必须项 本科或硕士至少一段为物流工程、物流管理、供应链管理、工业工程、交通运输或密切相关专业；或虽非对口专业，但有连续的供应链 / 物流课题、竞赛或实习，并能讲清端到端链路 须具备可核对的 AI / 数据训练痕迹（课程项目、竞赛、论文、开源或实习）。至少满足其一：独立完成过数据分析或建模项目；熟练使用 SQL 与 Python；有机器学习、数据挖掘或大模型应用相关课设 具备 MySQL 等数据库的基本查询与数据处理能力 扎实的数理基础，熟悉常用机器学习算法与优化理论（如线性规划、整数规划、启发式算法等） 对数据高度敏感，能够从多维度开展系统化数据分析，并能把结论写成可执行建议 数字化方向意愿明确：求职动机是物流数字化 / 数据 + AI，而非纯现场运营或纯算法岗 英语可作为工作语言，能够适应国际化协作环境 具备优秀的自驱力、快速学习能力与适应性，能积极应对快节奏的业务变革。 加分项 本硕交叉：本科供应链 / 物流 / 工业工程 + 硕士 AI / 数据 / 计算机 / 应用数学（或反向交叉且物流认知扎实） 主机厂、零部件、3PL 或咨询中，与计划、仓储、运输、厂内物流相关的数字化或数据分析实习 大模型应用、知识库问答、智能体，或运筹优化、仿真建模的可展示项目