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AI解决方案工程师
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发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公解决方案
解决方案
Rag
Sql
供应链计划
售前支持
大模型应用
库存优化
数据探索
需求预测
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
核心业务线的AI解决方案岗，技术前沿且业务壁垒高，适合复合型技术人才，售前交付属性带来一定沟通挑战。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2万
比解决方案中位数低
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 340 个在招
市场机会
选择面较广
深圳 · 解决方案 · 57 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责将供应链业务场景转化为算法问题，使用Python/SQL进行数据探索和模型开发，并设计AI应用方案支持售前与客户交付
你需要与工程团队协作落地算法，跟踪供应链AI前沿技术，并参与客户需求调研以产出方案建议书
最低要求
统计学、数学、计算机、数据科学、工业工程、运筹学或相关专业优先
熟练使用Python进行数据分析，能够独立完成数据清洗、探索性分析与模型原型
具备SQL能力，能够从关系型数据库中提取和处理业务数据
具备清晰的结构化表达能力：能将复杂的算法逻辑用非技术语言向业务方解释
学习能力强，能够快速理解陌生业务领域的逻辑
工作职责
深入理解供应链计划业务场景（需求预测、库存优化、生产排程等），将业务问题转化为可建模的算法问题
使用Python/SQL进行数据探索、特征工程与模型原型开发，验证算法方案的可行性与效果
设计AI应用方案文档（包括算法选型、数据需求、评估指标、实施路径），支持GTM售前与客户交付
与工程团队协作，将算法原型转化为可集成的AI模块，不要求独立完成工程化开发
跟踪供应链AI前沿技术（大模型在规划域的应用、概率预测、强化学习排程等），输出技术洞察与方案建议
参与客户需求调研，提炼痛点，产出方案建议书与演示材料
优先资格
有供应链、制造业、物流或ERP相关的学习或工作经验（哪怕是课程项目）
有时序预测、需求规划、库存优化相关的项目或研究经验
了解LLM基础应用（RAG、Prompt Engineering、Agent基础概念），有使用AI工具辅助分析工作的习惯
有数据可视化或方案演示经验（PPT/报告写作能力强）
英语可用于技术文档阅读与跨国团队沟通
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 结合AI前沿技术与核心供应链业务，业务壁垒高，个人能力复合性强，发展前景广阔
- 依托大型跨国企业平台，能接触到丰富的供应链场景、海量数据以及成熟的商业化流程
- 需要同时具备技术理解力和业务沟通力，跨部门协作和客户需求调研可能带来较大的沟通成本
- 供应链业务逻辑复杂，需要快速学习并理解陌生的业务领域，初期学习曲线较陡
- 适合具备扎实数据分析基础、对供应链业务感兴趣，且具备良好沟通表达能力的复合型技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向资深AI解决方案专家、供应链算法专家或AI产品总监方向发展
- 也可转型为技术型售前专家或业务架构师，深入参与商业化落地
- 深入理解供应链业务场景，将业务问题转化为算法问题并进行数据探索与模型原型开发
- 设计AI应用方案文档，支持售前与客户交付，与工程团队协作将算法原型转化为可集成模块
- 跟踪供应链AI前沿技术，参与客户需求调研并产出方案建议书与演示材料
- 熟练使用Python和SQL进行数据分析与模型开发，具备扎实的数据处理能力
- 具备清晰的结构化表达能力，能将复杂算法逻辑用非技术语言向业务方解释
- 具备快速学习陌生业务领域逻辑的能力，以及良好的跨部门协作能力
申请策略
- 准备一个将复杂算法用通俗语言解释的案例，面试时展示你的结构化表达和跨部门沟通能力
- 突出Python/SQL数据处理与模型开发经验，以及将技术转化为业务方案的实际案例
- 如果有供应链、物流或运筹学相关的项目/实习经验，务必在简历中重点展示
- 提前了解供应链计划（需求预测、库存优化）的基础知识，学习大模型在规划域的应用
- 提升PPT制作和方案演示能力，锻炼用通俗语言解释复杂技术的能力
面试指南
- 采用STAR法则描述项目经验，突出数据规模、模型效果及业务价值
- 对于业务转化问题，采用“理解业务目标-拆解关键指标-匹配算法模型-评估可行性”的框架
- 对于沟通问题，强调“类比法”和“关注业务价值而非技术细节”
- 请分享一个你使用Python/SQL进行数据探索并建立模型的项目经验
- 如果业务方提出一个模糊的供应链优化需求，你如何将其转化为可建模的算法问题？
- 你如何向非技术背景的客户解释一个复杂的算法方案？
- 你对大模型在供应链规划中的应用有什么了解或看法？
- 复习供应链计划（需求预测、库存优化）的经典算法和业务逻辑
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值70
薪资福利
75中等
大型跨国企业薪资福利体系完善且稳定，但初级岗位的绝对薪资可能不及互联网核心算法岗。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及AI前沿技术在供应链场景的落地，技术栈现代，且能深入核心业务，个人成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、LLM、RAG、Prompt Engineering、Agent、概率预测、强化学习
业务类型profit_center
工作生活
65中等
跨国企业通常工作节奏相对规范，但解决方案岗位涉及售前与客户交付，可能需要根据客户时间加班或出差。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
推动供应链智能化转型，对提升制造业和物流效率有积极的社会价值，行业处于数字化转型期。
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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