小丽是人工智能学院计科21届学生，临近毕业时陷入求职困境：虽掌握Python、机器学习基础，但缺乏项目实践经验，简历“空泛无亮点”，面试时对算法场景题、企业技术栈匹配度答不达标，连续投递多份简历均无回应，逐渐对就业失去信心。
在学院“毕业生就业一对一帮扶”摸排中，素导发现：小丽专业基础尚可，但求职准备不足——既没梳理过课程项目，也不了解专业发展和未来方向，通过了解一些数据标注公司的岗位需求，她不断参加学院组织的就业指导讲座。
该班素导首次谈话时，小丽反复说：“老师，现在许多AI岗位都要求达到硕士学位，我本科是不是找不到相应工作？”
素导先帮小丽理清就业方向：结合学院合作企业资源（武汉一些智能科技、深圳的一些数据服务公司），明确“算法工程师助理”“数据标注审核专员”“Python开发实习生”三类适配的岗位；同时拆解岗位JD，并指出“课程项目可包装为
实战经历”“Python爬虫作业可补充到简历项目栏”。
随后，素导联系专业教师，成立就业帮扶小组：首先帮助她简历优化，由往届入职的学生补充数据预处理、模型调参细节；此外，技能补漏，安排《深度学习》课程，利用晚自习带小丽完成“简易图像识别Demo”，补充项目实践经历；最后面试模拟，组织3场“AI岗技术面模拟”，覆盖算法基础题、项目场景题（如“如何解决模型过拟合”），纠正小丽“只说理论不说操作”的面试习惯。
这种系统性、阶段性、个性化的指导与帮扶，更高效地提升了综合能力，助力学生明确职业方向，实现高质量充分就业。
而小丽也不负众望，在帮扶小组的协助下，她信心大增，从自我评估到技能提升再到最终就业，小丽对自己的求职路都有着更加清晰的规划，并为此不断努力。
