长江存储
供应链计划系统产品工程师(J14534)
供应链计划系统产品工程师(J14534)
发布于 大约 7 小时前普通员工/个人贡献者
武汉市
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
Aps
Mrp
Power Bi
S&Op
Sql
供应链计划
半导体制造
Atp/Ctp
AI 估算 · 20k–30k
6年以上资深产品工程师，半导体行业，武汉薪资水平，综合竞争力较好。
职位详情
关于这个职位
作为供应链计划系统产品工程师，你将负责规划与设计覆盖需求计划、供应计划、主生产计划等核心模块的系统产品，主导数字化转型项目落地，推动数据驱动决策和AI融合，提升供应链透明度和效率
该职位需要深入理解半导体制造特性，与多团队协作，将业务痛点转化为系统方案
最低要求
统招本科及以上学历，供应链管理、工业工程、计算机科学、数据科学等相关专业
年以上供应链计划系统产品经验，主导过APS/MRP/S&OP系统建设或大型重构落地
具有半导体制造行业背景或头部产品实施经验者优先
精通供应链计划体系核心逻辑，深入掌握ATP/CTP、物料齐套、产能建模、多级分销补货等概念的算法原理与业务应用
数据分析与数据产品设计能力，熟练使用SQL，熟悉Tableau/Power BI等主流可视化工具
理解AI/ML在需求预测、运筹优化、排产调度等场景的应用，具备与算法团队协同设计AI产品功能的经验
熟悉计划系统与ERP/MES/WMS的集成关系与数据交互原则，具备跨系统方案设计能力
了解半导体制造一般工艺流程（前道晶圆制造、后道封装测试），能就产能瓶颈、良率波动等特性与工业工程及生产部门高效对话
快速学习与技术敏感度突出
逻辑严谨，结构化表达力强
能在复杂多方协作中引导共识、推动项目落地，具备高强度情境下的抗压能力与协作韧性
持有PMP、NPDP或同类产品/项目管理认证者优先
工作职责
系统规划与设计：负责供应链计划系统的产品规划与设计，覆盖需求计划、供应计划、主生产计划、S&OP等核心模块
理解良率波动、产能瓶颈等行业特性，对标行业领先产品及先进实践，将业务痛点转化为前瞻性的系统产品方案，输出高质量PRD与原型设计文档
项目实施与管理：主导数字化项目的端到端落地
协调业务方、算法/数据团队与开发团队，严格把控需求范围、开发排期、验收测试及迭代优化全流程，确保项目按期高质量交付
数据驱动与智能化建设：推动计划域的数据指标体系、可视化看板与异常预警机制的建设和优化，运用数据分析与可视化手段为业务决策提供支撑，持续提升供应链的透明度和响应效率
AI融合：规划并落地计划系统与AI能力的深度融合设计，识别需求预测、动态排产、异常预警、库存优化等环节中可被AI赋能的业务场景
引导业务从经验驱动向数据与算法驱动转型，提升计划准确度与整体运营效率
优先资格
持有PMP、NPDP或同类产品/项目管理认证者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 供应链数字化是制造业转型热点，行业前景广阔
- 长江存储为国内存储芯片龙头，平台资源丰富
- 职责涵盖系统设计、项目管理、数据分析和AI，技能复合度高
- 薪资水平在武汉具有较强竞争力
- 多团队协作与高强度项目周期，需要较强的抗压能力
- AI融合尚在探索阶段，需引导业务转型，推进难度可能较大
- 适合具备扎实供应链计划系统经验、熟悉制造业、乐于推动技术与业务结合的产品经理
缺点 / 挑战
- 半导体行业特性复杂，需快速学习工艺流程与产能逻辑，门槛较高
角色解读
- 可向资深产品专家或产品总监方向发展，主导更复杂的供应链数字化项目
- 可向AI产品方向延伸，成为供应链AI产品负责人
- 可跨领域至其他制造业或头部科技公司供应链产品团队
- 负责供应链计划系统的产品规划与设计，包括需求、供应、生产计划等模块
- 主导数字化项目从需求到上线的全流程管理，协调业务、算法与开发团队
- 建设数据指标体系与可视化看板，用数据驱动业务决策
- 规划AI在需求预测、排产等场景的应用，推动业务向算法驱动转型
- 精通供应链计划体系（APS/MRP/S&OP）及核心算法（ATP/CTP、产能建模等）
- 熟练使用SQL和数据分析工具（Tableau/Power BI），理解AI/ML应用
- 具备跨系统集成设计能力（ERP/MES/WMS）
- 了解半导体制造流程，能与工业工程及生产部门高效沟通
申请策略
- 深入了解长江存储的业务特点和供应链痛点，在面试中体现针对性思考
- 关注公司数字化转型战略方向，提前准备自己的未来规划
- 突出主导APS/MRP/S&OP系统建设或重构的项目经验，量化成果（如效率提升、成本降低）
- 强调SQL数据分析能力和数据产品设计案例，附上可视化作品或指标看板示例
- 如有AI项目经验（需求预测、排产优化等），详细描述角色与价值
- 展示半导体行业背景或跨系统集成经验
- 补充半导体制造工艺流程知识（前道/后道），可通过公开课程或行业报告学习
- 学习AI/ML基础概念及在供应链中的常见应用场景
面试指南
- STAR法则：背景-任务-行动-结果，量化成果
- 逻辑分层：先讲业务痛点，再讲系统设计，最后讲落地效果
- 结合数据：用具体指标说明分析深度
- 请描述你主导的一个供应链计划系统建设项目，负责哪些模块，遇到什么挑战？
- ATP/CTP与物料齐套的逻辑是什么？如何设计系统支持？
- 如何用数据驱动供应链决策？请举例说明
- AI在供应链计划中能解决哪些问题？你如何规划产品功能？
- 半导体行业的产能瓶颈和良率波动如何影响计划系统设计？
职位点评
73
综合评分
武汉半导体龙头，资深产品岗，前沿技术栈与发展空间大，但工作强度较高。
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。
更适合这类人
适合看重技术成长和职业发展，对工作和生活平衡要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资在武汉具有竞争力，福利稳定（国企背景），但未明确列出具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI融合、数据驱动转型，技能成长空间大，有PMP等认证鼓励，发展路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈APS、MRP、S&OP、AI/ML、SQL、Tableau、Power BI
成长机会持有PMP、NPDP或同类产品/项目管理认证者优先
业务类型profit_center
工作生活
50较低
武汉办公，未提及弹性工作或远程，且暗示高强度（抗压能力要求），WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
半导体存储行业是国家战略产业，有一定社会价值，但职位本身偏向优化效率，使命感一般。
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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