主分类：通用软件研发（其他方向）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"degree": "海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生",
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"responsibilities": "【课题说明】\n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。\n【建议研究方向】\n1.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。\n2.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。\n3.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。\n4.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）。\n5.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。",
"requirements_text": "海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且以下条件至少满足一项：\n1.超级学霸：专业成绩排名前1%。\n2.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）。\n3.竞赛大神：在顶级大赛上获奖。\n4.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。",
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"fulltext": "【北斗实习】大模型应用软件开发工程师\n【北斗实习】大模型应用软件开发工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n职位类别：技术类\n职位族群：软件\n更新时间：2026-04-01\n\n岗位职责\n【课题说明】\n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。\n【建议研究方向】\n1.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。\n2.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。\n3.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。\n4.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）。\n5.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。\n\n岗位基本要求\n海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且以下条件至少满足一项：\n1.超级学霸：专业成绩排名前1%。\n2.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）。\n3.竞赛大神：在顶级大赛上获奖。\n4.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。\n【课题说明】\n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。\n【建议研究方向】\n1.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。\n2.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。\n3.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。\n4.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）。\n5.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。\n海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且以下条件至少满足一项：\n1.超级学霸：专业成绩排名前1%。\n2.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）。\n3.竞赛大神：在顶级大赛上获奖。\n4.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。",
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