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高德销服科技-车服供给运维专家-北京
高德销服科技-车服供给运维专家-北京
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公运营管理
运营管理
Ai工具应用
Sop建设
Sql
供给运营
数据分析
流程优化
跨团队协作
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
大厂成熟业务线、侧重数据与AI提效的运营岗，发展空间好但需应对业务波动
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
3.7万
比运营管理中位数低
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 250 个在招 · 其中运营管理 13 个
市场机会
选择面较广
北京 · 运营管理 · 约 1500 个在招
职位详情
关于这个职位
本职位主要负责高德车主服务（如加油、充电、停车等）的供给接入与履约运维工作
通过监控供给质量、处理交易异常及优化运营指标，协同内外部团队提升交付效率与稳定性
候选人需运用SQL等工具进行数据分析，并结合AI工具推动流程自动化与SOP建设，全面保障业务平稳高效运行
最低要求
年以上互联网供给运营、履约运营、平台运维或服务商管理相关经验，有独立推进供给接入、交易履约或复杂异常治理的实践经历
熟悉本地服务的供给与交易链路，理解门店、商品、价格库存、订单、核销、退款及结算等环节，能够梳理业务规则、核对数据并定位问题
具备较强的数据分析能力，熟练使用 SQL、Excel 等工具，能够建立日常监控与分析机制，基于数据推动供给质量、履约效率及成本改善
具备标准化和工具化意识，能够将复杂接入流程、重复操作和高频异常沉淀为规范、SOP 及工具需求，推动规模化运维
具备强烈的责任心、风险意识和跨团队协作能力，能够判断问题优先级，在突发异常中组织排查、协调资源并推动恢复，对处理时效和最终结果负责
具备 AI 工具应用及工作流设计能力，能够识别资料校验、异常归类、知识检索、对账辅助等场景中的自动化机会
工作职责
负责高德车主服务供给接入与履约运维工作，覆盖加油、充电、停车场等业务，协同服务商、业务及技术团队，提升供给接入效率、供给稳定性和履约成功率，降低履约成本
推进服务商及供给上线，负责接入资料、业务配置、POI 关联、商品与价格库存校验、联调验收及上线检查，沉淀接入规范和操作流程，提升交付效率与准确性
负责日常供给质量监控，及时发现并推动解决门店、商品、价格、库存及可售状态等异常，建立巡检、告警和处置机制，保障线上供给准确、稳定、可用
跟进交易订单、核销履约、退款、结算、对账及发票等环节的问题，协同服务商、客服、财务及相关平台完成定位与处理，明确责任人、处理时限和验收结果，推动问题闭环
建立供给与履约运营指标，分析接入周期、异常率、履约成功率、客诉及履约 CPO 等数据，识别高频问题和效率瓶颈，推动流程优化、工具建设与自动化，减少重复人工处理
负责重点活动及业务变更期间的供给履约保障，制定检查清单、异常预案和升级机制，组织问题复盘，将有效经验沉淀为标准流程与知识库
优先资格
有车主服务、出行、能源或本地生活行业经验者优先
有自动化处理或系统建设经验者优先
有利用 AI Agent 改善业务流程并取得实际成效的经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托头部地图平台，接触海量真实业务场景与高质量数据，实战价值高
- 岗位深度融合数据分析与AI工具应用，技能栈具备较强前瞻性与可迁移性
- 超大型企业背书，流程规范完善，有利于培养系统化运营思维与方法论
- 直接参与核心履约链路优化，业绩成果易量化，内部晋升通道相对清晰
- 需同时对接多方服务商与内部产研团队，沟通成本高且需极强的推动力
- 业务涉及实时交易与资金结算，容错率低，需时刻保持高压下的严谨性
- 自动化与AI落地需跨越传统作业习惯阻力，初期推进可能存在阵痛期
- 适合具备扎实业务功底、擅长数据驱动决策，且乐于通过技术手段提效的复合型运营人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向高阶供给运营专家或业务负责人发展，主导更大规模的生态接入与策略制定
- 转向数据运营或产品运营方向，深耕业务指标体系与商业化变现路径
- 积累丰富的自动化与AI落地经验后，可向智能运维或效能工具产品经理转型
- 负责高德车主服务（加油、充电、停车等）的供给接入、上线配置与日常履约运维
- 监控供给质量与交易链路异常，协同内外部团队定位问题并推动闭环处理
- 建立运营指标体系，通过数据分析识别效率瓶颈，推动流程优化与工具建设
- 制定重大活动保障预案，沉淀SOP与知识库，提升整体交付稳定性
- 扎实的本地生活/出行服务业务链路理解，熟悉订单、核销、结算等核心环节
- 熟练的数据分析能力，能使用SQL、Excel搭建监控模型并输出业务洞察
- 强逻辑与标准化思维，能将复杂流程转化为SOP、规范及自动化需求
- 优秀的跨部门协作与突发事件处理能力，具备风险意识与结果导向
申请策略
- 提前研究高德车主服务生态及本地生活履约痛点，面试时可提出针对性优化思路
- 准备1-2个完整的“发现问题-数据分析-方案落地-效果验证”闭环案例，突出结构化表达
- 突出5年以上供给/履约/平台运维经验，量化展示接入效率提升或异常率下降的具体数据
- 详细列举使用SQL进行复杂数据提取、建模及可视化分析的实战案例
- 强调主导过SOP制定、流程重构或自动化工具落地项目，体现标准化意识
- 展现跨部门协同与危机处理能力，提供成功化解重大业务异常的实例
- 深化SQL高级查询与数据仓库基础，掌握常用BI工具（如Tableau/PowerBI）提升可视化能力
- 学习Python或低代码平台基础，了解AI Agent工作流设计逻辑，提升自动化实操水平
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化陈述，重点突出数据支撑与量化成果
- 针对异常治理类问题，遵循“现象监控-数据下钻-根因假设-跨端验证-机制固化”的逻辑链条
- 针对变革推动类问题，强调“小步快跑试点-树立标杆案例-标准化推广-持续迭代”的演进路径
- 请分享一个你主导过的供给接入或履约异常治理案例，你是如何定位根因并推动解决的？
- 面对突发的订单量激增或系统故障，你的应急响应机制和优先级判断标准是什么？
- 如何利用SQL和数据分析手段发现供给质量的隐性瓶颈？请举例说明
- 在推动流程自动化或引入AI工具时，遇到业务方抵触或历史包袱重，你会如何破局？
- 如何平衡供给扩张速度与履约稳定性之间的关系？
职位点评
薪资福利72
成长发展82
工作生活60
使命价值58
薪资福利
72中等
薪资未明确披露，但作为已上市超大型企业，薪酬体系通常对标行业基准且福利架构完善，整体补偿性动机满足度良好。
薪资信号未披露（AI估算：2.8千–4.5万/月）
成长发展
82较高
岗位明确要求运用AI工具与自动化技术重构传统运维流程，技术视野前沿且高度依赖数据驱动，为员工提供了极佳的方法论沉淀与技术进阶空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、SQL、Excel、自动化处理、工作流设计
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及弹性工时或远程政策，互联网业务运维岗通常需应对突发异常与业务高峰，工作节奏可能随活动周期波动，WLB存在一定不确定性。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
58较低
聚焦本地生活服务履约与降本增效，虽不直接面向宏大社会愿景，但对提升千万级用户出行体验具有切实的商业与社会价值。
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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