1、需求预测与库存优化：基于历史销售数据、市场信号及异常需求，运用统计分析与机器学习方法建立需求预测模型，优化库存水位与补货策略。 2、计划报表与指标体系：维护供应链核心KPI（库存周转天数ITO、按时交付率OTD、订单交货周期OFT、预测准确率等）的监控与管理体系，分析指标波动原因并输出改进建议 3、NIME数据工作流开发：使用KNIME构建端到端的数据ETL管道与自动化分析工作流，覆盖供应链全链路的数据采集、清洗、转换、建模与输出。 4、Power BI看板建设：使用Power BI独立搭建供应链计划可视化看板，涵盖需求计划看板、库存健康度监控、供应履约追踪、S&OP决策驾驶舱等 5、报告自动化：开发并维护自动化报表体系，实现计划数据的定时刷新、异常预警与自动分发 6、RPA流程自动化：供应链流程自动化：识别供应链计划中的重复性、规则性人工操作场景（如日报周报生成、库存预警推送、订单数据抓取、采购跟进等），使用RPA工具设计并部署自动化流程。跨系统流程集成：打通ERP、WMS、TMS、OMS等系统间的数据壁垒，实现跨系统的自动化数据采集、处理与回写。 7、RPA流程运维：监控RPA流程运行状态，及时处理异常及故障，确保自动化流程的稳定运行与持续优化。 8、计划系统优化：参与供应链计划系统（如APS、ERP计划模块等）的选型、实施与持续优化，推动AI能力在计划场景中的落地。

1、2027届应届毕业生，人工智能、计算机等相关专业优先，本科及以上学历； 2、核心技术能力 ①KNIME（精通/必备） ：熟练使用KNIME构建复杂的数据ETL工作流与自动化分析管道，熟悉KNIME的数据连接、数据变换、机器学习节点及工作流调度。 ②Power BI（精通/必备） ：精通Power BI数据建模、DAX表达式、可视化看板设计与发布，能独立完成从数据源连接到看板上线的全流程。 ③RPA（精通/必备） ：熟练使用至少一种RPA工具（如Power Automate、UiPath、影刀RPA等），具备RPA流程的需求分析、开发、部署与运维能力。 3、有较强的沟通、协调能力；逻辑思维能力强，能够积极解决问题；有较强的学习能力，进取心强； 4、有较强的数据分析能力，对数据敏感度高、逻辑思维清晰，能将模糊的业务需求转化为结构化的技术方案 5、在校担任班级干部、学生会干部经历者优先。