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Charles River Associates
Full Stack Agentic Developer
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Oakland, California, United States · Washington, District of Columbia, United States · Chicago, Illinois, United States · Boston, Massachusetts, United States · New York, New York, United States · Dallas, Texas, United States · Houston, Texas, United States
TypeScriptPythonReactNode.jsPostgreSQLDocker
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Über Charles River Associates
Charles River Associates ist ein führendes globales Beratungsunternehmen, das Rechtsanwaltskanzleien, Unternehmen und Regierungen weltweit mit wirtschafts- und finanzbezogenem Fachwissen sowie Know-how im Geschäftsmanagement betreut.
CRA berät Mandanten in wirtschaftlichen und finanziellen Fragen im Zusammenhang mit Gerichts- und Regulierungsverfahren und unterstützt Unternehmen bei wichtigen Geschäftsstrategien und leistungsbezogenen Fragestellungen. Seit 1965 vertrauen Mandanten auf CRA wegen der Kombination aus Branchenerfahrung und rigoroser, faktenbasierter Analyse, die klare, umsetzbare Lösungen für komplexe Geschäftsherausforderungen liefert.
Position im Überblick
Charles River Associates sucht einen Full Stack Agentic Developer, der beim Aufbau und der Weiterentwicklung einer webbasierten KI-Plattform hilft, die es Experten ermöglicht, Domänenexpertise in skalierbare, validierte KI-gesteuerte Workflows zu übersetzen. Dies ist eine Senior Full Stack Engineering-Rolle für jemanden, der mit starken Produkt- und Plattformkenntnissen begann und sich in LLM-gestützte agentische Systeme weiterentwickelt hat.
Das Produkt kombiniert einen React/Vite Web-Client, einen Node.js/TypeScript Backend-Proxy, Azure-gehostete Dienste und isolierte Remote-Ausführungsumgebungen, in denen KI-Agenten Tools gegen gesandboxten Projekt-Workspaces ausführen. Diese Rolle überbrückt die Anwendungsebene und die Agentenebene: Benutzer- erfahrung, APIs, Sitzungs- und Dateiverarbeitung, Echtzeit-Streaming, benutzer- definiertes Agentenlaufzeitverhalten, proprietäre Tools, Modell-Provider- Integrationen, Prompt- und Kontextsysteme, Zuverlässigkeit und Beobachtbarkeit.
Der ideale Kandidat ist kein reiner Frontend-Entwickler, kein reiner Backend- Entwickler und kein reiner Prompt-KI-Spezialist. CRA benötigt einen praxisorientierten Full Stack Entwickler, der exzellente Produkterlebnisse gestalten, produktions- reifen TypeScript und React Code schreiben, Node.js/Express APIs erweitern kann und darüber hinaus versteht, wie agentische Systeme planen, Tools nutzen, Fehler beheben, Aktivitäten streamen und Ergebnisse produzieren, die Benutzer prüfen und denen sie vertrauen können.
Kernaufgabe
Der Full Stack Agentic Developer wird den Weg von der Benutzerabsicht zur Agenten- Aktion bis hin zur überprüften Ausgabe verantworten. Diese Person wird die Produkt-Workflows und die zugrunde liegenden agentischen Fähigkeiten aufbauen, die es Beratern und Fachexperten ermöglichen, Sitzungen zu erstellen, Materialien hochzuladen und zu organisieren, KI-gestützte Arbeiten zu starten, Agenten- Aktivitäten in Echtzeit zu überwachen, Dateien und Zwischenergebnisse zu prüfen und sich auf die Plattform für qualitativ hochwertige analytische Arbeiten in vertraulichen, risikoreichen Umgebungen zu verlassen.
Hauptverantwortlichkeiten
FULL STACK PRODUKTENTWICKLUNG
- Aufbau und Weiterentwicklung der React-Webanwendung über Kernprodukt- Oberflächen: Authentifizierung, Sitzungsaufbau, Workspace-Navigation, Dateiprüfung, Streaming von Agentenaktivitäten, Ergebnisprüfung und benutzerspezifische Administration.
- Erstellung wiederverwendbarer Komponentenmuster für komplexe, zustands- behaftete Workflows unter Beibehaltung der Wartbarkeit, Zugänglichkeit und Erweiterbarkeit der Anwendung für das Team.
- Aufbau und Wartung von Express/TypeScript API-Endpunkten, die die Web- anwendung unterstützen, einschließlich Sitzungs-Orchestrierung, Dateiverwaltung, Workspace-Operationen, Nutzungs-Tracking und neuen Produktfunktionen. *
- Integration von Frontend-Workflows mit Backend-Diensten für Authentifizierung, LLM-Routing, Nutzungs-Tracking, Agenten-Orchestrierung, Cloud-Speicher und PostgreSQL-gestützte Anwendungsdaten. *
- Übersetzung komplexer Backend- und Agentenzustände in intuitive Oberflächenmuster, einschließlich leerer Zustände, Ladezustände, Fehlerzustände, Prüfzustände und wiederaufnehmbarer Workflows.
ECHTZEIT-AGENTENERFAHRUNG
- Implementierung und Verbesserung der Echtzeit-Streaming-Schnittstelle zwischen Backend, Agentenlaufzeit und UI, hauptsächlich über Server-Sent Events und zugehörige ereignisgesteuerte Muster. *
- Rendern von inkrementellen Agentenausgaben wie Token-für-Token-Text, Tool- Ausführungskarten, Pläne, Aufgabenlisten, Fortschrittsanzeigen, Kosten- und Nutzungsindikatoren, Dateiänderungen, Warnungen und endgültige Workflow- Zustände. *
- Verwaltung des Stream-Verbindungslebenszyklus, Wiederholungsversuche, Abbruch, kooperatives Stoppen, Stopp/Fortsetz-Verhalten, Fehlerbehebung und klare Rückmeldung bei laufenden Agenten-Workflows. *
- Mithilfe bei der Definition von Event-Verträgen, damit die UI das Agenten- Verhalten klar darstellen kann, ohne unnötige Implementierungskomplexität für Endbenutzer preiszugeben. *
- Entwurf von UX- und API-Mustern, die Benutzern helfen zu verstehen, was der Agent tut, welche Dateien er geändert hat, welche Ausgaben zur Überprüfung bereit sind und was menschliches Urteilsvermögen erfordert.
AGENTENLAUFZEIT UND TOOLING
- Verantwortung und Verbesserung von Teilen der benutzerdefinierten Multi-Turn- Agentenschleife, in der der Agent Nachrichten an Modell-Provider sendet, gestreamte Antworten parst, Tools ausführt, Ergebnisse beobachtet und innerhalb eines isolierten Cloud-Containers iteriert. *
- Entwicklung proprietärer Tools, die die Agentenfähigkeiten erweitern in Bezug auf Dateioperationen, Analyse, Transformation, Visualisierung, Dokumentenerstellung, datenverarbeitung, Validierung und Workflow-Automatisierung. *
- Erweiterung der containerisierten Ausführungsumgebung zur Unterstützung neuer Sprachen, Bibliotheken, Dienstprogramme, Dateitypen, Analysemethoden und Integrationen, die von Fachexperten benötigt werden. *
- Entwurf klarer Tool-Schemata, Berechtigungsgrenzen, Workspace-Zugriffsmuster, Eingabevalidierung und Fehlermeldungen, die Agenten helfen, Tools effektiv und sicher zu nutzen. *
- Erstellung wiederverwendbarer Muster zum Hinzufügen neuer Tools, damit die Agentenfähigkeiten erweitert werden können, ohne die Laufzeit instabil, undurchsichtig oder schwer zu debuggen zu machen.
LLM PROVIDER, PROMPT- UND KONTEXTSYSTEME
- Unterstützung der Multi-Modell-Integration über OpenAI, Anthropic und andere Frontier- oder lokale Modelle, einschließlich anbieterspezifischer Nachrichten- formate, Tool-Calling-Formate, Streaming-Verhalten, strukturierter Ausgaben und Fehlermuster. *
- Aufbau und Wartung von Übersetzungsschichten, die Anbieterunterschiede normalisieren und gleichzeitig den Zugriff auf die stärksten Fähigkeiten jedes Modells erhalten.
- Entwurf und Wartung von Prompt- und Kontextsystemen, die das Agenten- Verhalten formen, einschließlich analytischer Identität, Methodologie-Konformität, Interaktionsmodi, Tool-Nutzungsrichtlinien, Qualitätsstandards und Eskalationsmuster. *
- Implementierung von Token-Schätzungen, Nutzungs-Tracking, Kontext- Kompression, Konversationszusammenfassung, Prompt-Caching und Modell- Auswahlmustern für langlaufende analytische Sitzungen. *
- Bewertung, wie sich das Agentenverhalten über Anbieter, Modellfamilien, Prompts, Tools und Workflows hinweg ändert, und Anpassung des Produkts und der Laufzeit, um Qualität, Kosten, Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit, Datenschutz und Benutzervertrauen zu verbessern.
LEBENSZYKLUS VON SITZUNGEN, DATEIEN UND WORKSPACES
- Verantwortung für den benutzersichtbaren Lebenszyklus einer KI-Arbeitssitzung, einschließlich Erstellung, Konfiguration, Dateiupload, Streaming-Ausführung, Unterbrechung, Wiederaufnahme, Ergebnisprüfung, Workspace-Bereinigung und Abbruch. *
- Implementierung von Browser-zu-Cloud-Dateiflüssen, einschließlich Multi-File- Upload, Fortschrittsverfolgung, Validierung, Workspace-Browsing, Vorschau, Herunterladen und Verarbeitung großer oder gemischter Dateitypen. *
- Unterstützung von Schnittstellen und APIs, die Benutzern helfen, den Zustand von Remote-Workspaces, generierten Ausgaben, Zwischenartefakten, Quelldateien und endgültigen Liefergegenständen zu verstehen. *
- Verbesserung der Verbindung zwischen Workspace-Zustand und Agenten-Zustand, damit Benutzer Arbeitsergebnisse klar prüfen und Ingenieure das Sitzungs- Verhalten zuverlässig debuggen können.
ZUVERLÄSSIGKEIT, SICHERHEIT UND BEOBACHTBARKEIT *
- Implementierung von Zuverlässigkeitsmustern wie Wiederholungslogik, Raten- limit-Handhabung, Tool-Fehlerbehebung, kooperatives Stoppen, ordnungsgemäßer Abbruch, Wiederaufnehmbarkeit und Fehlerberichterstattung. *
- Entwicklung mit Blick auf Enterprise-Readiness, einschließlich sicherer Browser- Authentifizierungsflüsse, JWT-Lebenszyklus, rollenbasierter Zugriffskontrolle, CORS, CSRF-Überlegungen, Auditierbarkeit, datenschutzsensibler UI-Muster und sorgfältiger Handhabung vertraulicher Arbeitsergebnisse. *
- Hinzufügen von strukturiertem Logging, Tracing, Transkript-Erfassung, Metriken, Tests und Debugging-Tools, damit das Agentenverhalten sowohl auf Engineering- als auch auf Produktebene verstanden werden kann. *
- Partnerschaft mit Produkt-, Fachexperten-, Backend-, Infrastruktur- und Sicherheits-Stakeholdern, um sicherzustellen, dass End-to-End-Funktionen über den Browser, die API-Schicht, Cloud-Dienste und die Agenten-Ausführungsumgebung hinweg zuverlässig sind. *
- Beitrag zur Lieferdisziplin durch Verfassen klarer technischer Notizen, sorgfältige Aufwandsschätzung, Unterstützung der Sprintplanung und kontinuierliche Verbesserung der Entwicklungspraktiken.
Gewünschte Qualifikationen
- Bachelor-Abschluss in Software Engineering, Ingenieurwesen oder einer anderen relevanten Disziplin mit Programmier-/Technologieerfahrung, fortgeschrittener Abschluss wünschenswert;
- 6+ Jahre professionelle Software-Engineering-Erfahrung, mit starker praktischer Verantwortung über Frontend, Backend und produktive Systemsysteme;
- Starke TypeScript-Kenntnisse über den gesamten Stack, einschließlich moderner React-Entwicklung und Node.js/Express API-Entwicklung;
- Erfahrung im Aufbau von komponentengetriebenen React-Anwendungen mit komplexem Zustand, mehreren miteinander verbundenen Ansichten, Echtzeit-Updates und benutzerorientierten Workflows, die eine sorgfältige Fehlerbehandlung erfordern;
- Erfahrung im Aufbau oder der Nutzung von Echtzeit-Schnittstellen mit Server- Sent Events, WebSockets, Streaming-APIs oder ähnlichen ereignisgesteuerten Mustern; *
- Erfahrung im Aufbau von LLM-gestützten agentischen Systemen, die Tools nutzen, Multi-Turn-Workflows ausführen, Zustände verwalten und Fehler beheben; nicht nur Erfahrung im Aufbau statischer Chatbots; *
- Erfahrung mit LLM-Tool-Calling oder Function-Calling, einschließlich Design von Tool-Schemata, Streaming von Tool-Ein-/Ausgaben, Multi-Turn-Ausführung und anbieterspezifischen Implementierungsdetails; *
- Starke Prompt-Engineering-Fähigkeiten für strukturierte, mehrstufige Workflows, einschließlich Prompts, die Richtlinien, Methodik, Rollen und Erwartungen an die Tool-Nutzung kodieren; *
- Komfort bei der Arbeit mit Python für Agenten-Tools, Datenverarbeitung, Automatisierung, Evaluierung und Integration mit analytischen Bibliotheken; *
- Gutes Verständnis von Browser-Authentifizierungsflüssen, JWT-Lebenszyklus, Token-Refresh, CORS, sicheren Cookies, rollenbasierter Zugriffskontrolle und Frontend/Backend-Sicherheitsgrenzen; *
- Vertrautheit mit PostgreSQL und API-gesteuertem Anwendungsdesign, einschließlich praktischer Kenntnisse von Schema-Design, Abfragen, Migrationen und Daten- zugriffsmustern; *
- Erfahrung mit Docker oder Linux-basierten Ausführungsumgebungen und praktisches Verständnis von Isolation, Dateisystemzugriff, Abhängigkeitsmanagement und Laufzeit-Fehlerbehebung; *
- Starkes Produkturteil, Debugging-Instinkte, Dokumentationsdisziplin und die Fähigkeit, gleichzeitig KI-Verhalten, Softwareverhalten und Benutzerwirkung zu analysieren.
Stark bevorzugte Erfahrung
- Erfahrung im Design von benutzerdefinierten Agenten-Frameworks, Agenten- Laufzeiten, Orchestrierungsschleifen, Tool-Erweiterungssystemen oder Evaluierungs-Harnesses, anstatt sich ausschließlich auf Standard-Frameworks zu verlassen. *
- Erfahrung mit OpenAI, Anthropic und anderen Modell-Provider-APIs, einschließlich Streaming, Tool-Nutzung, strukturierter Ausgaben, Nutzungs-Tracking, Raten- limits und anbieterspezifischen Fehlern. *
- Erfahrung mit dateiintensiven Webanwendungen, einschließlich Upload-Fortschritt, Verarbeitung großer Dateien, Vorschau, Workspace-Navigation, Überprüfung von generierten Ausgaben und Download-Flüssen. *
- Erfahrung im Rendern von Markdown, strukturierten Ausgaben, Tool-Aktivitäten, Logs, Transkripten, Plänen oder anderen reichhaltigen inkrementellen Inhalten in React. *
- Erfahrung mit gesandboxten oder ephemeren Compute-Mustern, dynamisch provisionierten Containern, sicherer Injektion von Anmeldeinformationen und sitzungsbezogenen Laufzeit-Lebenszyklen. *
- Erfahrung mit Azure-Diensten wie Static Web Apps, Container Apps, Container Instances, Blob Storage, Azure Database for PostgreSQL oder verwandten Cloud- Diensten. *
- Erfahrung mit Docker, GitHub Actions, CI/CD-Praktiken, strukturiertem Logging, Cloud-Observability und Zusammenarbeit in einer verteilten Engineering- Umgebung. *
- Erfahrung mit Headless-Browser-Automatisierung, Dokumentenerstellung, Daten- Analyse, Visualisierung, Dateikonvertierung, R, LaTeX oder Workflow- Automatisierungstools. *
- Erfahrung in der Beratung, im professionellen Dienstleistungsbereich, im Rechts- wesen, in der Wirtschaft, im Gesundheitswesen, in den Biowissenschaften, im Energie- oder Finanzsektor oder in anderen vertraulichen/risikoreichen Umgebungen. *
- Vertrautheit mit verantwortungsvollen KI-Praktiken, Modellbewertung, Transkript- Überprüfung, Qualitätskontrollen, KI-Governance und Einführung von KI in Unternehmen.
Kernumgebung
- Frontend: TypeScript, React, Vite, Tailwind CSS
- Backend: Node.js, Express, TypeScript *
- Agentenlaufzeit: Benutzerdefinierte Multi-Turn-Agentenschleife, proprietäre Tools, Modell-Provider-Adapter und Streaming-Event-Protokoll
- Sprachen: TypeScript, Node.js, Python; mit R, LaTeX und Shell-Utilities in Ausführungsumgebungen verfügbar *
- Modell-Provider: OpenAI, Anthropic und andere Frontier- oder lokale Modelle nach Bedarf *
- Daten: PostgreSQL und API-gesteuerte Anwendungsdaten *
- Streaming: Server-Sent Events und ereignisgesteuerte UI-Updates *
- Laufzeit: Containerisierte Ubuntu-basierte Agenten-Umgebungen mit gesandboxten Projekt-Workspaces *
- Cloud: Microsoft Azure-gehostete Web-, Backend-, Speicher-, Datenbank-, Container- und Observability-Infrastruktur *
- Produktkontext: Experte-gesteuerte KI-Workflows, bei denen Transparenz, Zuverlässigkeit, Vertraulichkeit und Qualitätskontrolle entscheidend sind
Flexibilität des Arbeitsortes
CRA schafft ein Arbeitsumfeld, das es unseren Kollegen ermöglicht, von der Zusammenarbeit im Büro zu profitieren, um unser Versprechen von Karrierewachstum, Mentoring und Inklusivität bestmöglich zu erfüllen. Gleichzeitig erkennen wir an, dass Einzelpersonen eine Reihe von Vorteilen erzielen, wenn sie gelegentlich von zu Hause aus arbeiten. Wir gehen derzeit davon aus, dass Einzelpersonen mindestens 3 bis 4 Tage pro Woche im Büro arbeiten (was auch Reisen zu einem anderen CRA- Büro oder zu Kundengesprächen beinhalten kann), wobei die spezifischen Tage in Abstimmung mit Ihrer Praxis oder Ihrem Team festgelegt werden.
Unser Engagement für Chancengleichheit am Arbeitsplatz
Charles River Associates ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert (EOE). Alle qualifizierten Bewerber erhalten eine Anstellung ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationale Herkunft, Alter, Behinderung, Status als geschützter Veteran oder eine andere durch geltendes Recht geschützte Eigenschaft.
Gehalt und sonstige Vergütung
Eine gutgläubige Schätzung der jährlichen Grundgehaltsspanne für diese Position beträgt 150.000 $ - 230.000 $. Die Angabe eines Gehalts innerhalb dieser Spanne kann je nach Faktoren wie Bildungsniveau, Erfahrung, Fähigkeiten, geografischem Standort, Marktbedingungen und anderen Qualifikationen des erfolgreichen Bewerbers variieren. Diese Position kann Anspruch auf zusätzliche Bonus- Anreizvergütungen haben. CRA bietet ein umfassendes Leistungspaket, vorbehaltlich der Anspruchsvoraussetzungen, das Folgendes umfassen kann: Kranken-, Zahn- und Augenversicherung; 401(k)-Rentensystem mit Arbeitgeberzuschuss; Lebens- und Invaliditätsversicherung; bezahlte Freistellung (Urlaub, Krankheitstage, Feiertage); bezahlter Elternurlaub; Wellnessprogramme und Mitarbeiter- unterstützungsressourcen; und Pendlerleistungen.
Karrierewachstum und Leistungen
- CRAs robuste Programme zur Kompetenzentwicklung crai.com/cra-careers/talent-development/, einschließlich des Engagements, jährlich 100 Stunden Schulung durch formelle und informelle Programme anzubieten, fördern Sie Ihr Wachstum als Einzelperson und Teammitglied. Die Schulungen umfassen technische Schulungen, Präsentationsfähigkeiten, interne Seminare sowie Karriere-Mentoring und Leistungs-Coaching durch einen zugewiesenen erfahrenen Kollegen. Zusätzliche Führungs- und Kooperationsmöglichkeiten ergeben sich durch interne Aktivitäten zur Personalentwicklung.
- Wir bieten ein umfassendes Gesamtvergütungsprogramm, das ein überlegenes Leistungspaket, Wellness-Programme crai.com/benefits/, zur Unterstützung des physischen, geistigen, emotionalen und finanziellen Wohlbefindens, sowie interne Einwanderungsunterstützung crai.com/cra-careers/immigration-global-mobility/ für ausländische Staatsbürger und internationale Geschäftsreisende umfasst.
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