AI工程师

1、供应链系统日常维护与稳定运行：①负责供应链相关系统（ERP、WMS、TMS、需求计划系统、供应商协同平台等）的日常运维、参数配置、主数据维护和异常排查；②监控系统间数据接口的运行状态，处理接口报错、数据延迟、字段映射异常等问题，确保供应链数据流不断链；③响应业务部门的系统操作咨询，编写操作手册和FAQ，必要时组织小范围培训；④配合IT部门完成系统升级、补丁更新、权限调整，并评估对供应链业务流程的影响；⑤建立系统健康度巡检机制，对关键指标（接口成功率、数据及时率、库存准确率）做日常监控和预警；

2、业务提效工具的开发与交付：

① 深入业务一线，识别计划、采购、库存、物流等环节中高频、重复、易错的手工操作场景，输出提效方案并落地为程序或脚本，典型场景包括但不限于：a库存周转天数自动测算与预警报表，b需求预测数据的自动清洗、汇总与分发，c采购订单批量生成、跟单提醒与异常标记，d物流时效追踪与延误自动通知，e供应商绩效数据的自动采集与评分；

② 负责工具的测试、上线、文档编写和后续迭代维护，确保业务人员能独立使用；

3、AI能力在供应链场景中的落地应用：

① 跟踪并评估主流AI工具（大语言模型、机器学习平台、低代码AI服务）在供应链场景中的适用性，形成选型建议。结合业务需求，设计并输出AI辅助项目，例如：a用LLM构建供应链知识库问答助手（制度查询、操作指引、异常处理建议）,b用机器学习做需求预测、库存风险评分、供应商交付风险预警,c用AI做报表自动解读、异常根因初步分析、邮件/通知自动起草,d用计算机视觉或文档解析处理发票、装箱单、质检报告等非结构化数据，

② 负责AI项目的提示词设计、数据准备、效果评估和业务侧推广，确保AI输出可解释、可信任、可落地，

③ 与IT、数据团队协作，推动AI工具与现有供应链系统的安全对接，关注数据隐私和权限合规

1、 本科及以上学历，供应链管理、物流工程、工业工程、计算机、数据科学等相关专业

2、 3年以上供应链相关工作经验**，熟悉计划、采购、库存、物流中至少两个模块的业务逻辑

3、 熟练掌握SQL，能独立完成多表关联查询、数据清洗和聚合分析，熟练掌握Python，具备数据处理（pandas）、自动化脚本、API调用和简单Web应用开发能力，AI实际使用经验优先

4、 熟悉至少一种主流ERP或供应链系统（SAP、Oracle、用友、金蝶等）的操作和数据结构

5、 具备较强的数据分析能力，能够独立完成经营分析及计划决策支持；具备优秀的跨部门沟通协调能力，能够推动复杂问题闭环解决；具备较强的风险识别及异常处理能力，能够承受高压力工作环境