长江存储
出口管理专员(J14841)
出口管理专员(J14841)
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公供应链与物流
供应链与物流
Erp
Power Bi
Sql
Tms
供应链规划
出口报关
数据分析
物流管理系统
物流建模
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
半导体头部企业供应链数字化岗位，技能复合度高、成长空间大，但需应对出口合规与突发异常的压力。
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
1.6万
比供应链与物流中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 620 个在招
市场机会
选择适中
武汉 · 供应链与物流 · 16 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责公司物流管理系统的维护与数据对接，利用大数据进行物流建模与预测，并处理出口报关、物流跟踪及合规管理，优化物流成本并推动流程标准化
最低要求
本科及以上学历，国际贸易、物流管理、统计学、数学、应用统计等相关专业
硕士优先
物流建模与数据分析能力：熟练掌握 SQL、Python/R 及 Excel 高级分析，熟悉 Power BI 等 BI 工具
能运用相关工具/框架构建物流数据分析与预测模型者优先，有大数据分析与预测建模、物流建模落地经验者优先
年以上进出口操作或供应链管理部门相关工作经验，具备数据分析能力
有半导体行业物流、关务工作经验者优先
熟悉一线及二线出口业务流程与空运、陆运操作，熟悉物流管理系统
了解 TMS 系统及数据对接原理，有 TMS/LMS/WMS/ERP 系统实施或数据对接（API/EDI）经验者优先
熟悉供应链、物流规划及管理知识和体系，熟悉国际贸易理论及规则，对供应链管理创新、供应链安全、国际贸易政策及风险应对有一定研究
熟悉报关报检流程及各类出口单证
英语六级及以上
具备良好的团队合作精神，善于跨部门协作沟通
主动沟通，责任心强、细致严谨，具备较强的沟通协调与抗压能力
工作职责
物流管理系统维护：负责公司物流管理系统的日常使用与维护，推进与外部系统的数据对接，实现物流链路可视化
强化货物安全管理，确保货物在途、仓储及交接环节的安全与可追溯
物流建模与预测：熟练运用先沿技术构建物流预测模型，利用大数据对货量、物流时效、运输需求、成本等物流指标进行趋势预测，为备货计划、运力安排、物流决策提供数据支撑
出口操作&合规管理：对接销售及供应链相关部门，负责出口报关、物流跟踪与异常处理，确保出口物流环节交付计划达成，并符合国际贸易惯例及目的国法规
物流过程管理&成本优化：结合运输数据控制物流成本，合理安排运输方式与线路，跟进货物送达与签收，保障交付闭环
流程标准化执行落地：沉淀操作 SOP，推动出口及运输流程标准化与数字化
优先资格
硕士优先
能运用相关工具/框架构建物流数据分析与预测模型者优先，有大数据分析与预测建模、物流建模落地经验者优先
有半导体行业物流、关务工作经验者优先
有 TMS/LMS/WMS/ERP 系统实施或数据对接（API/EDI）经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 半导体行业头部企业，平台大且稳定，能接触到前沿的供应链数字化与物流建模技术
- 岗位结合了传统物流实操与大数据分析，技能复合度高，职业护城河深
- 需要同时兼顾系统维护、数据建模与实操业务，工作跨度大，对综合能力要求高
- 适合具备数据分析能力且熟悉进出口物流业务的复合型人才，尤其是希望在半导体等高科技制造业深耕供应链管理的人士
缺点 / 挑战
- 涉及出口合规与异常处理，需应对国际贸易政策变化及突发物流状况，抗压要求较高
角色解读
- 可从物流/供应链专员向供应链数据分析师、物流经理或供应链总监方向发展
- 也可深耕半导体行业，成为关务与供应链合规管理专家
- 负责物流管理系统的日常维护与外部数据对接，实现物流链路可视化与货物安全管理
- 利用大数据和算法构建物流预测模型，为备货计划、运力安排和物流决策提供数据支撑
- 处理出口报关、物流跟踪及异常处理，确保出口物流环节合规并达成交付计划
- 需要熟练掌握SQL、Python/R及Power BI等数据分析工具，具备物流建模与预测能力
- 熟悉进出口业务流程、报关报检、空运陆运操作及国际贸易规则
- 具备跨部门沟通协作能力，能应对突发物流异常并推动流程标准化
申请策略
- 了解长江存储的业务模式及半导体供应链特点，面试时可准备关于物流成本优化或异常处理的实际案例
- 突出物流/供应链数据分析项目经验，特别是使用Python/SQL进行预测建模及成本优化的成果
- 强调进出口实操经验及半导体行业背景（如有），展示TMS/ERP等系统实施或数据对接经验
- 深入学习供应链数字化相关知识，提升Power BI或Python在物流场景下的建模能力
- 关注最新国际贸易政策及半导体出口合规要求，补充关务知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，突出数据指标改善
- 对于异常处理问题，强调合规意识、应急响应机制及跨部门协作
- 对于技术问题，清晰阐述工具选择、数据流转及业务价值
- 请分享一个你利用数据分析优化物流成本或提升时效的实际案例
- 在出口操作中，遇到目的国法规变化或突发异常时，你通常如何处理？
- 你如何理解TMS系统与外部系统的数据对接？有相关实施经验吗？
- 请描述你构建物流预测模型的过程及使用的工具
- 复习SQL、Python在数据分析中的常用函数及建模思路，准备过往项目的数据脱敏展示
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
半导体超大型企业，薪资福利体系完善，武汉地区薪资具备竞争力，但JD未明确披露具体薪资范围。
薪资信号未披露（AI估算：1.2千–2.0万/月）
成长发展
80较高
岗位涉及物流建模、系统对接与大数据分析，技术栈现代，能积累半导体供应链核心经验，成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、R、Excel、Power BI、TMS、LMS、WMS、ERP、API、EDI
业务类型cost_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，但出口操作与异常处理可能需要应对时差或突发状况，WLB存在一定不确定性。
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
半导体行业是国家战略重点，供应链安全与合规管理具有较高的行业价值与社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号供应链安全
创新程度积极采用新技术
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