【北斗实习】大模型应用软件开发工程师

Job description

【课题说明】 本课题以美团酒旅业务为研究场景——该场景具有供给侧 SKU 品类异构、C/B 双端研发并行、节假日促销驱动的高频需求迭代等特征，是验证 AI-Augmented SDLC 有效性的高复杂度典型场景。课题旨在构建 AI-Augmented SDLC 的理论框架，研究 LLM 深度介入需求→设计→开发→验收全链路后的最优人机协作形态，形成可量化的效率度量体系与可复制的工程实践方法论。 【建议研究方向】

AI 友好型需求（AI-Ready PRD/Spec）构建方法

• 研究如何将自然语言需求转化为结构化、机器可读的规格表示（如 Spec、DSL、AI-Ready PRD 等），探索作为需求表达与机器理解交接的规格语言设计原则与 LLM 解析效果之间的关系。

跨职能协作流程重构与 Agent 化（PM-RD-QA 分工边界重构）

• 参照 Human-AI Collaboration 及 Multi-Agent Systems 理论框架，研究在产品→研发→测试协作链路中引入 Agentic Workflow 的可行路径与边界条件，探索 AI 在不同角色中的自主程度与人工干预策略。

产研范式相关指标体系与度量方法（交付效率、交付质量等）

• 借鉴 DORA Metrics、DevEx 等业界度量框架，结合 AI 介入后的新型产研链路，构建涵盖交付周期压缩率、AI 代码采纳率、规格对齐准确率、需求返工率等维度的量化指标体系。

棕地 vs 绿地项目的分场景落地策略

• 研究 SDD 范式在存量代码重构（Brownfield）与全新需求开发（Greenfield）两类场景下的适配性差异，识别影响落地效果的关键情境因素（Contextual Factors）。

范式转型的组织配套与推广机制

• 参照 Technology Adoption Model（TAM）及 Organizational Learning 理论，研究产研范式转型过程中的阻力来源、推广路径与组织能力建设模式，沉淀可复用的转型 Playbook。

超级学霸

• 专业成绩排名前1%。

学术达人

• 在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文（或导师一作，自己为二作）。

竞赛大神

• 在顶级大赛上获奖。

工程高手

• 有大厂实验室的实习经验，或有贡献突出的开源项目。