Afstudeerstage team Dommel: Requirementsvalidatie binnen een bestaande applicatie

Hoe zorg je ervoor dat software daadwerkelijk doet wat er in de requirements en documentatie staat? En hoe kun je AI inzetten om dat automatisch te controleren?

Tijdens deze stage ontwikkel je een innovatieve AI-oplossing die onze codebase analyseert en vergelijkt met requirements en documentatie. Je onderzoekt hoe technieken zoals Large Language Models en embeddings kunnen helpen om verschillen te detecteren, verbeteringen voor te stellen en ontwikkelteams beter inzicht te geven in de relatie tussen ontwerp en implementatie.

Tijdens deze opdracht ontwikkel je een AI-applicatie die onze codebase analyseert en vergelijkt met bestaande requirements en documentatie. De tool moet automatisch inzicht geven in de mate van overeenstemming tussen ontwerp en implementatie.

Je start met de analyse van code en documentatie. Je ontwikkelt een oplossing die de volledige codebase kan doorzoeken en alle relevante documentatie kan inlezen, zoals requirements, user stories en technische documentatie. Vervolgens zorg je dat de inhoud semantisch met elkaar kan worden vergeleken. Hierbij onderzoek je hoe AI-technieken, zoals LLM’s of embeddings, ingezet kunnen worden om betekenisvolle vergelijkingen te maken.

Daarna richt je je op het identificeren van afwijkingen. De applicatie moet kunnen bepalen welke requirements niet zijn geïmplementeerd, welke requirements verkeerd zijn uitgewerkt en welke functionaliteit wel aanwezig is in de code maar niet is vastgelegd in de documentatie. Je onderzoekt hoe deze bevindingen op een betrouwbare en uitlegbare manier gepresenteerd kunnen worden.

Vervolgens werk je aan het genereren van verbetervoorstellen. De tool moet niet alleen problemen signaleren, maar ook concrete oplossingen aandragen, zoals code-aanpassingen, suggesties voor nieuwe of aangepaste documentatie, verbeteringen in requirements en aanbevelingen voor procesoptimalisatie. Je onderzoekt hoe deze voorstellen technisch gegenereerd kunnen worden en hoe ze op een bruikbare manier gepresenteerd worden aan ontwikkelaars en stakeholders.

Daarna ontwerp je de architectuur van de AI-oplossing. Hierin beschrijf je hoe code-analyse en documentanalyse gecombineerd worden, hoe AI-modellen worden geïntegreerd en hoe resultaten overzichtelijk worden weergegeven. Ook houd je rekening met integratie met bestaande tooling binnen de organisatie.

Tot slot werk je een Proof of Concept (PoC) uit. In dit onderdeel laat je zien hoe code en documentatie daadwerkelijk worden geanalyseerd, hoe discrepanties worden gedetecteerd en hoe verbeteringen worden voorgesteld. Daarnaast toon je hoe de resultaten op een duidelijke en inzichtelijke manier worden gepresenteerd.

• Je volgt (minimaal) een HBO-opleiding richting Informatica, Artificial Intelligence, Software Engineering of een vergelijkbare studie.

• Je hebt interesse in AI en softwarekwaliteit.

• Het is een pré als je ervaring hebt met LLM’s, API-integraties of code-analysetools.

• AI-toepassingen in software engineering

• Large Language Models (LLM’s)

• Code-analyse en documentanalyse

• Semantische zoektechnieken (embeddings)

• Het bouwen van een Proof of Concept (PoC)