主分类：供应链计划与供需协同
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "物流计划专家",
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"department": "食杂零售-小象事业部",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"degree": "本科及以上学历",
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"responsibilities": "核心定位：本岗位核心负责全链路物流计划的货量与仓储资源需求精准预测，同时通过数据驱动优化物流仓储进销存效率，为业务规模扩张提供坚实而高效的物流支撑。具体岗位职责如下：\n1. 负责物流货量与仓储需求的全周期预测，保障仓储资源高效匹配。基于销售预测、订货参数、历史数据、季节性波动、场地布局、作业模式等多维度因素，建立并迭代科学的货量与场地需求预测模型，为仓网构建、开搬扩决策的资源配置提供核心依据。\n2. 建立周期性的预实复盘机制，搭建物流计划指标体系，制定预测准确性的目标并保障达成。组织协同上下游定期复盘预实偏差，定位预实偏差的原因并量化，有效推动预测准确性的持续优化。\n3. 推动模型数字化。将线下预测模型转化为线上数字化模型，推动预测能力的工具化与自动化，提升预测效率，以满足业务拓展与多元化的需求。\n4. 协同物流与供应链之间S&OP工作，对物流的进销存、产能、仓容、计划等事宜进行多部门对齐，并对日常运营尤其是节假日高峰期间的仓容风险提供可落地的解决方案。\n5. 协同物流仓容能力优化工作，寻找仓容提升机会点，调动业务运营、场地规划、产品研发等多方资源，持续提升仓容存储利用率。",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，物流管理、供应链管理、统计学等相关专业优先，3年以上供应链计划或物流计划相关工作经验，对仓储一线运营有过深度了解和经历者优先。\n2. 模型搭建与数据能力突出。熟练掌握预测模型搭建与优化方法，历史预测数据准确率高，能有效支撑业务决策。熟练使用office表格、SQL等数据工具，能独立完成数据采集、清洗、分析与可视化呈现，具备基于数据发现问题、提出解决方案的能力。\n3. 具备优秀的主动性与推动影响力，能够高效协调跨部门资源解决问题，推动共识达成与方案落地。同时拥有较好的项目管理和风险管理能力。\n4. 拥有扎实的写作基本功，能清晰、准确、有条理地撰写工作相关报告与方案，逻辑思维与语言表达能力良好。\n5.加分项：\n具备较好的自主学习能力，对AI新技术抱有浓厚兴趣，乐于探索AI可能性；\n熟练使用 AI 工具（如大模型对话、AI 搜索、智能分析平台等）辅助研究工作，在实际项目中有明确的效率提升实践。",
"skills": [AI生成
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"风险管理",
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"项目管理",
"解决问题",
"逻辑思维",
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"preferred_qualifications": "1. 本科及以上学历，物流管理、供应链管理、统计学等相关专业优先，3年以上供应链计划或物流计划相关工作经验，对仓储一线运营有过深度了解和经历者优先；5.加分项：",
"job_highlights": "1. 聚焦即时零售等前沿场景，深度参与核心物流链路的计划与优化，通过精准预测、模型数字化提升供应链效率。\n2. 与多元背景团队协作，在生鲜等复杂场景中沉淀专业能力，成为物流计划领域专家，提升核心竞争力。\n3. 提供完善的培训体系和职业发展通道。团队氛围良好开放，鼓励创新与跨部门协作。"
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"fulltext": "物流计划专家\n物流计划专家\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：食杂零售-小象事业部\n职位类别：零售类\n职位族群：物流\n更新时间：2026-09-03\n\n岗位职责\n核心定位：本岗位核心负责全链路物流计划的货量与仓储资源需求精准预测，同时通过数据驱动优化物流仓储进销存效率，为业务规模扩张提供坚实而高效的物流支撑。具体岗位职责如下：\n1. 负责物流货量与仓储需求的全周期预测，保障仓储资源高效匹配。基于销售预测、订货参数、历史数据、季节性波动、场地布局、作业模式等多维度因素，建立并迭代科学的货量与场地需求预测模型，为仓网构建、开搬扩决策的资源配置提供核心依据。\n2. 建立周期性的预实复盘机制，搭建物流计划指标体系，制定预测准确性的目标并保障达成。组织协同上下游定期复盘预实偏差，定位预实偏差的原因并量化，有效推动预测准确性的持续优化。\n3. 推动模型数字化。将线下预测模型转化为线上数字化模型，推动预测能力的工具化与自动化，提升预测效率，以满足业务拓展与多元化的需求。\n4. 协同物流与供应链之间S&OP工作，对物流的进销存、产能、仓容、计划等事宜进行多部门对齐，并对日常运营尤其是节假日高峰期间的仓容风险提供可落地的解决方案。\n5. 协同物流仓容能力优化工作，寻找仓容提升机会点，调动业务运营、场地规划、产品研发等多方资源，持续提升仓容存储利用率。\n\n岗位基本要求\n1. 本科及以上学历，物流管理、供应链管理、统计学等相关专业优先，3年以上供应链计划或物流计划相关工作经验，对仓储一线运营有过深度了解和经历者优先。\n2. 模型搭建与数据能力突出。熟练掌握预测模型搭建与优化方法，历史预测数据准确率高，能有效支撑业务决策。熟练使用office表格、SQL等数据工具，能独立完成数据采集、清洗、分析与可视化呈现，具备基于数据发现问题、提出解决方案的能力。\n3. 具备优秀的主动性与推动影响力，能够高效协调跨部门资源解决问题，推动共识达成与方案落地。同时拥有较好的项目管理和风险管理能力。\n4. 拥有扎实的写作基本功，能清晰、准确、有条理地撰写工作相关报告与方案，逻辑思维与语言表达能力良好。\n5.加分项：\n具备较好的自主学习能力，对AI新技术抱有浓厚兴趣，乐于探索AI可能性；\n熟练使用 AI 工具（如大模型对话、AI 搜索、智能分析平台等）辅助研究工作，在实际项目中有明确的效率提升实践。\n\n岗位亮点\n1. 聚焦即时零售等前沿场景，深度参与核心物流链路的计划与优化，通过精准预测、模型数字化提升供应链效率。\n2. 与多元背景团队协作，在生鲜等复杂场景中沉淀专业能力，成为物流计划领域专家，提升核心竞争力。\n3. 提供完善的培训体系和职业发展通道。团队氛围良好开放，鼓励创新与跨部门协作。\n核心定位：本岗位核心负责全链路物流计划的货量与仓储资源需求精准预测，同时通过数据驱动优化物流仓储进销存效率，为业务规模扩张提供坚实而高效的物流支撑。具体岗位职责如下：\n1. 负责物流货量与仓储需求的全周期预测，保障仓储资源高效匹配。基于销售预测、订货参数、历史数据、季节性波动、场地布局、作业模式等多维度因素，建立并迭代科学的货量与场地需求预测模型，为仓网构建、开搬扩决策的资源配置提供核心依据。\n2. 建立周期性的预实复盘机制，搭建物流计划指标体系，制定预测准确性的目标并保障达成。组织协同上下游定期复盘预实偏差，定位预实偏差的原因并量化，有效推动预测准确性的持续优化。\n3. 推动模型数字化。将线下预测模型转化为线上数字化模型，推动预测能力的工具化与自动化，提升预测效率，以满足业务拓展与多元化的需求。\n4. 协同物流与供应链之间S&OP工作，对物流的进销存、产能、仓容、计划等事宜进行多部门对齐，并对日常运营尤其是节假日高峰期间的仓容风险提供可落地的解决方案。\n5. 协同物流仓容能力优化工作，寻找仓容提升机会点，调动业务运营、场地规划、产品研发等多方资源，持续提升仓容存储利用率。\n1. 本科及以上学历，物流管理、供应链管理、统计学等相关专业优先，3年以上供应链计划或物流计划相关工作经验，对仓储一线运营有过深度了解和经历者优先。\n2. 模型搭建与数据能力突出。熟练掌握预测模型搭建与优化方法，历史预测数据准确率高，能有效支撑业务决策。熟练使用office表格、SQL等数据工具，能独立完成数据采集、清洗、分析与可视化呈现，具备基于数据发现问题、提出解决方案的能力。\n3. 具备优秀的主动性与推动影响力，能够高效协调跨部门资源解决问题，推动共识达成与方案落地。同时拥有较好的项目管理和风险管理能力。\n4. 拥有扎实的写作基本功，能清晰、准确、有条理地撰写工作相关报告与方案，逻辑思维与语言表达能力良好。\n5.加分项：\n具备较好的自主学习能力，对AI新技术抱有浓厚兴趣，乐于探索AI可能性；\n熟练使用 AI 工具（如大模型对话、AI 搜索、智能分析平台等）辅助研究工作，在实际项目中有明确的效率提升实践。",
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