2026年06月16日
大一那年，AI浪潮刚刚席卷全球。当许多人还在观望时，朱湘宜已经意识到“行业发展不等人”。四年后的今天，她手握一家AI初创公司的核心研发岗offer，同时参与撰写欧盟ESG制度体系的学术专著。在西浦国际商学院（IBSS）信息管理与信息系统（IMIS）专业的跨学科土壤中，她找到了属于自己的生长路径。
跨学科：不止于“懂一点”，而是系统融合
选择IMIS专业时，朱湘宜看中的正是它“技术+经管”的复合定位。IMIS专业由IBSS和计算机智能工程学院联合授课的课程体系，让她从一开始就能在实战案例中理解技术如何驱动商业创新。
很多人担心跨学科学习会陷入“样样通、样样松”的困境。朱湘宜的应对方式是以问题为导向：在计算机课程中思考商业情景，在经管课程中用代码验证理论。她自学Python、Java，参与跨学科科研项目，把两种能力内化为系统化的思维框架，而不是孤立的技能堆叠。
连续两年获得卓越奖学金（专业前5%），背后是她对每一门课的刻意打磨。“西浦的全英文授课提升了阅读国际文献和学术表达的自信，”她说，“而理论实践结合的教学模式，让我能快速运用所学技能。”
科研：从课堂到产业实战的跃迁
朱湘宜的科研路径清晰而有层次。大二参加SURF（暑期本科生科研项目），课题是“金融科技对性别融合的影响”。她作为技术负责人，用Python爬取数千份A股上市公司年报，运用自然语言处理（NLP）技术提取关键数据。这是她第一次将编程技能应用于商科研究。
此后，她陆续参与多个RDF（校内科研基金）项目：研究基金经理认知变通性对投资决策的影响、探索味觉感受与产品评估的关联……每一个项目都要求她同时驾驭技术与商业。在“基金经理认知变通性”项目中，她负责采集超50篇金融文本，用文本分析提取认知特征，再构建量化模型评估对基金表现的影响。
最令她自豪的，是作为章节作者参与《全球ESG实践与趋势》专著的撰写，负责欧盟ESG制度体系研究。这一机会源于她的FYP导师徐开宇老师的推荐。她系统梳理了NFRD（非财务报告指令）、CSRD（企业可持续发展报告指令）、SFDR（可持续金融披露条例）等核心法规，量化分析了10.7万亿欧元的ESG投资市场结构，完成约2万字的专著章节。对于一名本科生而言，这不仅是学术能力的证明，更是跨学科视野的集中体现。
竞赛：用技术解决真实问题
朱湘宜的竞赛履历同样亮眼。2024年美国大学生数学建模竞赛中，她作为队长兼建模手、编程手，与生物统计、大数据专业的同学组队，斩获H奖（Honorable Mention，荣誉提名奖）。团队以Python为主、Matlab为辅搭建模型，解决实际问题。这次经历让她初步体验了“理论构建—技术实现—问题解决”的完整路径。
2024 iCAN大赛获奖照片
同年在字节跳动全国AIGC（人工智能生成内容）大赛中，她利用生成式AI技术重现古籍场景，视频被官方推广，获得“古墨生香奖”及万元奖金。从数据竞赛到AI创作，她不断尝试将技术应用于不同领域。
选择：在产业报国与个人理想之间
当大多数同学还在申请研究生时，朱湘宜已经接受了一家AI初创公司的核心研发岗offer。这家公司聚焦AI智能招聘垂直领域，她负责AI Agent（人工智能智能体）的训练与应用。
做出这个选择并非偶然。她对自己有清晰的定位：以科研为主、实习为辅，但当她发现这家公司的方向——用AI Agent解决真实用户痛点——与她的技术理想高度契合时，她果断抓住了机会。在招聘会上，她与CEO深入交流，展示了自己既懂技术又能理解商业场景的复合能力。“我比纯计算机科学学生多懂一些商业，比纯商科学生多会很多技术技能，”她说，“这就是我的核心竞争力。”
进入企业后，她面临的最大挑战是从“追求模型最优”转向“保证系统稳定、产品可用”。校园项目做错了可以重来，但企业级出错可能造成严重损失。西浦课程中的团队协作训练、科研项目中的交付导向，帮助她提前锻炼了抗压能力和工程思维。
她对学弟学妹的建议清晰而务实：从四个维度评估赛道——政策是否长期支持、技术是否有演进空间、场景是否存在真实痛点、自身技能能否形成壁垒。“不要盲目追逐风口，而是寻找最痛、最未被解决的问题。”
回望
在西浦四年，朱湘宜收获的不仅是扎实的技术功底和商业判断力，更是一种结构化思考和批判性思维的习惯。从课堂上的理论模型，到科研中的跨学科协作，再到企业中的产业实战，她一步步将“技术+商业”的双重视角转化为解决真实问题的能力。
她表示，最淳朴的理想是用技术所长造福社会。从ESG研究到AI垂直领域，从学术论文到产业落地，这位执着于理想的年轻人，正在用自己的方式，将个人成长融入更广阔的图景。
撰稿：陈晓璇
审核：吴一菲
2026年06月16日