MSE — objetivo de graduação

Objetivo de graduação em Management Science & Engineering. É o porquê acadêmico que fundamenta os projetos — a descrição do app foi para App Agro. Sob o stakeholder Miguel.

• Objetivo: ingressar em MS&E (Stanford) com bolsa full-ride → metas SMART.

Definição

• Definição do projeto

Épicos · MGMSE-

Cada item é um épico (user story); a DoD usa Dado / Quando / Então. Derivado das metas SMART em Objetivos do Universo (peso: acadêmico 40% · extracurriculares 30% · redações 30%).

MGMSE-1 · Histórico e notas

História: Como candidato a MS&E (Stanford), quero consolidar meus scores, para atacar o pilar acadêmico (40%). DoD

• Dado o SAT, Quando saem os scores, Então atinjo 1500+ (Math 780+); se abaixo, 1 retake estratégico (superscore).
• Dado o prazo, Quando chega 30 set, Então todos os scores oficiais estão prontos para envio.

MGMSE-2 · Extracurriculares e case MS&E

História: Como candidato a MS&E, quero documentar o case do projeto e conectar com professores, para rechear o pilar de Extracurriculares & Liderança (30%). DoD

• Dado o projeto concluído, Quando documentado, Então há 1 portfólio com problema, solução e ≥2 métricas de impacto.
• Dado o departamento de MS&E, Quando reviso, Então mapeio os 6 professores cuja pesquisa converge (até 31 ago).

MGMSE-3 · Redações e Financial Aid

História: Como candidato a MS&E, quero o pacote de redações e a documentação financeira completos, para garantir o pilar de Redações (30%) e a bolsa full-ride. DoD

• Dado o pacote (Main Essay + suplementares), Quando finalizado, Então passou por ≥4 rodadas de revisão.
• Dado os formulários (CSS Profile/ISFAA), Quando chega 15 out, Então estão 100% preenchidos sem pendência.

Professores — a pesquisa (scholars) que fundamenta os projetos

• Irene Lo — pesquisa operacional, design de mercados, cadeias de pequenos produtores
• M. Elisabeth Paté-Cornell — gestão e análise de risco
• Madeleine Udell — otimização, modelagem com LLMs
• Melissa Valentine — algoritmos e estrutura organizacional
• Pamela Hinds — IA generativa, tecnologia emergente e trabalho
• Vasilis Syrgkanis — aprendizado, preferências e causalidade

Papers

Os artigos na íntegra (PDF) estão na pasta Papers na íntegra/, vinculados em cada página de professor.

Rede

• Stakeholder: Miguel