Re: [問題] MBA/MS Supply Chain 學生比例/發展？已刪文
I大您好，
我是Emily, 目前在University of Michigan 念SCM碩士，我有些關於Nike工作和相關產
業的問題，不知道方不方便跟你約大概30分鐘聊聊? 謝謝！
※ 引述《iamlilt (lilT)》之銘言：
: 個人剛好就是美國 MBA SCM 專攻畢業的 目前人在勾勾牌做 Senior Planner
: MBA跟 Oversea_job 我都有發過找工作的經歷跟一些看法
: 前面有很多板友分享他們的觀點，但似乎對於SCM畢業後相關的工作都沒有很深入的介
紹
: 因此在這邊分享一下 MBA SCM 畢業後能做些甚麼，跟薪資條件等
: 首先，我覺得如果原 PO 想要走 MBA SCM 相關的話，就必須先做一些功課
: 不是 MBA排名越前面的學校就越好。
: 而是要看該校出名的是甚麼，校友網路又在哪幾個領域/企業強勢
: 像我念 MBA 的 MSU (Michigan State) 的 MBA 排名普普而已，30左右
: 但SCM 則是全美第一 (當然 MIT 會說他們是第一)
: 反正無論是哪個雜誌還是網路排的，MSU基本上都是在前三
: 也因此很多大公司會來 MSU 找 MBA - SCM相關的人才
: 換句話說就是如果你專攻的是 Marketing 或是 Finance，你可能連面試的機會都沒有
: 就是這麼現實~
: 會來的大公司除了我現在工作的勾勾牌外，也有 Apple, Amazon, Intel, FB等科技業
公?
: 去年畢業生的就業率更高達 100% (選 MBA 時應屆畢業生就業率也很重要)
: 因此即使你是國際學生，念對 MBA + 專攻的話就業機會也不會少
: ==
: 再來講薪資。個人認為算是半個假議題拉
: 說 SCM普遍偏低那還真的要看你是在哪一家公司根在哪裡上班
: 如果要比低，除了在華爾街上班的那些 Finance 外
: 在一般企業上班的 Finance 有些比 SCM畢業的還低。更不要提永遠還有 HR 墊底
: 所以我個人覺得比這個真的挺無聊的。尤其同一個學校畢業的薪水都不會差太多
: 我覺得念自己沒興趣的東西是非常痛苦的 又遑論畢業後繼續做自己沒興趣的東西?
: 好的 MBA 出來的薪水絕對打趴 75% 的美國人，又何必去計較那一點差別?
: 再來，跟我同一屆畢業的同學去了 Apple, 薪水 12.5 萬 + 5 萬股票分三年給
: 每天上到 7, 8 點左右~壓力超大。
: 跟勾勾牌比起來，雖然薪水少了大約 1/3，但生活品質好很多
: 我同學三不五時就說等他股票拿完+綠卡到手要我介紹他進勾勾
: 為什麼呢? 因為他雖然薪水多了 50%，但工作時間也多 50%，所以以時薪來看根本沒多
: 加上加州消費水平比波特蘭高上許多，因此生活水平根本沒差多少
: 但數據上只會顯示他的年薪就是高我 50%。
: 所以同樣是 SCM畢業的，因為公司所在地不同，薪水可以差了四萬。
: 但生活水平應該是差不多的。這也是為什麼我說是個假議題
: 別被死板板的數據給蒙蔽了
: ==
: 再來談談 SCM 可以做些甚麼工作
: Nike 分工很細，在一般的公司來說應該有許多工作是結合一起做的
: 但就大方向來說有分下面幾個項目
: Demand Planning, Inventory Planning, Supply Planning, Material Planning,
: Execution, Sourcing, Logistic 等
: 有板友說要常常跑工廠跟倉庫的，大概只有 Execution 跟 Logisitic 而已
: 做 Planning 的幾乎都不會出差去那些地方。這也完全不影響你的升遷。
: 因為 function 就不一樣，又怎麼會說常跑工廠倉庫的人的功勞比 Planning 大?
: 我所提到的也只是大方向，每個產品的特性不同，因此需要的 SCM 流程就不一樣
: 就像你不會設計一個相同的供應鏈模型給外套跟 T-Shirt
: 因為一個只賣秋冬，一個一年四季都可以賣。相對應的流程就要不一樣
: 更不用說 Nike 除了賣衣服外，還有鞋子，各種球類，跟各式配件
: 這也是為什麼我很喜歡在 Nike 工作的原因
: 產品很多，有非常多不同的供應鏈模型可以玩/學習
: 也因為有這麼多的模型要最佳化，自然就會有相對應的工作需求產生
: 所以念SCM 真的不怕找不到出路。
: 尤其是這十年來各大公司開始越來越注意 SCM可以帶來的效益。
: 因此越來越有意願投資在這方面上。
: 你可以想像像 Nike 這樣的大公司，在 SCM 領域上各雜誌都評鑑都是前五的公司
: 從內部來看我們還有很多很多的機會可以改善我們的供應鏈嗎?
: 如果連 Nike 的這樣的話，相信其他公司在 SCM 的領域上可以改進的一定也非常多
: ==
: 大概就是這樣~ 一些淺見跟大家分享分享~
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