米其林
米其林供应链数据开发工程师（三方岗）(J10192)
米其林供应链数据开发工程师（三方岗）(J10192)
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数据工程
数据工程
Ai Coding
Chatgpt
Etl
Power Bi
Sql
供应链
数据可视化
数据建模
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
供应链数据开发岗，薪资达市场水准，技术栈融入AI工具，但三方岗性质及业务支持属性使其发展与社会影响力有一定局限。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2万
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
市场机会
选择面较广
上海 · 数据工程 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位主要负责米其林供应链业务的数据开发与系统建设，通过Python、SQL及Power BI等工具进行ETL处理、数据建模与可视化报表开发
同时需结合AI工具提升开发效率，深入理解供应链业务场景，为管理层提供决策支持并推动业务数字化转型
最低要求
计算机科学与技术、软件工程、数据科学、人工智能、信息管理、数学、统计学等相关专业
硕士及以上学历
年以上软件开发或数据开发相关工作经验
有业务分析、数字化转型或数据应用项目经验
工作职责
一、协助日常供应链相关运营工作
深入理解供应链补货、进口场景，与业务部门紧密合作，准确识别业务痛点和数字化需求
将业务需求转化为可落地的数据产品、分析模型和系统解决方案
推动数字化项目从需求分析到上线落地的全过程实施
二、数据开发与系统建设
负责企业数据平台、数据应用及业务分析系统的开发与维护
使用 Python、SQL 等技术完成数据抽取、清洗、转换及加载（ETL）工作
设计和开发数据模型、业务逻辑及自动化数据处理流程
三、数据分析与业务赋能
基于业务需求开展专题分析、预测分析及根因分析
利用数据发现业务改善机会，为管理层提供决策支持
构建关键指标体系（KPI）及业务监控机制
推动数据驱动决策文化在业务部门的落地应用
四、报表与可视化开发
负责 Power BI 报表、管理驾驶舱及可视化看板开发
建立标准化、自动化的数据分析与汇报机制
提升业务部门数据自助分析能力
支持管理层经营分析及决策需求
五、AI赋能与数字化创新
熟练使用 Copilot、ChatGPT 等AI Coding工具提升开发效率
对AI生成代码进行逻辑、性能及安全性验证
探索AI在数据分析、流程自动化及业务场景中的应用机会
推动人工智能技术在业务数字化转型中的落地实施
优先资格
有汽车整车厂或汽车零部件制造业或供应链相关行业经验优先
有供应链系统开发经验、Power BI开发经验，以及业务数字化项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托全球领先的供应链体系，能接触到复杂的业务场景和前沿的数字化转型项目
- 明确要求使用AI工具赋能开发，技术栈与时俱进
- 工作体系规范，业务场景丰富
- 作为三方岗，可能在福利待遇、晋升通道及内部权限上与正式员工存在差异
- 适合具备扎实数据开发技能、希望深耕供应链数字化领域，且能接受三方用工形式的高级数据开发人才
缺点 / 挑战
- 需要深入理解复杂的供应链业务逻辑，对业务理解能力要求较高
角色解读
- 可向资深数据架构师、供应链数字化专家或数据团队管理方向发展
- 在跨国企业中，也有机会参与全球供应链数字化项目，拓宽国际化视野
- 负责供应链业务的数据平台与系统建设，使用Python和SQL进行ETL及数据建模
- 开发Power BI可视化报表，为管理层提供决策支持
- 运用AI工具提升开发效率并探索AI在业务中的落地
- 熟练掌握Python、SQL及ETL流程设计
- 具备Power BI等可视化工具的开发能力
- 拥有扎实的数据分析、建模能力以及AI工具的应用经验
申请策略
- 面试前了解公司的供应链战略及数字化转型方向
- 明确三方岗的合同性质及转正或晋升机制，做好心理预期管理
- 突出8年以上数据开发经验，特别是供应链或制造业相关的项目经历
- 详细列举使用Python、SQL和Power BI解决复杂业务问题的案例
- 展示使用AI工具提升开发效率的实际成果
- 深入了解供应链补货、进口等核心业务场景及指标体系
- 提升AI辅助编程及代码审查能力，熟悉大模型在数据分析中的应用
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出业务理解、技术方案设计、AI工具应用及最终带来的业务价值（如效率提升、成本降低）
- 请分享一个你主导的供应链或制造业数据开发项目，你是如何将业务需求转化为数据产品的？
- 在使用Python和SQL进行复杂ETL处理时，你如何优化性能？
- 你如何利用Power BI构建管理驾驶舱？如何提升业务部门的数据自助分析能力？
- 请举例说明你如何使用Copilot或ChatGPT等AI工具提升开发效率，以及如何验证AI生成代码的质量？
- 复习数据仓库建模理论及ETL优化技巧
- 准备几个具有代表性的供应链数据分析或可视化项目案例
- 了解近期的数字化新闻及供应链痛点
职位点评
薪资福利75
成长发展70
工作生活65
使命价值60
薪资福利
75中等
该岗位薪资在上海同类高级数据开发岗位中具备竞争力，但三方用工性质可能在隐性福利和长期稳定性上存在一定局限。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.5万/月)
成长发展
70中等
岗位涉及AI赋能和供应链数字化转型，技术栈较新，能积累前沿业务经验；但三方岗的晋升通道和内部培训资源可能受限。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、Power BI、ETL、Copilot、ChatGPT
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
JD未明确说明工作生活平衡情况，具体加班与休假安排需视所在项目组及业务需求而定，办公地点位于市区，通勤相对便利。
工作模式未明确
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
该岗位致力于供应链数字化与运营效率提升，对传统制造业的数字化转型具有积极意义，但作为内部支持岗位，直接的社会影响力相对有限。
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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