产品经理（供应链）

优缺点分析

角色解读

• 从供应链产品经理向智能决策产品专家发展，成为懂业务、懂算法的复合型产品人才
• 未来可晋升为供应链产品总监或业务线负责人，在AI与零售结合的前沿领域积累深厚行业壁垒
• 负责智能供应链核心场景（如销量预测、智能订货、库存优化等）的产品全生命周期规划与设计，推动业务向数据驱动转型
• 建设商品订退货资料体系，梳理底层数据模型并建立质量监控机制，为算法系统提供高质量数据基础
• 主导算法模型在业务侧的应用验证与效果监控，探索AI技术在组货、定价、营销等场景的创新应用
• 具备优秀的抽象建模能力，能将复杂的订货业务逻辑转化为算法可实现的模型语言
• 熟练使用SQL/Python/BI工具，具备极强的数据敏感度，能从海量数据中发现业务隐患
• 深入理解供应链底层逻辑（如库存状态机、调拨路径、订货规格约束），能与算法团队高效对话

申请策略

• 提前了解欧尚及新零售行业（如盒马、叮咚）的供应链现状与痛点，准备关于智能订货或库存优化的个人见解
• 突出在零售或供应链平台从0到1搭建系统的经验，展示对供应链底层逻辑的深刻理解
• 展示利用数据工具（SQL/Python）发现业务隐患并转化为产品决策的具体案例及量化收益
• 强调与算法团队协作推动模型落地、建立监控评价体系的经历，体现抽象建模能力
• 深入学习供应链核心指标与底层逻辑（如库存状态机、订货规格约束、仓配联动机制）
• 提升对预测、推荐、优化类算法模型原理的理解，以便在面试中更好地与算法团队视角对齐

面试指南

• 采用STAR法则，重点突出业务痛点分析、抽象建模过程、跨部门协作（特别是与算法、研发、业务的对齐）以及最终的数据收益（如库存周转率提升、预测准确率提高）
• 请分享一个你主导的从0到1的供应链系统建设案例，遇到了哪些挑战，如何解决的？
• 如何将复杂的订货业务逻辑抽象为算法可实现的模型语言？请举例说明
• 在模型验证与效果监控中，你建立了怎样的评价体系？如何确保算法结果可落地、可归因？
• 面对供应链业务波动带来的压力，你如何调整产品节奏并协调多方资源？
• 复习供应链核心指标（如库存周转天数、订单满足率、预测准确率）及其计算逻辑与业务意义
• 了解当前零售行业AI应用的前沿案例（如智能补货、动态定价），思考其在实际业务中的落地难点