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卡特彼勒
Supply Chain Planning Engr 1
立即应聘

Supply Chain Planning Engr 1

发布于 6 个月前

普通员工/个人贡献者

无锡市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
供应链、采购与物流
仓库优化
供应链分析
垂直仓库
物料规划
自动化项目管理
英语沟通
AGV
Power BI

AI 估算 · 13k–20k

供应链规划工程师,涉及自动化物流项目,技术要求高。

职位详情

关于这个职位

这是一个专注于供应链规划与优化的工程师职位

你将负责仓库存储优化、物料补货流程改进,并管理自动化项目,如垂直仓库系统和AGV
通过数据分析与行业对标,你将致力于开发智能供应链解决方案,以提升绩效、降低成本并优化库存利用率

最低要求

本科及以上学历,机械或自动化专业优先

年仓库优化和物料补货规划经验
具备智能仓库开发经验者优先,如AGV、垂直仓库、自动化供应链
数字技能:熟悉Excel、Power BI、Power Apps等
良好的英语沟通能力者优先

工作职责

内部仓库存储优化与开发

物料补货流程优化
仓库自动化项目管理
识别、定义和实施集成供应链解决方案及绩效改进,包括建立内外部联盟以探索机会
能够有效开发智能供应链,如垂直仓库系统、AGV、自动工装设备等
与业务伙伴和内部职能部门建立有效的联系、伙伴关系和最佳实践
调查并纳入行业基准、指标和最佳实践,为供应商和/或产品系列开发最优供应链
开发和分析数据与信息,以识别并优先考虑改进绩效、创建更具成本效益的供应链、库存利用率和业务伙伴关系的机会

优先资格

机械或自动化专业背景

智能仓库开发经验(如AGV、垂直仓库、自动化供应链)
良好的英语沟通能力

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 平台优势:卡特彼勒是全球领先的制造企业,提供稳定的职业平台和丰富的行业资源
  • 技能积累:岗位涉及自动化、数据分析等前沿技术,有利于构建复合型技能栈,提升市场竞争力
  • 行业前景:智能供应链和自动化是制造业升级的核心方向,岗位经验具有长期价值和行业通用性
  • 项目实践:有机会主导或参与实际的自动化项目,从规划到落地,获得完整的项目经验
  • 技术复杂性:需要同时掌握仓储运营、自动化技术和数据分析,学习曲线可能较陡峭
  • 适合具备3-5年仓储或供应链规划经验,对自动化技术感兴趣,并希望在全球制造企业深入发展供应链优化能力的工程师

缺点 / 挑战

  • 跨部门协调:项目常涉及多部门协作,沟通成本和推动难度可能较高
  • 绩效压力:岗位直接关联成本降低和效率提升,需持续输出可量化的改进成果

角色解读

  • 专业深度上,可从工程师发展为供应链规划专家,专注于智能仓储、自动化系统集成等前沿领域
  • 管理路径上,可晋升为供应链项目经理或团队主管,负责更大范围的物流优化和战略规划
  • 行业广度上,积累的经验可横向拓展至制造业、电商物流等多个行业的供应链管理岗位
  • 负责仓库内部的存储空间优化和物料补货流程设计,提升仓储效率
  • 主导或参与仓库自动化项目(如AGV、垂直仓库系统)的规划、实施与管理
  • 通过数据分析和行业对标,识别供应链改进机会,并推动智能解决方案落地
  • 与内外部合作伙伴建立联盟,共同探索和实施供应链绩效提升项目
  • 具备扎实的仓库运营与物料规划知识,能独立进行流程优化和空间设计
  • 熟悉自动化仓储技术(如AGV、垂直仓库)和项目管理流程,能推动技术落地
  • 掌握数据分析工具(如Excel、Power BI),能够通过数据驱动决策,识别成本与效率优化点
  • 拥有良好的沟通与协作能力,能够与跨部门团队及外部伙伴有效合作,推动项目进展

申请策略

  • 申请前,建议了解卡特彼勒在中国的业务布局和其供应链战略,在面试中展现你对公司业务的认知
  • 关注职位描述中强调的“建立伙伴关系”和“行业对标”,准备相关经验或见解,体现你的战略协作和外部视野
  • 重点突出具体的仓库优化或物料规划项目经验,量化展示效率提升(如空间利用率、周转时间)或成本节约成果
  • 详细描述参与过的自动化项目(如AGV、垂直仓库),说明你在其中的角色、技术选型和项目成效
  • 展示数据分析能力,列举使用Excel、Power BI等工具进行供应链分析、生成报告或驱动决策的案例
  • 如有跨部门或对外合作经验,应强调沟通协调能力和项目推动成果
  • 若自动化项目经验不足,可提前学习AGV、WMS(仓库管理系统)或自动化立库的基础知识,了解行业应用案例
  • 加强Power BI或类似数据可视化工具的技能,尝试用其分析一个模拟的仓储数据集并制作看板

面试指南

  • 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)结构化回答,重点突出个人贡献和量化成果
  • 对于技术或方案选择类问题,展示你的分析框架:从业务需求、成本效益、技术可行性、实施风险等多维度进行权衡
  • 对于协作类问题,强调主动沟通、寻求共识、借助上级或数据支持来化解分歧,并聚焦于共同目标
  • 请分享一个你主导或参与的仓库存储优化项目,你遇到了什么挑战,如何解决的?
  • 你如何评估和选择自动化仓储解决方案(如AGV vs 传统叉车)?
  • 描述一次你通过数据分析发现供应链问题并推动改进的经历
  • 在跨部门项目中,如果遇到阻力,你会如何沟通和协调以确保项目进度?
  • 你如何跟踪行业最佳实践,并将其应用到实际工作中?

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