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盒马鲜生
盒马-库存管理-总部
立即应聘

盒马-库存管理-总部

发布于 3 天前

普通员工/个人贡献者

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
供应链、采购与物流
Ai/Ml
供应链
库存管理
数据中台
数据分析
补货策略
运筹学
零售电商
智能清货

AI 估算 · 20k–35k

资深库存管理岗位,需5年以上经验,涉及策略与数据分析,市场竞争力强

职位详情

关于这个职位

负责盒马全国门店及区域仓的库存健康管理,设计多维度库存评估指标体系,治理高风险库存,联动算法团队优化补货和调拨策略,推动数据驱动工具化建设

最低要求

本科及以上学历,统计学、运筹学、供应链管理、信息管理、商业分析等相关专业

年以上零售、电商或快消行业供应链/库存管理经验

工作职责

库存健康体系设计与迭代

主导定义“库存健康”指标体系(如库龄分布、临期占比、汰品周转效率、冗余库存等),建立多维度评估模型
搭建自动化监控看板,实现对全国门店及区域仓库存状态的诊断与预警
定期输出库存健康白皮书,识别系统性问题并提出策略级优化方案
高风险库存治理
聚焦高敏商品,设计临期、滞销、呆滞库存的分级干预机制
联动营销、采购、物流团队,推动临期商品的智能清货策略(如动态定价、跨区调拨、退供优化)
分析损耗根因(如预测偏差、补货逻辑、门店操作),推动流程或算法改进
库存策略协同与落地
与算法团队合作,优化补货阈值、调拨规则等策略参数
支持大促、节庆等特殊场景下的库存预案制定与复盘
推动库存健康标准在区域及门店的落地执行,建立考核与反馈闭环
数据驱动与产品化能力建设
深度使用盒马数据中台,挖掘库存异常模式
提出系统化产品需求(如智能临期预警、自动调拨建议),推动工具提效
探索AI/ML在库存健康预测与决策中的应用可能性
行业洞察与最佳实践引入
跟踪零售、生鲜电商领域库存管理前沿方法论
引入外部标杆实践,持续提升盒马库存健康水位与运营韧性

优先资格

有库存健康管理经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 大型电商平台,数据丰富,能深入接触前沿的库存管理实践
  • 职位涉及策略设计、产品化和算法协作,成长空间大
  • 生鲜电商行业增长迅速,经验价值高
  • 对数据分析能力要求高,需要持续学习新工具和方法
  • 适合有供应链/库存经验、喜欢数据驱动决策、善于跨团队协作的求职者

缺点 / 挑战

  • 库存健康管理压力大,需要处理大量高敏商品的实时问题
  • 需频繁跨部门联动,沟通协调成本较高

角色解读

  • 在库存管理领域深耕,成为库存健康专家或供应链策略负责人
  • 向数据产品方向转型,推动库存管理系统产品化
  • 设计并迭代库存健康指标体系,搭建自动化监控看板,诊断全国门店和区域仓库存状态
  • 针对高敏商品制定临期、滞销、呆滞库存的分级干预机制,联动营销、采购、物流团队推动清货和退供优化
  • 与算法团队合作优化补货阈值和调拨规则,支持大促等特殊场景的库存预案制定和复盘
  • 扎实的供应链/库存管理知识,熟悉生鲜电商行业特点
  • 强大的数据分析能力,熟练使用数据中台或BI工具,能从数据中挖掘异常模式
  • 跨部门沟通与项目管理能力,能联动多团队推动策略落地

申请策略

  • 提前了解盒马业务模式和生鲜供应链特点,面试中展现对行业的理解
  • 突出库存体系搭建或优化的成功案例,尤其是从0到1的经验
  • 强调数据分析能力,展示使用BI、SQL等工具的具体成果
  • 凸显跨部门协作推动策略落地的项目经历
  • 学习运筹学或库存优化算法基础知识
  • 熟悉主流BI工具(如Tableau)和数据中台产品

面试指南

  • STAR法则:情境、任务、行动、结果,清晰展示项目背景、个人贡献和量化结果
  • 逻辑树分析:从问题定义、数据收集、方案设计到实施反馈的完整思维链路
  • 如何设计一个库存健康评估指标体系?请举例说明
  • 描述一次你成功治理高风险库存的经历,包括方法和效果
  • 你如何与算法团队协作优化补货策略?
  • 如何利用数据驱动库存损耗降低?分享具体案例
  • 准备1-2个库存健康管理或策略优化的项目案例,提前梳理数据和成果
  • 复习供应链KPI定义和常见库存问题分析方法

职位点评

68
综合评分

大平台资深库存管理岗,数据驱动,成长性强,薪资有竞争力,但需现场办公。

更适合这类人
最适合重视技能成长和职业发展的求职者,对工作地点灵活性要求不高的候选人。
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65

薪资福利

70中等

JD未明确薪资和福利,但基于职位级别和行业经验,薪资应处于市场较高水平,有薪酬竞争力。

薪资信号未披露(AI估算:20K-35K/月)

成长发展

85较高

职位涉及策略设计、数据分析和产品化,接触前沿AI/ML,技能成长空间大,但未明确晋升路径。

技术前沿主流现代技术
技术栈数据中台、AI/ML、补货算法、BI
业务类型ambiguous

工作生活

50较低

仅现场办公,未提及弹性或远程工作,默认正常工作时间,但未考虑通勤。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

65中等

生鲜电商行业高速增长,职位通过优化库存减少损耗具有社会价值,但JD未强调使命感。

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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