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服务商质量管理（J106271）
服务商质量管理（J106271）
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公供应商管理
供应商管理
Ai/Agent工具
Ai数据服务
产品经理
供应商管理
数据分析
流程优化
调度策略
跨团队协同
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
百度AI数据服务核心业务岗，前沿赛道与成长空间大，薪资具竞争力，但WLB情况未明。
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
3.5万
比供应商管理中位数高
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 1150 个在招
市场机会
选择适中
北京 · 供应商管理 · 18 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责百度AI数据服务业务的供应商全生命周期管理与策略制定，通过数据驱动优化调度策略与运营流程，提升服务商质量与业务落地效率
需要跨团队协同，推进系统自动化建设，降低人工干预
最低要求
本科及以上学历
年及以上AI数据服务（大模型数据、自驾数据、地图数据等）行业的服务商运营管理经验，资源统筹经验，熟悉供应商管理全流程(寻源、准入、考核、谈判)
具备较强的数据分析能力，能通过核心指标驱动运营决策
出色的跨团队沟通协调能力，能高效对齐业务、资源等多方诉求
具备创新思维与强合规意识，能在重复性工作中持续挖掘效率优化空间，严守数据安全红线
工作职责
供应商制度与全流程管理：结合业务发展需要，持续完善供应商管理相关制度与流程规范
对供应商实施覆盖寻源、准入、考核、激励、扣罚等环节的全生命周期管理
牵头组织各需求方对供应商的日常履约进行跟踪与评价，依据考核结果动态调整管控措施，保障供应商队伍质量与业务落地稳定性
服务商策略制定：基于业务模式，设计支撑业务发展的有效策略，通过策略牵引业务向主要目标递进，能够在复杂的业务模式下，抓住主要目标、解决关键问题
数据驱动的优化闭环：建立反映调度与运营成效的指标体系和可视化看板，基于数据洞察识别流程瓶颈，输出改进方案并推动落地
联动产品与技术团队推进调度系统能力升级与自动化建设，逐步降低对人工干预的依赖
调度策略体系优化：围绕任务与人力匹配的核心命题，覆盖需求预估、人力分层、任务分派、过程调优全环节的调度策略优化，定义调起率、调度效率等关键指标并设定量化目标，通过持续跟踪与迭代，推动策略不断逼近最优
团队协同机制：与业务侧、资源侧等相关方保持紧密协同，确保各项策略有效落地
优先资格
管理学、数据科学或计算机相关专业优先
具备产品经理（PM）相关经验优先
善用AI/Agent工具提升运营与协作效率者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI大模型与自动驾驶等前沿赛道，业务发展前景广阔，能积累稀缺的AI数据服务供应链管理经验
- 平台资源丰富，有机会联动产品与技术团队推进系统自动化，提升个人在数字化运营方面的核心竞争力
- 岗位涉及策略制定与全流程管理，能全面锻炼业务规划、数据分析与跨部门协同等综合能力
- AI数据服务业务模式复杂，需要在多变的业务需求中快速抓住主要目标并解决关键问题，对业务理解深度要求高
- 适合具备扎实供应商管理经验、对AI数据服务行业有深刻理解，且具备较强数据分析与跨部门推动能力的高级运营人才
缺点 / 挑战
- 跨团队协同与策略落地过程中，可能面临多方诉求不一致的挑战，需要极强的沟通与推动能力
角色解读
- 向供应商管理专家或运营总监方向发展，负责更大规模或更复杂的业务线供应商生态建设
- 结合产品思维，转型为B端产品专家或供应链数字化产品负责人，推动业务系统自动化与智能化
- 负责AI数据服务业务（大模型、自驾、地图等）的供应商全生命周期管理，包括寻源、准入、考核与激励
- 制定服务商运营策略，建立数据指标体系与可视化看板，驱动调度策略与流程优化
- 联动产品与技术团队推进系统自动化建设，提升任务与人力匹配效率，降低人工干预
- 具备5年以上AI数据服务行业的供应商运营管理经验，熟悉全流程管理
- 拥有较强的数据分析能力，能通过核心指标驱动决策，并善用AI工具提升效率
- 出色的跨团队沟通协调能力，能高效对齐多方诉求并推动策略落地
申请策略
- 提前了解百度在AI数据服务（如大模型标注、自动驾驶数据采集）方面的业务布局与供应链痛点，面试时能提出针对性见解
- 重点突出在AI数据服务（大模型、自驾、地图等）领域的供应商全生命周期管理经验和具体业绩
- 展示通过数据驱动优化流程、建立指标体系或推进系统自动化建设的成功案例
- 强调跨团队协同能力，以及如何通过策略制定解决复杂业务问题、提升运营效率的经历
- 深入学习AI/Agent工具在运营与协作中的应用，提升数字化运营与自动化建设能力
- 补充产品经理（PM）相关思维与技能，更好地理解业务需求并推动调度系统能力升级
面试指南
- 采用STAR法则，详细描述背景、任务、行动和结果，重点突出数据指标的提升和流程优化的具体动作
- 在回答跨团队协同问题时，强调目标对齐、利益平衡和机制建设，展现系统性思考与推动能力
- 请分享一个你主导的供应商全生命周期管理案例，你是如何设计考核与激励机制的？
- 在复杂的AI数据服务业务中，你如何建立数据指标体系来识别流程瓶颈并推动优化？
- 当业务侧与资源侧诉求不一致时，你如何协调各方确保策略有效落地？
- 你如何利用AI/Agent工具或产品思维来提升日常运营与协作效率？
- 深入了解百度AI数据服务（如大模型、自动驾驶）的业务模式及供应商生态特点，准备相关的行业洞察
- 梳理过往项目中关于调度策略优化、自动化建设或降本增效的具体数据与成果，做到心中有数
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
80较高
JD未披露具体薪资，但基于5年以上经验要求及核心业务属性，结合北京市场同类岗位水平，具备较好的薪酬竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及AI大模型、自动驾驶等前沿业务的供应链管理，且需联动产研团队推进自动化，技术视野与业务深度成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI数据服务、大模型数据、自驾数据、地图数据、AI/Agent工具、调度系统
业务类型cost_center
工作生活
50较低
JD未提及任何工作模式与WLB相关信息，无法判断其工作强度与办公灵活性，建议面试时进一步确认。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
岗位支撑大模型、自动驾驶等前沿AI业务的数据服务供应链，对AI产业发展有间接的推动作用，具备一定的行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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