Менеджер направления "Моделирование цепочек поставок"
Особенности
- Имитационное моделирование
- AnyLogic
- Сценарный анализ
- SQL
- Python
- Power BI
Обязанности
Развитие направления имитационного моделирования для повышения прозрачности, управляемости и эффективности цепочек поставок за счет разработки, валидации и внедрения моделей, позволяющих оценивать сценарии, риски и ограничения на уровне цепочки поставок.
Основные задачи
- Развитие направления имитационного моделирования в цепочках поставок.
- Построение и сопровождение цифровых моделей supply chain: складская сеть, транспорт, пропускные способности, сроки доставки.
- Проведение сценарного анализа: мощностей, сроков доставки, SLA, ограничений логистики.
- Подготовка рекомендаций для бизнеса на основе моделирования: загрузки мощностей, схем поставок и распределения ресурсов.
- Взаимодействие с подразделениями: логистика, финансы, коммерческий департамент, IT.
- Сбор, очистка и структурирование входных данных, постановка требований к качеству данных.
- Проверка корректности моделей, калибровка, валидация и документирование допущений.
- Подготовка презентаций и отчетов для руководства и кросс-функциональных команд.
- Формирование методологии, стандартов и практик моделирования внутри компании.
- Взаимодействие с внутренними и внешними разработчиками ПО, от формирования ТЗ до запуска.
Требования
Образование:
• Высшее образование в области математики, физики, прикладной математики, логистики, экономики, инженерии, системного анализа или смежных направлений.
Опыт:
• Опыт работы в supply chain, логистике, операционной аналитике, оптимизации или моделировании.
• Практический опыт имитационного моделирования в цепочках поставок, производстве, складе или транспорте.
• Опыт внедрения аналитических решений в бизнес-процессы.
Профессиональные знания:
• Принципы управления цепочками поставок.
• Знание инструментов имитационного моделирования (например, AnyLogic, Process Simulate, ExtendSim) и методов анализа данных.
• Методы имитационного моделирования, сценарного анализа и what-if analysis.
• Основы статистики, теории вероятностей, оптимизации, системной динамики.
• Понимание ключевых метрик: OTIF, fill rate, lead time, inventory turns, utilization, service level.
Инструменты:
• AnyLogic, или аналогичные платформы.
• Excel на продвинутом уровне.
• SQL.
• Python, другие инструменты анализа данных будут преимуществом.
• Power BI, Qliksense или аналогичные BI-инструменты.
Ключевые компетенции
• Создание сетевых, имитационных и оптимизационных моделей.
• Защита моделей и гипотез перед руководством логистики и смежными подразделениями.
• Аналитическое мышление и работа с большими массивами данных.
• Умение переводить бизнес-задачи в формализованные модели.
• Навыки аргументации и презентации результатов.
• Самостоятельность и ответственность за результат.
• Внимание к деталям и критичность к данным и допущениям.
Личностные качества
• Ориентация на результат.
• Структурность и дисциплина.
• Коммуникабельность.
• Гибкость в работе с неоднозначными задачами.
• Способность работать в условиях ограниченных или неполных данных.
Будет преимуществом
• Опыт моделирования крупных распределенных supply chain сетей.
• Опыт экономической оценки эффектов от изменений в логистике и планировании.
• Опыт автоматизации расчетов и интеграции моделей с источниками данных.
• Опыт разработк