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美团
物流计划专家
立即应聘

物流计划专家

发布于 1 天前

普通员工/个人贡献者

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
供应链、采购与物流
数据分析
SQL
跨部门协作
库存管理
AI工具
物流优化
预测建模
S&OP
数字化工具

AI 估算 · 15k–25k

该职位为互联网大厂中级岗位,要求3年以上经验,薪资参考北京物流计划市场水平,综合评估在1.5万-2.5万/月之间。

职位详情

关于这个职位

作为美团的物流计划专家,你将负责预测物流货量与仓储需求,通过数据建模优化供应链效率,保障小象超市的即时零售业务高效运转

适合有3年以上供应链计划经验、擅长数据分析和跨部门协作的专业人士

最低要求

本科及以上学历,物流管理、供应链管理、统计学等相关专业优先,3年以上供应链计划或物流计划相关工作经验,对仓储一线运营有过深度了解和经历者优先

模型搭建与数据能力突出
熟练掌握预测模型搭建与优化方法,历史预测数据准确率高,能有效支撑业务决策
熟练使用office表格、SQL等数据工具,能独立完成数据采集、清洗、分析与可视化呈现,具备基于数据发现问题、提出解决方案的能力
具备优秀的主动性与推动影响力,能够高效协调跨部门资源解决问题,推动共识达成与方案落地
同时拥有较好的项目管理和风险管理能力
拥有扎实的写作基本功,能清晰、准确、有条理地撰写工作相关报告与方案,逻辑思维与语言表达能力良好

工作职责

负责物流货量与仓储需求的全周期预测,保障仓储资源高效匹配

基于销售预测、订货参数、历史数据、季节性波动、场地布局、作业模式等多维度因素,建立并迭代科学的货量与场地需求预测模型,为仓网构建、开搬扩决策的资源配置提供核心依据
建立周期性的预实复盘机制,搭建物流计划指标体系,制定预测准确性的目标并保障达成
组织协同上下游定期复盘预实偏差,定位预实偏差的原因并量化,有效推动预测准确性的持续优化
推动模型数字化
将线下预测模型转化为线上数字化模型,推动预测能力的工具化与自动化,提升预测效率,以满足业务拓展与多元化的需求
协同物流与供应链之间S&OP工作,对物流的进销存、产能、仓容、计划等事宜进行多部门对齐,并对日常运营尤其是节假日高峰期间的仓容风险提供可落地的解决方案
协同物流仓容能力优化工作,寻找仓容提升机会点,调动业务运营、场地规划、产品研发等多方资源,持续提升仓容存储利用率

优先资格

加分项:具备较好的自主学习能力,对AI新技术抱有浓厚兴趣,乐于探索AI可能性

熟练使用 AI 工具(如大模型对话、AI 搜索、智能分析平台等)辅助研究工作,在实际项目中有明确的效率提升实践

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 深度参与即时零售这一高速增长赛道,业务前景广阔,个人价值提升空间大
  • 美团作为互联网大厂,提供完善的培训体系和职业发展通道,有助于专业技能积累
  • 团队背景多元,与零售、技术等多方协作,能快速拓展视野和行业资源
  • 适合有供应链计划或物流规划经验,擅长数据分析与跨部门沟通,希望在互联网零售领域深耕的专业人士

缺点 / 挑战

  • 物流计划工作对数据准确性和时效性要求高,需要承受一定的业务目标和复盘压力
  • 涉及多部门协调,沟通成本较高,需要较强的推动力和影响力
  • 零售业务波动大(如节假日高峰),可能需要应对突发性仓容风险

角色解读

  • 在即时零售领域深耕,成为物流计划专家,参与更核心的供应链策略制定
  • 向供应链管理或运营管理方向发展,带领团队负责更全面的物流规划
  • 借助美团平台,接触前沿技术(如AI预测)和业务模式,积累行业影响力
  • 建立并迭代物流货量与仓储需求预测模型,为仓储资源配置和开搬扩决策提供数据依据
  • 推动预测模型数字化,将线下模型转化为线上自动化工具,提升预测效率
  • 协同供应链和物流团队进行S&OP对齐,管理节假日高峰的仓容风险
  • 精通预测建模与数据分析,熟练使用SQL和Excel等工具进行数据采集、清洗和可视化
  • 具备优秀的跨部门协调和项目管理能力,能推动多方共识和方案落地
  • 对AI工具有一定的了解和应用经验,能利用新技术提升工作效率

申请策略

  • 深入了解美团小象超市的业务模式和即时零售特点,在面试中展现对零售物流痛点的理解
  • 提前准备1-2个完整的物流预测或计划优化项目案例,突出个人贡献和量化结果
  • 突出预测模型搭建或优化的实际案例,强调数据准确性提升和业务决策支撑成效
  • 展示跨部门协调项目管理经验,特别是与供应链、运营等多方协作推动落地的经历
  • 如有使用AI工具(如大模型、智能分析平台)提升效率的实践,务必重点描写
  • 强化SQL和数据分析可视化技能,熟练使用相关工具(如Tableau、Power BI)
  • 了解并尝试使用AI预测工具或自动化平台,提升模型数字化能力

面试指南

  • 用STAR法则描述项目背景、任务、行动和结果,重点突出数据来源、模型方法、量化指标
  • 体现结构化思维:先分析问题,再提出多方案,最后阐述协调过程与共识达成
  • 请介绍一个你建立预测模型的案例,如何保证预测准确性?
  • 如何处理不同部门之间需求冲突的情况?
  • 在节假日高峰期间,你会如何提前规划仓容以规避风险?
  • 你对AI在物流计划中的应用有什么看法?有没有实际使用经验?
  • 复习预测模型常用方法(如时间序列、回归分析)和物流计划关键指标(如仓容利用率、库存周转率)
  • 准备2-3个体现数据驱动决策和跨部门协作的实例,注意量化成果

职位点评

68
综合评分

互联网大厂物流计划岗,技术驱动成长,薪资中等,WLB一般。

更适合这类人
该职位最适合重视技能成长和职业发展的求职者,尤其是希望深耕即时零售物流领域的专业人士。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值65

薪资福利

70中等

薪资处于市场中等偏上水平,但JD未明确具体福利,仅提及培训体系,补偿性满足程度中等。

薪资信号未披露(AI估算:15K-25K/月)
福利待遇培训体系、职业发展通道

成长发展

85较高

岗位聚焦即时零售前沿场景,涉及预测建模和数字化工具,成长空间较大,且JD明确提供培训体系和职业发展通道。

技术前沿主流现代技术
技术栈预测模型、SQL、数字化、AI工具、数据分析
成长机会培训体系、职业发展通道
业务类型ambiguous

工作生活

50较低

工作地点在北京,仅现场办公,未提及弹性工作或远程,且物流计划可能涉及节假日高峰加班,WLB一般。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

65中等

即时零售行业高速增长,但岗位偏向支持性质,社会影响力中性,意义感一般。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号深耕即时零售,提升消费体验
创新程度积极采用新技术
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