一汽丰田
物流战略规划工程师P5
物流战略规划工程师P5
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
长春市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
供应链管理
Iot
多式联运
数据分析
数据建模
数智化
流程优化
物流规划
算法优化
系统开发
AI 估算 · 8k–15k
国企背景稳定，长春消费水平适中，P5中级岗位待遇中等偏上，结合行业水平估算。
职位详情
关于这个职位
该职位负责集团物流战略规划与数智化转型，包括物流枢纽选址、多式联运网络方案设计、业务流程优化、信息架构规划及数据运营等工作
需要结合物流与数字化技术，推动系统落地与模型优化，是物流与数据交叉的复合型岗位
最低要求
学历要求：本科及以上学历
工作经验：具有相关领域工作经验
其他：
①热爱一汽，立志做强做优一汽事业，在急难险重任务面前履职尽责、冲锋在前
②具有创新意识与开放的心态，积极挑战高目标，创新成果优秀、履职表现突出
③理想信念坚定，自觉在思想上政治上行动上同以习近平同志为核心的党中央保持高度一致，严格遵守党的政治纪律和政治规矩，严格执行党的路线方针政策
④廉洁自律、遵章守纪、诚实守信、作风务实，无违规违纪等问题
⑤身体素质良好
⑥有一定的组织、协调、沟通能力，有一定的观察、应变、思维和交际能力，富有创造力
⑦有一定的责任心，勇于挑战，具有连续作战、不畏苦累、千方百计达成目标的战斗精神和内驱力
工作职责
参与集团物流枢纽攻坚设计及模型修订、集团战略，收集集团各品牌物流基础数据，进行集团物流枢纽可行性及经济性选址分析，参与集团物流多式联运网络方案规划及模型修订
根据集团物流业务体系方案，参与物流业务系统方案落地执行
基于企业战略，参与制定用户价值图、业务演进图和架构生长图、优化业务流程及及架构
与对业务流程、业务单元、业务要素修订
推进工作台建设，保障流程在线
根据物流业务架构，参与信息架构设计及优化，包括数据资产目录设计、数据模型设计、数据标准设计、数据分布设计
推进数据孪生，应用IOT手段实现边缘数据获取，并组织物流领域的数据运营
参与制定物流物流领域短、中、长期业务指标及数智化产品运营指标体系
结合行业对标及本领域业务现状及愿景，设置灯塔指标
根据业务逻辑及数智化整体架构，参与信息系统逻辑设计、组织系统开发、测试及生产导入
基于业务变革及优化需要，独立开展物流模型及算法的逻辑优化、原型图设计，并协同体系数字化部推进模型的开发与导入
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 国企大平台，工作稳定，福利保障完善
- 涉及物流与数智化融合，技术提升空间大，紧跟行业趋势
- 参与集团级战略规划，视野开阔，对职业发展有益
- 需适应国企文化，流程相对繁琐，决策周期较长
- 政治性要求较多，需注意日常言行合规
- 适合追求稳定、希望在物流与数字化交叉领域深耕，且能适应国企环境的求职者
缺点 / 挑战
- 工作涉及多部门协调，沟通成本较高
角色解读
- 向物流战略专家或高级规划经理发展，主导集团级物流网络优化
- 转型数智化产品经理或数据架构师，深入数字化领域
- 在一汽丰田内部有稳定的晋升通道，可逐步走向管理岗
- 参与集团物流枢纽选址和多式联运网络规划，进行可行性分析及经济性评估
- 推动物流业务流程优化和数智化系统落地，保障流程在线
- 设计信息架构和数据模型，组织数据运营，应用IOT获取边缘数据
- 参与物流模型和算法的逻辑优化，设计原型图并协同开发导入
- 物流规划和数据分析能力，熟悉网络设计及选址模型
- 数据建模和系统设计经验，了解IT架构和数据标准
- IOT技术及数据采集知识，能推动数据孪生
- 良好的沟通协调能力，能跨部门协作推进变革
申请策略
- 关注一汽丰田数字化转型战略，在面试中体现对业务的理解
- 简历中适当融入对国企价值观的认同，但保持专业客观
- 突出物流规划或数据分析项目经验，展示具体成果
- 强调IOT或数据建模相关技能，如使用Python、SQL等进行数据处理
- 体现跨部门协作和沟通能力，可列举协调资源推动落地的案例
- 如有国企或大型企业工作经验，重点描述
- 学习数据建模工具如Python、Power BI，提升分析能力
- 了解IOT设备和数据采集原理，补充边缘计算知识
面试指南
- 项目经历用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出量化成果
- 技术问题需结合理论与实践，展示对物流和数字化结合的理解
- 协调类问题强调沟通策略和推动力，体现结果导向
- 请描述一次物流网络优化项目的经历，你是如何分析和落地的？
- 如何利用数据分析进行物流枢纽选址？请举例说明
- 你如何理解数智化在物流中的应用？有哪些具体技术？
- 请谈谈IOT在物流数据采集中的实际案例及挑战
- 你如何协调不同部门推进业务变革？遇到阻力怎么办？
职位点评
66
综合评分
国企物流规划岗，技术应用较新，发展性较好，但薪资保密、现场办公且缺乏WLB信息。
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。
更适合这类人
适合看重技能成长和职业发展，能够接受稳定但灵活性较低的工作环境的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利60
成长发展75
工作生活60
使命价值70
薪资福利
60中等
薪资未明确披露，但国企福利较稳定，整体补偿性一般。
薪资信号未披露（AI估算：8K-15K/月）
成长发展
75中等
岗位涉及数智化技术，技能成长空间较好，但未明确提及晋升通道。
技术前沿主流现代技术
技术栈物流规划、数据分析、IOT、数据建模、多式联运
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB信息，生活方式支持一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
汽车物流行业成熟稳定，数智化转型带来一定创新性，但社会价值中等。
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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