具和统计建模
有机器学习应用经验者优先
拥有供应链、运筹学或相关领域的学士学位
强烈优先考虑拥有硕士学位或MBA
具备向高管受众传达复杂数据洞察并在无职权情况下施加影响的卓越能力
具备设定高标准、推动卓越运营并在模糊环境中交付成果的公认能力
拥有电子商务和/或零售行业经验，具备全球或多市场背景
具备强大的领导力，热衷于培养人才并培育创新文化
工作职责
展示海量数据集特征工程、有效探索性数据分析以及使用行业标准AI/ML模型和大型语言模型进行模型构建的深厚技术知识
熟练掌握监督学习（线性/逻辑回归）和无监督算法（K-means聚类）
理解庞大数据集背后的业务现实，开发包含分析和营销管理的有意义解决方案
与业务团队、工程团队和合作伙伴团队等内部利益相关者密切合作，在各自关注领域保持一致
通过采用新的建模技术和程序进行创新
热衷于处理海量数据集（训练/微调），喜欢将数据集整合在一起以回答业务问题
在数据集的创建和管理方面具备深厚专业知识
实施和运营稳定、可扩展的数据流解决方案，从生产系统进入面向最终用户的应用程序/报告
确保解决方案具有容错、自愈和自适应能力
使用分布式机器学习和统计算法，在大规模下利用海量数据来服务客户
优先资格
拥有机器学习应用经验
拥有硕士学位或MBA学位
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于电商与供应链结合的核心领域，能够接触海量真实业务数据与前沿AI技术
- 职位级别高（Principal），拥有较大的业务影响力和跨部门资源调动空间
- 依托跨国电商巨头的平台，具备广阔的国际视野和多市场业务 exposure
- 需要在模糊和快速变化的环境中推动项目，对业务理解和技术落地的双重能力要求极高
- 协调多个业务部门和利益相关者，沟通与推动落地的隐性成本较大
- 适合拥有深厚供应链业务背景，同时具备扎实数据科学技能，且渴望在大型跨国电商平台发挥战略影响力的高级复合型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向供应链数据科学总监或首席数据官（CDO）等高层管理方向发展
- 也可深耕供应链优化领域，成为行业顶尖的供应链算法与策略专家
- 利用机器学习和数据分析技术，解决库存管理、需求预测和采购等核心供应链难题
- 负责海量数据集的特征工程、探索性分析及AI/ML模型（包括LLM）的构建与部署
- 与业务、工程等跨部门团队紧密合作，将数据洞察转化为实际的供应链优化策略
- 具备10年以上供应链、需求预测及库存管理经验，精通SQL、BI工具及统计建模
- 熟练掌握监督/无监督机器学习算法，并有分布式机器学习和大型语言模型应用经验
- 拥有出色的跨部门沟通与影响力，能够向高管清晰传达复杂数据洞察
申请策略
- 深入了解酷澎在台湾的业务模式（如Rocket Delivery），思考其供应链痛点及数据优化空间
- 突出10年以上供应链核心环节（需求预测、库存优化）的实战经验及量化业务成果
- 详细展示主导的大型数据科学项目，特别是机器学习、LLM在供应链场景的落地案例
- 强调跨部门协作、影响高管决策以及团队/人才培养的领导力经验
- 深化对大型语言模型（LLM）及生成式AI在供应链场景中应用的理解与实践
- 提升分布式系统架构知识，以更好地应对海量数据流和可扩展数据解决方案的设计
面试指南
- STAR法则：针对业务案例，清晰阐述情境、任务、行动（技术+业务结合）和量化结果
- 影响力模型：强调同理心、数据故事化表达以及寻找共同利益点来推动跨部门协作
- 请分享一个你利用机器学习或数据模型显著优化库存管理或需求预测的成功案例
- 在面对业务部门对数据洞察不理解或抵触时，你如何施加影响并推动方案落地？
- 你如何看待生成式AI或大型语言模型在未来供应链管理中的应用潜力？
- 描述一次你在模糊环境中设定高标准并带领团队交付复杂项目的经历
- 准备2-3个深度的供应链数据科学项目案例，重点突出技术选型、业务难点及最终收益
- 研究酷澎的供应链模式及台湾电商市场特点，准备针对性的业务优化假设
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
Principal级别且要求10年以上经验，薪资预期处于市场高位，但JD未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：4千–6.5万/月）
成长发展
80较高
岗位涉及前沿AI/ML及LLM技术在供应链的应用，技术栈现代，且级别较高，具备良好的专业深度发展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、BI、Machine Learning、LLM、Supervised/Unsupervised algorithms、Distributed machine learning
业务类型cost_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与工时安排，且Principal级别通常面临较高的业务压力与跨部门协调工作，WLB情况无法判断。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
电商供应链优化能直接提升消费者购物体验与物流效率，具有一定的社会价值，但主要仍为商业驱动。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号reimagining the shopping experience、wowing each customer
创新程度积极采用新技术
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