新东方前途出国

学生为北京工业大学软件工程专业本科生（2025届），GPA 3.78/4.0（87.87/100），标化成绩优异（雅思7.5，GRE 327），具备扎实的学术基础与语言能力。实践经历丰富，曾在360数字安全集团参与产品交付、软件测试及客户技术支持，熟悉Linux部署与系统调试。科研经历突出，主导独立项目将LSAG算法从MATLAB移植至Python，并应用于柔性作业车间调度优化，成果显著；参与机器学习研究项目，通过SMOTE技术解决数据不平衡问题，提升模型性能。发表XGBoost在车险欺诈预测的会议论文一篇，体现数据科学应用能力。获全国大学生英语竞赛三等奖、校级学业优秀奖，展现综合素质。

该专业要求GRE：320 (verbal & quantitative) and 3.5 (analytical)，学生的小分一直未达到要求，后续根据对该专业的申请经验、与学生进行沟通，决定调整安排、先提交申请，最后成功获得录取。

1. 早期定位与标化冲刺： 锚定AI/数据科学方向：通过课程选修（如机器学习、运筹学）与基础竞赛（数学建模、编程比赛）明确兴趣，积累初级算法经验。 标化考试前置：大三前完成雅思/GRE首考（雅思7.0+，GRE310+），大三刷分至目标分数，避免后期与科研/实习冲突。 2. 中期经历分层叠加： 科研：先加入导师课题组（如数据预处理基础工作），熟悉科研流程；论文产出：将项目成果投递EI会议（如EMITI），针对性选择接受率高且与工业应用相关的会议。 实习：通过校内技术社团/创业项目（如开发小程序）积累实操经验；内推至360等大厂边缘岗（如测试岗），再通过主动承担部署/客户支持任务，扩展职责描述，包装成“技术+业务”复合经历。 3. 后期差异化包装： 交叉领域故事线：将算法移植（技术能力）、工业调度（场景理解）、保险风控（商业洞察）串联为“AI驱动产业优化”叙事，突出解决复杂问题的逻辑闭环。