集团供应链计划技术架构师 - - 78893

基本信息

职位编号:

100017180

工作领域:

Information Technology

国家/地区:

中国

省:

广东

市:

深圳（Shenzhen）

日期:

星期一, 6 月 15, 2026

其他工作城市:

* China

为什么选择联想

联想文化，我们称之为 “We Are Lenovo”（我们，就是联想），其核心是：“说到做到，尽心尽力，成就客户”。

联想集团是一家年收入830亿美元的全球化科技巨头，位列《财富》世界500强第196名，服务遍布全球180个市场数以百万计的客户。为实现“智能，为每一个可能” 的公司愿景，联想在不断夯实全球个人电脑市场冠军地位的基础上，积极构建全栈式的计算能力，现已拥有包括人工智能赋能、人工智能导向和人工智能优化的终端、基础设施、软件、解决方案和服务在内的完整产品路线图，包括个人电脑、工作站、智能手机、平板电脑等终端产品，服务器、存储、边缘计算、高性能计算以及软件定义等基础设施产品。这一变革与联想改变世界的创新一起，共同为世界各地的人们成就一个更加包容、值得信赖的智慧未来。联想集团有限公司在香港交易所上市（港交所：992）（美国预托证券代号：LNVGY）。

欢迎访问联想官方网站 https://www.lenovo.com，并关注“联想集团”微博及微信公众号等社交媒体官方账号，或关注“联想招聘”公众号，获取联想最新动态。

职位描述和要求:

岗位定位

负责集团级供应链计划平台的技术架构设计与核心计划引擎建设，面向多业务线、多工厂、复杂离散制造场景，支撑 S&OP、MPS、MRP、APS、齐套分析、多工厂协同排产、产能平衡等核心能力落地。

该岗位以供应链计划业务理解、Java 技术架构和大规模计划计算平台建设能力为核心，需要能够将计划规则、业务约束和优化算法工程化落地，但不要求本人承担专业运筹算法研发或 Python 算法建模工作。

该岗位不是单纯业务顾问，也不是单纯算法工程师，而是负责将供应链计划业务、计划引擎和企业级技术平台进行整体设计和落地的技术负责人。

岗位职责

负责集团供应链计划平台整体技术架构设计，支撑需求计划、供应计划、主生产计划、物料计划、产能计划、订单分配和车间排程等核心场景。

负责计划引擎核心能力设计，包括多层 BOM 展开、MRP 净需求计算、库存占用、替代料分配、齐套分析、多工厂产能平衡、有限产能排程、紧急插单和动态重排等。

基于 Java 构建高性能计划计算服务，解决大规模订单、物料、BOM、库存、产能、工艺路线等数据处理过程中的性能、稳定性和扩展性问题。

设计分布式计划计算架构，支持计划任务拆分、数据分片、并行计算、异步调度、结果合并、失败重试、断点续算、任务监控和高可用运行。

负责计划计算过程中的数据快照、版本管理、结果发布、任务状态、幂等控制、异常恢复和结果追溯机制设计。

负责计划规则、业务约束和优化策略的工程化落地，支持规则配置、参数调整、算法组件接入和不同业务场景的灵活扩展。

与算法团队协同完成线性规划、整数规划、启发式算法、约束规划等优化能力接入，负责算法服务与计划平台之间的接口、任务编排、数据交互和生产运行架构设计。

推动集团统一计划底座建设，包括统一计划对象、统一数据模型、统一任务框架、统一规则框架、统一计算接口和统一监控体系。

负责现有计划系统重构和性能优化，解决系统烟囱化、数据口径不一致、计算耗时长、规则固化、扩展困难和结果不可追溯等问题。

负责关键技术方案评审、技术标准制定、研发团队技术指导和重大生产问题定位。

岗位要求

12 年以上 IT 系统开发或架构经验，具备制造业供应链、计划、排程、ERP、MES、APS、MRP 等相关系统建设经验。

熟悉离散制造供应链计划业务，理解 S&OP、需求计划、MPS、MRP、APS、BOM、齐套分析、库存分配、产能计划和多工厂协同等核心场景。

精通 Java 后端开发，熟悉 Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、Redis、Kafka、消息队列和分布式任务调度等技术。

深入理解 Java 数据结构、集合框架和并发编程，熟悉 HashMap、ConcurrentHashMap、List、Set、Queue 等常用数据结构及其性能特点。

熟悉 JVM、GC、多线程、线程池、锁机制、异步处理、缓存设计和数据库性能优化，能够定位和解决 CPU 高、内存溢出、GC 频繁、批处理超时和慢查询等问题。

熟悉分布式系统设计，具备大数据量计算、任务拆分、分片处理、并行计算、任务状态管理、失败恢复和高可用设计经验。

具备复杂业务规则和计划计算逻辑的抽象能力，能够将业务规则转化为可配置、可扩展、可维护的系统能力。

了解线性规划、整数规划、启发式算法、约束规划等常见优化方法，能够理解算法输入、约束、目标函数和输出结果，并与算法团队协同完成工程化落地。

有实际计划系统、APS 系统、排程系统、供应链控制塔、多工厂协同计划平台或复杂批处理平台开发经验。

具备较强的问题分析、架构取舍和跨团队协作能力，能够从集团平台角度平衡统一标准与业务差异。

优先条件

有大型离散制造集团统一计划平台、APS 平台或多工厂协同计划系统建设经验。

有电子制造、装备制造、汽车零部件、家电、半导体等行业经验。

有大规模 MRP、BOM 展开、齐套计算、库存分配、订单分配或有限产能排程引擎开发经验。

有算法服务平台、规则引擎、分布式计算框架或批处理平台建设经验。

有与算法团队协同落地 OR-Tools、CPLEX、Gurobi、SCIP、CBC 等优化求解能力的经验。

有 AI/ML 在需求预测、异常预警、计划辅助决策等场景的系统集成或工程化经验。