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京东咨询顾问

社招全职3年以上解决方案岗地点:上海状态:招聘

任职要求


统招本科及以上学历,物流工程、供应链管理、工业工程相关专业;
3年以上咨询或资深甲方工作经验,具备物理项目或变革成功案例;
加分项:
CLTD、网络规划建模(如LLamasoft)•拥有供应链规划和设计方面的知识和经验,掌握一定程度的供应链优化原理
•掌握运筹学相关基础知识,有运筹优化项目经验者优先
•拥有数据处理和分析数据的能力,熟练使用ExcelPowerpoint,掌握Access、SQL ServerPython者优先
•拥有较强的需求分析能力和问题解决能力
•了解规划、预测、运输、库存管理和策略采购的知识
•拥有工业工程、运筹学、供应链管理等相关本科及以上学历(研究生及以上优先)
•有供应链咨询经验者或项目管理经验者优先
•有海外留学经历或具备熟练的英语沟通能力者优先

符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。

工作职责


-负责带领项目团队,完成物流咨询项目,通过分析企业物流现状、识别业务痛点与数字化需求,设计解决方案,包括物流体系规划、物流模式设计、仓配业务优化、智慧物流等;
-.梳理客户管理需求及业务现状,完成现状汇报,包括业务诊断及根因分析;
-.结合客户需求,整合公司内部资源,输出解决方案,提升物流效率、降低物流成本、增加服务水平;
-.基于项目实践,进行能力沉淀,形成可复制和借鉴的细分场景解决方案;• 专注于供应链设计、规划及优化领域,实施供应链全局优化项目;
• 剖析客户当前供应链网络布局情况,挖掘客户痛点;
• 分析客户供应链战略规划需求、设计策略、绩效(成本、服务等)要求,使用建模工具(有培训)输出供应链优化方案;
• 供应链现状与优化模型的搭建、多场景的数据的对比分析、分析结果的总结与呈现;
• 跨部门协同,为销售代表和项目经理提供应链优化方案支持;
• 在项目总监和项目经理的指导下,根据项目计划实施项目;
• 输出项目文档,对建模方法、数据来源,数据处理、假设和约束进行详细的文档记录。
包括英文材料
学历+
运筹优化+
Excel+
PowerPoint+
SQL+
SQL Server+
Python+
相关职位

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社招1-2年

1、协助项目经理及项目小组进行项目专项分析和研究,撰写PPT报告; 2、根据项目需要,完成行业及市场数据收集、整理和分析;参与项目访谈,记录访谈纪要,COLD CALL等工作; 3、项目类型涵盖包括汽车、制造、医药等行业的数字化转型咨询交付项目等; 4、领导安排的其他助理类或行政类工作。

更新于 2025-07-28
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社招

1、负责对政企大客户提供数字化转型服务,包含数字化规划、IT服务管理、业务分析、方案设计、私有云\超算中心规划等咨询及项目实施交付; 2、协助客户制定数字化项目目标、制定项目计划,搭建项目团队,对项目进程进行监控,达成项目目标交付; 3、持续对接客户IT服务,带领团队以高质量高满意度逐年交付老客户IT服务。

更新于 2024-02-04
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社招5年以上技术

1. 结合行业领先解决方案,梳理客户的不同发展阶段、规模、管理思路、信息化程度等因素,制定相应的系统方案 2. 结合集团现有其他系统能力,以目标价值、业务体验为前提,帮助客户实现端到端CRM客户关系管理体系的规划,并持续推进迭代和系统运营 3. 负责与客户对接沟通,梳理业务流程、产品需求等,输出相关报告和文档 4. 负责与技术团队、协同团队对接,透传业务需求,安排档期、把控项目进度,带领项目组完成交付工作

更新于 2025-07-21
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社招5-10年研发

一、岗位概述 我们正在寻找一位具有 3-5 年人工智能或数据科学经验的工程师,帮助公司将 AI 技术深度融入生产制造全流程。您将与生产、质量、设备、IT/OT 团队协同,利用机器学习、深度学习与工业数据为制造现场创造切实可见的价值,提高产量、良率与设备稼动率,降低能耗与维护成本。 ________________________________________ 二、核心职责 1. 视觉质检 • 设计和部署基于 CNN/Transformer 的缺陷检测与分类模型,适配多品类、多光照、多批次的生产现场。 • 与质量工程师合作建立样本标注流程,持续提升模型召回率与精确率。 2. 预测性维护 • 采集并分析振动、声学、电流、电压等多模态传感器数据,构建剩余寿命预测(RUL)和故障预警模型。 • 将模型结果集成到 EAM/CMMS,实现从“计划检修”到“按状态检修”的转变。 3. 工艺与流程优化 • 运用时间序列分析、贝叶斯优化或强化学习,寻优关键工艺参数(温度、压力、速度等),提升良率、降低能耗和物料损耗。 • 与生产计划团队协作,开发动态排产与库存优化算法,缩短生产周期。 4. 数据工程 & MLOps • 搭建数据采集、清洗、标签管理及特征工程流程,保证数据质量和实时性。 • 负责模型在云端或边缘侧部署、监控与迭代,确保在工业环境下的稳定、低时延运行。 5. 跨部门协作 • 与 OT(PLC/SCADA/MES)及 IT 团队对接,实现从设备到模型再到业务系统的数据闭环。 • 将技术成果沉淀为规范、文档与最佳实践,提升公司 AI 工程化能力。 ________________________________________ 三、

更新于 2025-09-29