Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Ingenieuren und Wissenschaftlern zur Bewertung von KI-Systemen.
- Unternehmen: Resaro, ein innovatives Unternehmen für KI-Sicherheit und -Bewertung.
- Vorteile: Flexible Arbeitsorte in Singapur oder München und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Zusammenarbeit und Vertrauen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und führe ein talentiertes Team.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und Führungskompetenz.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
About Us
Resaro was founded on the belief that AI will change the world in ways we cannot even imagine - but every new technology needs safeguards to advance.
We are an independent, third-party AI assurance company: we build the software and run the evaluations that let enterprises and public-sector bodies deploy AI they can actually trust.
Our work spans computer vision, generative AI and LLMs, vision-language models, and increasingly agentic and autonomous systems, for clients across government, defence, and commercial sectors.
Our product, the Approved Intelligence Platform (AIP), is where this becomes real software: customers upload datasets, register the AI systems they want tested, run rigorous evaluations, and produce defensible evidence and reports.
We're hiring a hands-on engineering leader for our AI evaluation team - someone whose primary focus is growing and managing a high-performing team of engineers and scientists, while maintaining the technical depth to guide their architecture and system design.
You'll drive AI/ML engineering excellence and coordinate across teams to align technical decisions and resolve dependencies.
You'll partner closely with the Product team.
This role can be based either in Singapore or Munich.
What You'll Do
- Own the evaluation science - decide how we measure AI systems (accuracy, reliability, robustness, data quality) and turn research into methods that hold up under customer and regulatory scrutiny.
- Lead the technical direction of AIP's evaluation engine across verticals - computer vision, LLM/RAG, VLM, and emerging areas like agentic and embodied AI systems.
- Shape where the capability goes next - understand the systems we test and the customers who rely on the evidence, and bring a strong point of view to Product on which evaluation capabilities will matter 6-12 months out.
- Lead through technical context.
Your primary output is the success of your team.
You set the bar for engineering quality through rigorous system design, strategic code reviews, and pairing - stepping into the codebase to unblock the team and guide architecture.
- Own conceptual integrity as the system grows - make and document the architecture decisions that matter, keep them coherent, and prevent uncontrolled coupling on key hotspots.
- Own 1:1s, performance, and career development for a multidisciplinary team of 8–10 engineers and scientists across Singapore and Europe.
Partner on hiring to raise the team's bench strength, and create the shared context and ways of working that let engineers, AI engineers, and governance analysts solve problems together without constant top-down orchestration - building a culture of high trust and high output.
- Own delivery and partner across teams.
Translate the roadmap into executable plans, sequence the work, and set the standard for what reaches customers.
This role reports to the CTO and works closely with the Product team to communicate load and dependencies, and to manage scoping and resourcing to ensure consistent execution against the product roadmap.
What We're Looking For
- 7+ years of professional software engineering experience shipping and operating production systems, including time as a tech lead and/or engineering manager.
- Direct people-management experience (or clear, evidenced readiness for it) - this role formally line-manages the engineers, and growing people is a core part of the job.
- Proficiency in Python for backend services and data pipelines.
- Demonstrated technical leadership of a small engineering team - owning architecture decisions and setting engineering standards.
- Strong architecture judgement - experience managing coupling, leading migrations, and keeping a growing system coherent e. g. through ADRs and dependency hygiene.
- A genuine bias to stay hands-on while leading - you find satisfaction in both shipping code (on the hard problems) and growing people.
- Clear written and verbal communication, and comfort being measured against concrete quarterly outcomes - including across a distributed, Singapore–Europe team.
- Nice To Have
- Exposure to data-quality tooling for, or integration/evaluation/testing/assurance across, one or more AI domain areas: LLM/RAG, agentic systems, computer vision.
- Familiarity with a typed frontend stack (Type Script/React) - although not core responsibility the team occasionally touches some UI surfaces.
- Data-intensive pipelines with columnar/lakehouse formats (Parquet/Iceberg) and Duck DB or similar.
- Container-based or serverless execution frameworks (Nuclio or comparable function/orchestration systems).
- Kubernetes and Helm for production workloads.
- GPU/CUDA infrastructure for model inference at scale.
- Leading a platform migration with live, enterprise customers where evidence, auditability, and back-compatibility matter.
- Our Hiring Blueprint
We hire to a high, transparent bar. We look for
- Production-grade code. You ship software that is correct, tested, observable, and maintainable by others
- Communication and handover. You write clearly, document decisions, and leave work in a state another engineer can pick up. As a lead, you make your team's context legible.
- Independent operation.
You can take an ambiguous problem, scope it, decompose it, sequence it, and drive it to a shipped outcome without close supervision - and you help your team do the same.
- T-shaped profile. Deep in your core domain (AI/backend/systems/etc.) and broad enough to operate steadily across the stack and the ML-evaluation domain
Resaro is an Equal Opportunity Employer. We respect each individual and support the diverse cultures, perspectives, skills and experiences within our teams.
R&D Engineering Manager, AI Evaluation Arbeitgeber: Resaro AI
Resaro bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung in München, wo Innovation und Teamarbeit im Mittelpunkt stehen. Als Praktikant oder Werkstudent haben Sie die Möglichkeit, eng mit erfahrenen Fachleuten zusammenzuarbeiten und wertvolle Erfahrungen in der Entwicklung und Evaluierung von KI-Systemen zu sammeln. Wir fördern eine Kultur des Lernens und der persönlichen Entwicklung, sodass Sie Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld weiter ausbauen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so R&D Engineering Manager, AI Evaluation erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Resaro AI anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als R&D Engineering Manager, AI Evaluation bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Resaro AI vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um R&D Engineering Manager, AI Evaluation mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Resaro AI klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Resaro AI vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.