米哈游
采购运营专员
采购运营专员
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
供应链、采购与物流
Ai Infra
Power Bi
Sql
对账
成本优化
数据分析
采购运营
Gpu云资源
AI 估算 · 12k–20k
米哈游为知名游戏公司，薪资竞争力强；初级采购运营岗位，结合上海薪酬水平与AI Infra行业热度，评估月薪12k-20k。
职位详情
关于这个职位
该职位是米哈游的采购运营专员，主要负责GPU云资源采购的全生命周期管理，包括供应商对接、对账结算、数据分析及成本看板搭建
你将深入AI Infra采购业务，从执行到分析，逐步成为连接采购、财务与成本优化的关键角色，适合有1-3年经验、对数据敏感且希望进入AI基础设施领域的求职者
最低要求
具备1-3年采购运营、销售助理、财务对账或数据分析相关经验，有云计算、AI Infra或IT基础设施行业背景者加分
对数据敏感，熟练掌握Excel（透视表、函数、图表等），有SQL、BI工具（如Power BI/Tableau）使用经验者加分
逻辑清晰，具备较强的学习能力与结构化思维，能快速理解GPU云资源、算力计价模型等业务逻辑
细致、负责，善于在重复性对账工作中发现优化空间，有流程改进意识
良好的跨部门沟通能力，能有效协同财务、业务、供应商多方推进工作
工作职责
供应商后端执行与账务精细化管理：负责采购订单全生命周期流转，涵盖系统下单、审批跟踪、入库验收确认等环节，确保采购流程合规高效
主导与GPU云服务商及公有云厂商的定期对账与结算工作，梳理对账关键节点，优化账务核对流程，保障账目清晰、款项准确及时支付
负责对账单、验收报告、发票等核心凭证的收集、校验及系统录入，协同财务部门完成付款申请，把控资金结算的合规与时效
采购数据分析与云资源费用看板建设：构建与维护采购数据底座：持续汇总、清洗并维护采购台账，确保数据源准确、完整、可追溯
绘制“基础设施支出全景图”：定期对公有云及GPU资源采购支出进行多维度拆解（按业务线、项目组、云产品品类如IaaS/PaaS/SaaS等），量化成本构成与变动趋势，为成本优化提供数据依据
采购单价监控与商务效果评估：跟踪核心采购项（尤其以GPU实例、算力资源为主）的实际采购单价波动，对比各厂商同等配置的官方目录价与实际折扣价，定量评估商务谈判的降本成效
合同履约数字化追踪：跟进合同中折扣、预留实例、代金券等核心条款的落地执行情况，分析履约偏差并预警风险
运营看板搭建与维护（可选能力）：参与设计并维护采购核心运营指标看板（如流程时效、供应商配合度、成本优化率等），推动数据可视化，辅助管理决策
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深入AI基础设施核心业务，接触前沿技术（GPU云资源），积累稀缺行业经验
- 米哈游作为高盈利游戏公司，薪资福利优厚，平台稳定
- 角色从执行到分析，培养数据思维和跨部门协作能力，成长空间大
- 团队年轻开放，鼓励数据驱动和流程优化，适合主动学习者
- 需快速学习GPU算力、云服务计费等复杂业务知识，有一定学习曲线
- 适合有1-3年采购或数据分析经验、对AI基础设施感兴趣、注重细节且希望向数据驱动型运营发展的求职者
缺点 / 挑战
- 对账和数据处理工作可能重复性较高，需要耐心和细致
- 跨部门沟通协调较多，可能面临多方需求冲突和时间压力
角色解读
- 从采购执行向数据分析和成本优化专家发展，成为云资源成本管理核心
- 向采购经理或供应链管理方向晋升，管理团队和供应商策略
- 横向转型至云计算运营、财务分析或IT基础设施管理岗位
- 负责GPU云资源采购订单的全生命周期管理，包括下单、审批、对账和结算
- 搭建和维护采购数据底座，进行云资源费用的多维度分析，支持成本优化决策
- 与财务、业务和供应商协同，优化流程并监控合同履约
- 参与设计采购运营看板，实现数据可视化辅助管理
- 掌握Excel高级功能（透视表、函数），具备数据处理和分析能力
- 了解SQL和BI工具（Power BI/Tableau），能构建数据看板
- 熟悉采购运营或财务对账流程，具备跨部门沟通能力
- 对云计算和AI Infra领域有基本认知，能快速理解GPU算力计价模型
申请策略
- 在求职信中表达对AI Infra成本优化的热情，体现数据驱动思维
- 了解米哈游的游戏业务和AI应用方向，面试中展现对行业趋势的关注
- 突出采购运营或财务对账的具体项目经验，特别是涉及数据处理和流程优化的案例
- 展示Excel、SQL、BI工具的使用熟练度，附上数据分析成果（如成本节约、效率提升）
- 提及对云计算或AI行业的了解，如GPU资源、公有云厂商的相关项目
- 强调跨部门沟通和问题解决能力，用实例说明如何协同多方达成目标
- 若SQL/BI不熟练，可快速学习基础查询和可视化技能，准备一个数据看板demo
- 了解云成本管理概念（如预留实例、Spot实例），可透过行业报告或课程补充
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答行为问题，突出数据分析和优化成效
- 对于分析类问题，先明确目标，再描述数据清洗、工具使用和结论推导过程
- 对于冲突协调，强调倾听需求、利益平衡和提出折中方案
- 请描述一次你处理复杂对账或数据核对的经历，是如何发现并解决问题的？
- 你如何用Excel或SQL从大量数据中提取关键指标？请举例
- 如果发现GPU云资源采购成本超预算，你会如何分析和建议？
- 如何协调财务、业务和供应商的冲突需求？
- 你对云资源计费模型有哪些了解？请谈谈GPU算力定价的关键因素
职位点评
69
综合评分
游戏大厂采购运营岗，聚焦GPU云资源成本优化，技能成长空间大，但WLB一般。
更适合这类人
适合追求技能成长和行业前沿技术、愿意接受现场办公和一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展80
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
米哈游薪资福利在游戏行业属于头部水平，该岗位虽未明确薪资，但结合公司规模和行业，预计薪酬具有竞争力。福利方面JD未提及，但公司通常提供五险一金、年终奖等。
薪资信号未披露（AI估算：12K-20K/月）
成长发展
80较高
该职位深入AI Infra采购领域，接触前沿GPU云资源，技能成长空间大。JD提到从执行到分析的成长路径，但未明确晋升机制或培训，因此评分较高但非满分。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU云资源、AI Infra、公有云、数据分析、SQL、Power BI
成长机会成长路径
业务类型cost_center
工作生活
50较低
工作地点在上海，未明确远程或弹性办公，推测为现场办公。JD未提及WLB相关信息，游戏行业通常有一定工作强度，但米哈游企业文化相对年轻，评分中等偏下。
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
70中等
游戏行业属于稳定成熟行业，AI基础设施采购具有技术前瞻性，但岗位本身偏成本优化，社会影响力一般。JD强调数据驱动和成本优化，具有一定价值感。
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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