Master Planning AI Application Expert

优缺点分析

角色解读

• 可向高级AI供应链专家发展，主导更复杂的预测模型和智能决策系统
• 有机会转向供应链管理岗位，如规划经理或采购经理，结合AI背景成为稀缺复合型人才
• 在联想内部可横向移动至其他业务单元的AI或数字化岗位，拓宽职业广度
• 运用AI分析工具优化供应链全生命周期规划流程，包括新品导入、停产等阶段
• 开发并维护基于Power BI的仪表板和采购决策矩阵，实现数据驱动的智能化规划
• 实施差异化采购策略，如Last-Buy补货模型，并引入AI逻辑提升方案效果
• 监控零件可用性和库存KPI，利用AI预测模型提升准确性和效率
• 掌握数据分析工具：Power BI、SQL、Python，能进行报表开发和统计分析
• 熟悉供应链规划流程，了解服务供应链和产品生命周期管理
• 具备AI项目经验，能将AI逻辑应用于优化、自动化或预测模型
• 良好的英语沟通能力和数据驱动思维，能独立推动项目

申请策略

• 在面试中准备一个完整的供应链分析案例，展示从数据清洗到AI模型应用的过程
• 关注联想数字化转型的战略方向，表达对将AI落地于实际业务场景的热情
• 突出供应链工作经验中的数据分析项目，特别是使用Python、SQL或Power BI的案例
• 强调AI相关经历，如预测模型、优化算法或自动化项目，说明具体成果
• 展示英语能力，如参与国际项目或使用英文报告的经验
• 若缺乏AI经验，可学习机器学习基础（如scikit-learn、时序预测）并完成小项目
• 强化Power BI和SQL技能，了解SAP基础操作
• 提前了解联想服务供应链的业务模式，准备相关行业知识

面试指南

• 使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出数据和技术细节
• 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合实际业务场景说明应用
• 沟通类问题展现数据驱动思维和协作能力
• 请描述一个你用AI优化供应链流程的具体项目
• 如何利用历史数据预测零件需求？你会选择什么模型？
• 当你发现库存KPI不达标时，如何分析根因并提出改进方案？
• 解释一下Last-Buy策略的优缺点以及如何用AI优化？
• 你和团队意见不一致时如何推动决策？