工作地点：北京
主要工作职责：
一、 需求预测全流程管理
1. 历史数据分析： 收集、清洗并深度分析近 3 年的历史销售数据，涵盖产品类别、区域、渠道、客户等多维度信息，结合市场调研报告、行业趋势分析以及宏观经济数据，识别需求的季节性、周期性、趋势性变化规律，为预测模型提供坚实数据基础。
2. 特征因子构建：搭建产品层级特征因子库，系统整合促销活动、新品上市、竞品动态等关键影响因子；
3. 跨部门预测协同：与销售校准预测偏差， 与产品、市场部门同步新产品规划及促销活动安排，整合相关冲击因素到预测模型；
4. 开发多模型预测方案：运用时间序列分析、回归分析、机器学习算法等多种预测工具与模型，构建符合公司产品特性与市场环境的需求预测体系，定期校准和优化模型参数，验证新品类比预测准确率；
5. 滚动预测输出：按周刷新6个月滚动需求预测，覆盖产品层级与微市场层级，确保预测时效性与颗粒度
二、 预测优化与偏差管理
1. 偏差分析与纠偏：建立预测偏差根本原因分析机制，推动直销SKU预测纠偏，目标每年减少呆滞库存50万元
2. 不确定性管理：评估需求不确定性（如市场波动、政策变化、竞品动态），将其转化为预测参数，提升突发情况响应速度
3. 因子探索：持续挖掘政策、竞品动态等潜在影响因子，转化为可量化的预测参数，优化预测模型精度。
三、 预测工具自动化与效率提升
1. 自动化预测工具建设： 搭建或优化自动化预测工具，替代人工重复操作，缩短人工处理时间，提升预测效率
2. 工具迭代：根据业务需求与预测痛点，持续更新自动化预测工具功能，保障工具与预测流程的适配性。
1. 全日制本科及以上学历，供应链管理、统计学等相关专业， 5年以上需求预测、供应链规划相关工作经验
2. 擅长数据分析，能通过多维度数据挖掘规律，具备数据清洗与趋势识别能力，了解时间序列分析、机器学习基础工具（如 Python、R）者优先。
3. 较强的沟通能力，能高效对接销售、市场、产品等跨部门，推动预测协同与偏差校准
4. 具备问题解决能力，可快速定位预测偏差原因，制定纠偏方案，管理需求不确定性；
5. 具备系统性思维，能统筹预测全流程，保障预测方案的合理性。
6. 较强的抗压能力