飞利浦
Assistant Digital Enablement manager
Assistant Digital Enablement manager
发布于 大约 15 小时前普通员工/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-Assisted Analytics
Microsoft Copilot
Process Improvement
Sql
Supply Chain Management
Workflow Automation
AI 估算 · 25k–40k
跨国巨头上海岗位，5年经验助理经理级别，结合AI和供应链技能，市场薪资竞争力较强，月薪中位数约32.5K。
职位详情
关于这个职位
作为助理数字赋能经理，你将加入飞利浦的集成供应链团队，通过数据分析和AI技术推动业务效率提升
你将挖掘供应链数据中的洞察，优化流程并推进自动化工具的应用，成为业务数字化变革的关键推动者
最低要求
本科5年以上相关工作经验，或硕士3年以上相关工作经验
良好的中英文书面和口头沟通能力，能够在跨职能和国际商务环境中有效沟通
工作职责
在一般监督下工作，识别供应链数据中的趋势、模式和异常，为流程改进、效率优化和风险降低提供洞察
制定并实施稳健的供应链管理（SCM）数据管理实践，确保数据资产的准确性、完整性和可访问性
在适当的情况下应用AI辅助分析和自动化方法，改进洞察生成、运营决策支持和业务响应能力
通过识别实用用例、推广有效工作方式、帮助团队应用AI工具提高生产力和执行效率，支持ISC内的AI采用
利用统计方法、数据分析技术和新兴分析工具处理低至中等复杂度的请求，提取可操作的洞察以支持决策
遵循既定流程和运营政策，保持数据管理和分析活动的一致性和合规性
与跨职能团队合作，识别供应链流程中的低效环节，并开发数据驱动的解决方案以简化运营、降低成本并提高整体效率
支持预测分析、工作流自动化和智能决策支持方面的探索性用例，增强运营可见性和响应能力
帮助将业务需求转化为可扩展的AI赋能或自动化机会，简化日常工作并提高ISC运营的团队生产力
根据管理要求进行临时分析和特殊项目，提供及时且可操作的洞察以支持战略决策和业务增长计划
确保在职责范围内遵守法规要求（包括记录管理）并持续改进质量相关流程
优先资格
接触过AI辅助分析、工作流自动化、基于Python的数据分析或商业智能增强者为佳
有Copilot或类似AI生产力工具的实际使用经验者优先
有在业务团队内支持AI采用、数字赋能或生产力改善项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入全球知名企业飞利浦，平台稳定，资源丰富，能接触先进供应链实践
- 岗位结合传统供应链与前沿AI技术，技能积累有广度也有深度
- 职位具备跨职能协作特点，能提升沟通和项目推动能力
- 公司有成熟的培训体系和国际化工作环境，利于长期职业发展
- AI应用尚处探索阶段，成果量化可能有一定难度
- 适合具备数据分析基础、对供应链感兴趣并希望将AI落地于实际业务场景的求职者，尤其是有3-5年经验、期望在外企稳定发展的职场人
缺点 / 挑战
- 需同时掌握数据、AI和供应链知识，对学习能力要求较高
- 作为助理经理，可能需独立承担项目责任，压力较大
角色解读
- 向高级数字赋能经理或数据科学经理发展，负责更复杂的分析项目
- 转向供应链数字化专家或AI产品经理，深化业务与技术结合能力
- 在飞利浦内部横向转岗至其他ISC岗位或全球数字团队
- 分析供应链运营数据，发现效率提升和风险降低的机会
- 运用AI工具和自动化技术优化数据分析和决策支持流程
- 推动AI工具在团队内的采用，帮助业务人员提升生产力
- 与跨部门协作，设计数据驱动的解决方案简化供应链操作
- 熟练掌握SQL和Python进行数据清洗、分析和自动化
- 了解供应链管理（SCM）流程，能将数据洞察转化为业务改进
- 具备AI辅助分析或工具（如Copilot）的应用经验
- 良好的沟通能力，能在跨国团队中有效协作
申请策略
- 在求职信中强调对AI+供应链的热情以及如何为公司带来生产力提升
- 了解飞利浦在健康科技领域的业务，思考AI如何应用于医疗设备供应链
- 突出数据分析项目经验，特别是用Python/SQL解决供应链问题的案例
- 强调AI工具应用经历，如Copilot、自动化脚本或BI工具优化
- 展示跨团队协作成果，用数据驱动决策并提升效率的具体数字
- 列出供应链相关经验，即使非直接SCM岗位也要体现流程思维
- 如果缺乏AI工具经验，可自学Copilot或类似工具的基本用法
- 加强Python在数据分析库（Pandas, NumPy）和自动化方面的实践
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，用具体数据量化影响
- 展现学习能力：如实反映经验水平，同时表达快速学习和落地应用的意愿
- 结构优先：先给出结论或框架，再展开细节，体现逻辑性
- 请举例说明你如何用数据分析发现供应链中的效率问题并推动改进
- 你曾使用过哪些AI工具？如何评估它们在业务中的有效性？
- 描述一次你跨部门协作解决复杂问题的经历
- 你对Python和SQL的熟练程度如何？请分享一个具体的自动化项目
- 你认为AI在供应链管理中最有潜力的应用是什么？
职位点评
76
综合评分
上海外企，供应链+AI赋能，发展性强但WLB一般。
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
最适重视技能成长和前沿技术应用，同时追求稳定外企平台和竞争力的薪资的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
飞利浦作为外企巨头，薪资福利具有市场竞争力，且提供五险一金、补充医疗等福利。但JD未明确薪资，需面议，因此评分较高但非满分。
薪资信号面议 (25K-40K/月)
成长发展
85较高
岗位深度结合数据分析与AI赋能，能接触前沿技术如AI辅助分析和自动化，且飞利浦内部培训体系完善，有利于技能成长和职业晋升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI-assisted Analytics、Workflow Automation、Python、SQL、Microsoft Copilot
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在上海，外企通常工作生活平衡较好，但JD未明确远程或弹性工时，且可能因项目需要加班。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
飞利浦致力于健康科技，供应链数字化有助于提升医疗产品可及性，具有一定社会意义。但岗位目标侧重于效率提升，使命感中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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