高级供应链数字化专家（智能运营中台）

战略规划与平台构建：负责制定与公司供应链数字化及智能化战略相一致的“供应链智能运营中台”整体愿景与技术路线图。主导规划、设计并推动建设统一的、可复用的数据、算法与业务能力中台，为供应链各环节（计划、采购、制造、物流）的智能应用提供核心平台支撑。

数据治理与智能引擎开发：建立并维护供应链全域数据的汇聚、治理、建模与服务化体系。组织团队开发与优化预测、计划、优化、仿真等核心算法模型与智能引擎，将数据资产转化为标准化的分析服务与决策支持能力，赋能前端业务场景。

产品化运营与业务赋能：深度协同计划、采购、物流等业务团队，快速响应并支持其智能应用场景（如需求预测、智能补货、网络优化、动态寻源）的落地，驱动业务效率与决策水平的提升。

技术架构管理与生态整合：负责中台技术架构的设计、选型与演进，确保其先进性、稳定性与安全性。评估并整合内外部先进技术（如AI/ML、物联网、大数据分析）及解决方案，构建开放的供应链智能技术生态。

团队建设与卓越运营：领导一支涵盖数据工程、算法研发、平台产品等多职能的复合型团队。建立中台能力开发、发布、运维与度量的全生命周期管理体系，持续监控平台性能、服务质量与业务价值，推动中台能力的持续迭代与卓越运营。

资历背景： 计算机、运筹学或供应链相关专业硕士及以上学历；10年以上大型企业（互联网电商/科技制造）供应链数字化经验，含5年以上跨职能产研团队（数据/算法/产品）管理经历。

供应链底蕴： 精通端到端供应链（计划、采购、制造、物流）核心业务流，具备极强的业务抽象能力，能将复杂供应链痛点转化为可复用的中台标准化能力。

数据与中台架构： 深谙“数据中台+AI中台”双底座架构蓝图；精通大数据生态体系（如Hadoop/Spark/Flink），熟练主导企业级数据仓/数据湖建设与全域数据治理。

算法与模型深度： 深刻理解运筹优化（OR）与机器学习在供应链场景的应用边界；熟悉时序需求预测、智能库存优化、排产排程（APS）及网络仿真等底层核心算法逻辑。

中台0-1落地经验： 作为核心技术/业务Owner，主导过亿级规模企业“供应链智能运营中台”的从0到1顶层规划、选型、开发交付及生命周期运营。

算法变现与业务赋能： 具备将复杂算法模型成功沉淀为标准决策服务（API）并大规模落地的实操经验；有明确的通过数据智能驱动业务指标（如库存周转、履约时效）提升的成功标杆案例。