小象超市-城市计划专家（生鲜冻品）

优缺点分析

角色解读

• 纵向深化：成为供应链领域的高级专家或总监，主导更复杂的全球或全国供应链网络规划
• 横向拓展：转向供应链管理、运营总监或新零售业务负责人，统筹端到端业务
• 技术转型：深入供应链数字化/AI方向，成为懂业务的算法产品经理或数据科学家
• 制定生鲜冻品品类的备货计划，平衡供需关系，确保商品稳定供给
• 分析供应链全链路数据，优化库存周转与现货率，解决滞销与断货问题
• 利用SQL、Spark等工具进行数据挖掘，结合AI大模型优化需求预测算法
• 与算法和产品团队协作，将供应链策略转化为系统功能，推动计划自动化
• 扎实的供应链计划理论基础，熟悉需求预测、库存控制及补货逻辑
• 强大的数据分析能力，熟练使用SQL、Excel及大数据工具（如Spark）
• 逻辑思维与问题解决能力，能拆解复杂业务场景并提出优化方案
• 对AI技术在供应链中的应用有热情和实践经验，具备良好的跨部门沟通能力

申请策略

• 研究小象超市的业务模式，理解其与传统电商供应链的区别（如前置仓、时效性）
• 准备一个完整的案例分析，展示你如何通过数据驱动解决了某个供应链难题
• 突出过往在需求预测、库存优化方面的具体成果（如降低缺货率、提升周转天数等）
• 强调数据分析技能，列出使用的工具（SQL, Python, Spark等）及处理的数据规模
• 展示任何与AI/机器学习在业务中落地的项目经验，体现技术敏感度
• 体现跨部门协作能力，特别是与产品、技术团队合作推动项目落地的案例
• 加强SQL和大数据处理能力的实战练习，确保能独立进行复杂数据提取与分析
• 了解LLM（大语言模型）在供应链场景的基本应用原理，如Prompt Engineering基础

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)-任务(Task)-行动(Action)-结果(Result)，重点量化结果
• 数据驱动思维：强调发现问题->假设验证->数据支撑->方案落地->效果复盘的闭环
• 业务与技术结合：既讲清楚业务痛点，又说明技术手段如何解决痛点，体现复合能力
• 请分享一个你通过数据分析优化供应链计划的实际案例，结果如何？
• 面对生鲜品类的高波动性和短保质期，你会如何制定备货策略以降低损耗？
• 你如何看待AI/大模型在传统供应链计划中的应用？有哪些潜在挑战？
• 如果算法团队提供的预测模型准确率不达标，你会如何介入和优化？
• 请描述一次你推动跨部门（如产品、技术、运营）合作完成项目的经历