珀金埃尔默
Commercial Planning Leader
Commercial Planning Leader
发布于 大约 15 小时前基层主管/组长
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
运营管理
Ai应用
Erp
Siop
供应链计划
数字化
数据分析
跨部门协作
预测建模
Kpi优化
AI 估算 · 25k–40k
供应链领导岗，需数据分析与AI技能，外资上市公司，薪资具竞争力
职位详情
关于这个职位
该职位负责供应链商业计划与数据分析，包括SIOP流程、预测建模、AI数字化工具应用及跨部门协作
适合有供应链或数据分析背景，希望向数字化供应链方向发展的求职者
工作职责
SIOP Data Analytics & Forecasting Model Development: Integrate multi-source data from ERP systems (SFDC and SAP), clean and calibrate demand order, WIP, inventory, capacity and material lead time data. Lead data analytics work within the monthly/quarterly SIOP cycle, supporting Demand Planning, Consensus Forecasting, Supply-Demand Balancing, and risk assessment. Build and maintain forecast accuracy analysis models, tracking key metrics including Forecast Accuracy, Revenue at Risk, and Capacity Exposure. Prepare SIOP meeting materials for management, translating complex data into clear, actionable insights and recommendations
AI Tool Application & Digital Enablement: Adopt AI data analysis tools, predictive algorithms and intelligent scenario simulation models to build demand forecasting, material shortage early warning and capacity prediction models. Replace manual static Excel analysis with AI automated dashboards and real-time alert system, shift supply chain planning from post-review to pre-prediction. Continuously iterate AI models to adapt to customized instrument orders and frequent product iteration features.
Cross-functional Collaboration: Align with Sales team for order forecast and order change information; cooperate with Product Managers for new product launch, BOM version update notification; work closely with procurement and material teams to mitigate long-lead-time material risks. Facilitate monthly SIOP cross-functional review meeting and release unified data insight report.
Process & KPI Optimization: Unify cross-department data standard, optimize SIOP data reporting process. Focus on core KPIs including production plan accuracy, material availability rate and OTD rate, drive continuous improvement of manufacturing planning capability and order delivery performance.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 位于数字化供应链前沿，AI实践机会丰富，技能积累快
- 外资头部企业，平台稳定，流程规范，利于职业背书
- 跨部门协作多，能提升业务理解与领导力
- 对数据分析和技术应用要求高，需持续学习AI工具
- 跨部门沟通复杂，需平衡多方利益
- 适合有供应链背景、精通数据分析、对AI在业务中应用感兴趣，并希望向管理方向发展的求职者
缺点 / 挑战
- 供应链计划压力大，需处理大量数据并快速响应变化
角色解读
- 向数字化供应链专家或预测分析经理发展
- 可晋升为供应链计划总监或运营总监，负责更大范围的策略规划
- 积累AI+供应链经验后，可转型为数据科学或数字化咨询顾问
- 负责SIOP（销售、库存与运营计划）数据分析，整合ERP系统数据，构建预测模型
- 应用AI工具实现需求预测、缺料预警和产能模拟，推动供应链数字化
- 与销售、产品、采购等多部门协作，组织月度SIOP会议并输出洞察报告
- 优化KPI体系，提升生产计划准确性、物料可得率和订单交付表现
- 熟练掌握数据分析工具（如Python、SQL）及ERP系统（SAP、SFDC）
- 熟悉供应链计划流程，具备SIOP或S&OP经验
- 了解AI/ML基础，能应用预测算法和自动化工具
- 良好的跨部门沟通能力和数据可视化能力
申请策略
- 关注珀金埃尔默数字化转型战略，在面试中展现对供应链数字化的理解
- 准备一个完整的SIOP改进案例，用数据驱动决策的故事线打动面试官
- 突出SIOP或S&OP项目经验，量化预测准确率提升成果
- 展示数据分析技能，包括Python/SQL项目及可视化工具（如Tableau）
- 强调AI/ML应用案例，如需求预测模型、异常检测等
- 体现跨部门协作和项目管理能力，用具体事例说明
- 学习供应链预测相关算法（如时间序列、回归、随机森林）
- 熟悉常见ERP系统（SAP）的数据结构
面试指南
- 对于项目经验类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），量化成果
- 对于技术类问题，展示系统性思维，如从数据清洗到模型选型再到评估迭代的完整流程
- 对于协作类问题，强调沟通策略和利益平衡，突出以数据为共同语言
- 请描述你如何改进某个SIOP流程，用到了哪些数据和方法？
- 你如何评估需求预测模型的准确性？遇到模型偏差如何调整？
- 请举例说明你如何与销售或产品团队协作解决供需冲突
- 你了解哪些AI在供应链中的应用？能否用例子说明？
- 你如何管理多个优先级的任务并确保按时交付SIOP报告？
职位点评
66
综合评分
数字化供应链领导岗，AI技术前沿，薪资有竞争力，但需现场办公且WLB一般。
更适合这类人
适合重视技能成长和数字化转型机会，对WLB要求不高的求职者。
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60
薪资福利
70中等
外资上市公司，薪资水平中上，福利完善，但JD未明确薪资和具体福利，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
强调AI应用和数字化，技能成长空间大，且涉及多个领域，发展性动机满足较好。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、机器学习、预测算法、Python、ERP、SIOP、数字化
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提弹性工作，供应链岗位可能面临周期压力，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
60中等
行业为生命科学诊断，有一定社会价值，但岗位偏运营，直接使命感不强。
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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