汽车供应链数据分析师
上海社招全职智能制造本科及以上1-3 年
职位描述
业务背景在汽车行业智能化与电动化趋势下，供应链已经成为企业核心竞争力之一。一辆汽车涉及上万个零部件的全球协同，任何一个环节的信息不透明、指标异常或决策滞后，都可能影响生产、库存、交付与成本。团队当前正在建设面向新能源汽车供应链的新一代数据与 AI 能力体系，包括供应链数据底座、指标体系、分析平台、知识体系与智能决策能力。我们希望通过 Data-driven 的方式，将供应链管理线上化、指标化和智能化，并结合数据分析、AI Co-pilot 与 Agentic AI 能力，打造覆盖“监控、诊断、预警、决策、执行”的供应链 Control Tower。岗位将直接参与供应链数据体系与分析能力建设，服务于采购、计划、物流、库存、供应商管理等核心业务场景，通过数据发现问题、解释问题，并推动业务决策与运营改善。岗位职责1.负责新能源汽车供应链场景的数据分析与专题研究，围绕采购、生产计划、物流、库存、交付及供应商管理等业务，开展指标监控、异常分析、归因诊断与优化建议输出。2.参与供应链数据与指标体系建设，包括业务口径梳理、指标定义、维度建模、数据质量管理及指标资产沉淀，推动形成统一、可信、可复用的企业供应链数据体系。3.负责供应链经营分析产品与可视化看板建设，参与 Control Tower、预警平台及管理驾驶舱的设计与落地，提升供应链风险识别和决策效率。4.基于统计分析、预测建模、因果分析或运筹优化等方法，参与需求预测、库存优化、供应风险评估、交付预测、成本分析等数据驱动型项目。5.参与 AI Co-pilot 与 Agentic AI 在数据分析场景中的应用，包括自然语言问数、智能取数、自动归因、分析报告生成和决策建议等能力建设。6.与供应链、采购、计划、物流等业务团队及数据、算法、产品、研发团队协同，将业务问题转化为可度量、可分析的数据问题，并推动分析结论落地及效果跟踪。
职位要求
岗位要求1.两年及以内工作经验，本科及以上学历，硕士优先；数据科学、统计学、数学、运筹优化、计算机、人工智能、信息管理、工业工程、物流与供应链管理等相关专业优先。2.具备扎实的数据分析基础，熟悉描述性统计、假设检验、回归分析、时间序列分析等常用方法，能够根据业务问题选择合理的分析框架。3.熟练使用 SQL，能够独立完成复杂数据查询、清洗、加工与分析；熟悉 Python，并能够使用 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等工具进行数据处理与可视化。4.具备良好的业务理解和问题拆解能力，能够从复杂业务现象中识别关键矛盾，建立指标体系和分析路径，并形成清晰、可执行的分析结论。5.具备良好的数据敏感度，能够主动发现数据异常、业务风险及潜在机会；重视数据口径一致性、数据质量与分析结果的可解释性。6.具备良好的沟通表达与协作能力，能够面向业务团队清晰呈现分析过程、核心结论及建议，并推动跨团队协作与方案落地。7.对 AI 驱动的数据分析模式有兴趣，理解大语言模型、自然语言问数、RAG、Tool Calling 或数据分析 Agent 等方向的基本原理。熟悉或接触过以下技术方向者优先1.熟悉 Tableau、Power BI、Quick BI、FineBI、Superset 等 BI 与数据可视化工具。2.接触过数据仓库、数据湖或湖仓一体相关体系，了解维度建模、指标平台、数据治理、数据血缘及数据质量管理。3.具备机器学习、时间序列预测、异常检测、因果推断、A/B 测试或运筹优化等项目经验。4.熟悉供应链相关分析方法或指标，如需求预测、库存周转、安全库存、缺料风险、供应商绩效、采购成本、交付达成率及物流时效等。5.接触过自然语言问数、Text-to-SQL、RAG、知识图谱、分析型 AI Agent 或自动化分析报告等智能数据产品。6.有真实数据分析项目、数据竞赛、科研项目、企业实习，或汽车、制造业、供应链相关经验者优先。
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