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Wolfgang Gassler, Andy Grunwald
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    #267 No Deploy Friday: Meme, Ausrede oder Reifegrad-Test? mit Sujeevan Vijayakumaran

    12/05/2026 | 1 h 16 min
    Friday Deployments. Alle reden darüber, viele haben eine starke Meinung dazu und erstaunlich viele Teams haben vor allem eins: Angst. Nicht nur vor Technik, sondern vor kaputten Prozessen, endlosen Freigaben, Rufbereitschaft am Wochenende und der berühmten Frage, wer schuld ist, wenn Production brennt. Aber ist das Problem wirklich der Freitag oder zeigt der Freitag nur schonungslos, wie gut oder wie fragil unsere Software Delivery wirklich ist?
    In dieser Episode sprechen wir mit Sujeevan, ehemaliger Solutions Architect bei GitLab und Grafana, Podcaster beim Tilpod, DevOps-Autor und Gründer der Friday Deployments GmbH. Gemeinsam schauen wir auf den Mythos Friday Deployment und zerlegen ihn in seine Einzelteile: CI/CD, Staging, Monitoring, Feature Flags, Blue Green und Canary Deployments, Delivery versus Deployment, Blameless Post Mortems, On Call, DevOps-Kultur, Compliance, Banken, Mittelstand und die Frage, warum viele Teams technisch mehr könnten, es kulturell aber trotzdem nicht tun.
    Dabei wird schnell klar: Wer freitags nicht deployen kann, hat oft kein Freitagsproblem, sondern ein Delivery-Problem, ein Kulturproblem oder ein Vertrauensproblem. Wenn du wissen willst, wie Teams deploybarer, stressfreier und am Ende auch produktiver werden, ist diese Folge für dich.
    Bonus: Eine Waschmaschine erklärt den Unterschied zwischen Continuous Delivery und Continuous Deployment erstaunlich gut.

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    Links
    Sujeevan Vijayakumaran auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/svijee/
    Website von Sujeevan: https://svij.org/
    Friday Deployments GmbH: https://friday-deployments.com/
    TILpod: https://tilpod.net/
    Index Out Of Bounds Podcast: https://www.ioob.de/
    Programmier.bar Podcast: https://www.programmier.bar/
    5-Why-Methode: https://de.wikipedia.org/wiki/5-Why-Methode
    Kris Köhntopp: https://blog.koehntopp.info//
    Knight Capital Group: https://en.wikipedia.org/wiki/Knight_Capital_Group
    Renovate Bot: https://github.com/renovatebot/renovate
    Buch “DevOps - Wie IT-Projekte mit einem modernen Toolset und der richtigen Kultur gelingen”: https://www.rheinwerk-verlag.de/devops/
    Talk "Freitagnachmittag: Zeit für ein Deployment!": https://media.ccc.de/v/clt26-221-freitagnachmittag-zeit-fur-ein-deployment

    Sprungmarken
    (00:00:00) Friday Deployments: Warum der Freitag so viel Angst auslöst
    (00:08:08) Mittelstand, Konzerne und DevOps-Realität im DACH-Raum
    (00:08:43) Info/Werbung
    (00:09:43) Mittelstand, Konzerne und DevOps-Realität im DACH-Raum
    (00:13:06) Mythos Friday Deployments: Technikproblem oder Kulturproblem?
    (00:19:56) Sichere Deployments mit CI/CD, Staging und Monitoring
    (00:22:40) Feature Flags, Blue-Green und Canary Deployments in der Praxis
    (00:25:04) Deutsche Industrie, Compliance und regulierte Umfelder
    (00:29:48) Freigaben, Hierarchien und kaputte Deployment-Prozesse
    (00:33:51) Blameless Post Mortems, Fehlerkultur und Lernen im Team
    (00:49:25) People over Processes over Tools: DevOps und Shared Ownership
    (00:52:06) Angst, On-Call und Verantwortung im Engineering-Team
    (00:56:05) Blockierende Teamdynamiken, Guardrails und Automatisierung
    (01:02:21) AI, Renovate und die Angst vor Kontrollverlust
    (01:11:14) Das Fazit: Du musst nicht freitags deployen, aber du solltest es können

    Hosts
    Wolfgang Gassler (https://gassler.dev) 
    Andy Grunwald (https://andygrunwald.com/)

    Community
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    #266 Level, Titel, Geld: Die Spielregeln für Beförderungen & Gehälter

    05/05/2026 | 1 h 9 min
    Gute Arbeit liefern und dann darauf hoffen, dass die Beförderung schon irgendwann kommt? Klingt fair, funktioniert in der Praxis aber oft überraschend schlecht. Gerade in einem schwierigen Arbeitsmarkt reichen Hoffnung, Fleiß und ein paar gelöste Tickets selten aus, wenn es um Gehaltserhöhung, Karrierelevel oder den nächsten Titel geht. Wer die Spielregeln nicht kennt, spielt schnell mit einer angezogenen Handbremse.
    In dieser Episode sprechen wir darüber, wie Beförderungen, Performance Reviews und Gehaltsentscheidungen in Tech-Unternehmen tatsächlich ablaufen. Wir schauen auf Karrierelevel vom Junior bis Staff oder Principal, erklären Leveling Guides, Terminal Levels, Downleveling und Calibration Meetings und diskutieren, warum Promotions oft über Zeit aufgebaut werden müssen. Außerdem geht es um Salary Bands, Compensation Ratio, Marktgehälter, Loyalty Penalty, Promotion Driven Development und die Frage, wie sichtbar dein Impact wirklich ist. Mit dabei sind auch ganz praktische Werkzeuge wie Brag Document, Feedback-Gespräche und externe Gehaltsreports.
    Wenn du besser verstehen willst, wie Karriereentwicklung in der Softwareentwicklung funktioniert und wie du Beförderung, Gehalt und Total Compensation aktiver mitgestalten kannst, ist diese Folge genau dein Ding.
    Bonus: Nach dieser Episode weißt du nicht nur mehr über Tech-Karriere und Gehaltsverhandlung, sondern vermutlich auch, warum Siedler von Catan als Karriere-Metapher erstaunlich gut funktioniert.

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    Links
    Engineering Kiosk Episode #264 Seniorität im KI-Zeitalter: Eine Ode an den Junior: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/264-seniorit%C3%A4t-im-ki-zeitalter-eine-ode-an-den-junior/
    Levels.fyi: https://www.levels.fyi/de-de?tab=levels
    Julia Evans - Get your work recognized: write a brag document: https://jvns.ca/blog/brag-documents/
    Engineering Kiosk Episode #113 Selbstmarketing ohne Bullshit: Brag Documents: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/113-selbstmarketing-ohne-bullshit-brag-documents/
    Dropbox Engineering Career Framework: https://dropbox.github.io/dbx-career-framework/
    Gitlab Engineering Career Framework: https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/careers/matrix/
    CircleCI Engineering Competency Matrix: https://docs.google.com/spreadsheets/d/131XZCEb8LoXqy79WWrhCX4sBnGhCM1nAIz4feFZJsEo/edit?gid=0#gid=0
    Engineering Kiosk Episode #205 Staff, Principal, WTF? Karriereleitern und Erwartungshaltungen mit Lena Reinhard: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/205-staff-principal-wtf-karriereleitern-und-erwartungshaltungen-mit-lena-reinhard/
    Technical leadership and glue work - Tanya Reilly: https://www.youtube.com/watch?v=KClAPipnKqw
    Engineering Kiosk Episode #131 Equity in Tech-Startups: Mehr als nur Gehalt mit Philipp "Pip" Klöckner: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/131-equity-in-tech-startups-mehr-als-nur-gehalt-mit-philipp-pip-kl%C3%B6ckner/ 
    Stepstone Insider - Gehaltsreport 2026: https://www.stepstone.de/wp-content/uploads/2025/12/Stepstone_Gehaltsreport_2026.pdf
    The 9 box grid/Model: https://www.personio.com/hr-lexicon/using-the-9-box-grid/

    Sprungmarken
    (00:00:00) Karriere, Gehalt und Beförderung in Tech verstehen
    (00:05:39) Warum der Arbeitsmarkt härter geworden ist
    (00:05:39) Info/Werbung
    (00:06:39) Warum der Arbeitsmarkt härter geworden ist
    (00:11:57) Karrierelevel, IC-Track und Managerlaufbahn
    (00:16:36) Leveling Guides, Titel und Downleveling zwischen Firmen
    (00:26:51) Wie Beförderungen wirklich entschieden werden
    (00:32:53) Performance Reviews und Calibration Meetings
    (00:38:57) 9-Box-Modell, Potenzial und Bias
    (00:44:50) Promotion Pakete, Glue Work und sichtbarer Impact
    (00:49:18) Salary Bands, Marktgehälter und Loyalty Penalty
    (01:00:01) Total Compensation statt nur Fixgehalt
    (01:09:13) Drei konkrete Tipps für deine Karriereentwicklung

    Hosts
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    #265 One Billion Row Challenge: Java mit mmap, Unsafe & richtig vielen Bit-Tricks

    28/04/2026 | 1 h 11 min
    Java und Performance in einem Satz? Für viele klingt das immer noch wie ein Widerspruch. Dann kommt eine Challenge daher, bei der eine Milliarde Zeilen Wetterdaten verarbeitet werden sollen, und plötzlich wird aus Stammtischwissen ein echter Engineering-Nerdfight. Genau darum geht es in dieser Episode. Wir tauchen tief in die One Billion Row Challenge ein und schauen uns an, wie eine vermeintlich einfache Aufgabe zum internationalen Performance-Contest wurde.
    Wir sprechen darüber, warum Gunnar Morling diese Challenge gestartet hat, wie aus einer naiven Lösung mit fast fünf Minuten Laufzeit optimierte Implementierungen mit rund 1,5 Sekunden wurden und welche Rolle dabei Java, GraalVM, Memory Mapping, Unsafe, SIMD, Branchless Coding, Hashmaps, Cache-Lines und Integer-Arithmetik spielen. Außerdem schauen wir auf die Kritik an der Challenge, etwa RAM-Disk, Dataset-Overfitting und CPU-spezifische Optimierungen, und wir werfen einen Blick auf alternative Umsetzungen in C, Go, PHP, SQL, DuckDB, ClickHouse, AWK und sogar auf GPU-Ansätze.
    Wenn du Performance-Optimierung nicht nur als Buzzword, sondern als Mischung aus Hardware-Verständnis, Datenstrukturen, Compiler-Wissen und Community-Lernen sehen willst, bist du hier genau richtig. Und ganz nebenbei klären wir auch noch, ob Java wirklich langsam ist oder ob dieser Mythos endlich in Rente darf.
    Bonus: AWK schafft es in elf Zeilen. Nicht schnell, aber stilvoll.

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    Links
    Gunnar Morling: https://www.morling.dev/
    Blog Post “The One Billion Row Challenge”: https://www.morling.dev/blog/one-billion-row-challenge/
    1brc Github Repository: https://github.com/gunnarmorling/1brc
    The Software Development Kit Manager: https://sdkman.io/
    1BRC Show and Tell: https://github.com/gunnarmorling/1brc/discussions/categories/show-and-tell
    JEP 471: Deprecate the Memory-Access Methods in sun.misc.Unsafe for Removal: https://openjdk.org/jeps/471
    GraalVM: https://www.graalvm.org/
    Aleksey Shipilëv’s Submission mit 187 Zeilen Kommentar: https://github.com/gunnarmorling/1brc/blob/main/src/main/java/dev/morling/onebrc/CalculateAverage_shipilev.java
    Fastest known solution: 0.577s (8 core Zen2); C with heavy AVX2: https://github.com/gunnarmorling/1brc/discussions/710
    AWK-Lösungen: https://github.com/gunnarmorling/1brc/discussions/171
    AWK in 11 Zeilen: https://github.com/emiruz/1brc/blob/main/1brc.awk
    1BRC mit DuckDB: https://rmoff.net/2024/01/03/1%EF%B8%8F%E2%83%A3%EF%B8%8F-1brc-in-sql-with-duckdb/
    1BRC mit Clickhouse: https://ftisiot.net/posts/1brows/
    One Trillion Row Challenge: https://github.com/coiled/1trc
    The One Billion Row Challenge in Go: from 1m45s to 3.4s in nine solutions: https://benhoyt.com/writings/go-1brc/
    Processing One Billion Rows in PHP!: https://dev.to/realflowcontrol/processing-one-billion-rows-in-php-3eg0/
    1BRC in PHP FFI + Rust: https://gianlucafabrizi.dev/blog/posts/1brc-php-ffi/
    Dask (Parallel Python): https://www.dask.org/
    1BRC–Nerd Sniping the Java Community: https://www.infoq.com/presentations/1brc/
    The Billion Row Challenge (1BRC) - Step-by-step from 71s to 1.7s: https://questdb.com/blog/billion-row-challenge-step-by-step/
    1BRC merykitty’s Magic SWAR: 8 Lines of Code Explained in 3,000 Words: https://questdb.com/blog/1brc-merykittys-magic-swar/
    Path to the Fastest #1BRC Solution: https://github.com/thomaswue/1brc-steps
    1BRC - What a Journey: https://www.esolutions.tech/1brc-what-a-journey
    Gewinner der 1BRC Thomas Wuerthinger: https://www.linkedin.com/in/thomaswue/
    Zenbleed: https://lock.cmpxchg8b.com/zenbleed.html
    Engineering Kiosk Episode #180 Skalierung, aber zu welchem Preis? (Papers We Love): https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/180-skalierung-aber-zu-welchem-preis-papers-we-love/
    mmap: https://en.wikipedia.org/wiki/Mmap

    Sprungmarken
    (00:00:00) One Billion Row Challenge und der Java-Performance-Mythos
    (00:04:25) Info/Werbung
    (00:05:25) One Billion Row Challenge und der Java-Performance-Mythos
    (00:07:07) Die Challenge: 1 Milliarde Wetterdaten und ein viraler Benchmark
    (00:13:00) Testsetup, Hetzner-Server und erste Laufzeit-Schätzungen
    (00:17:05) Von 4 Minuten auf 1,5 Sekunden: Gewinner, GraalVM und Bonuslisten
    (00:21:35) Kritik am Benchmark: RAM-Disk, Overfitting und Realitätsbezug
    (00:25:03) Erste Optimierungen: Parallelisierung, lokale Hashmaps und Dateisplits
    (00:26:59) Memory Mapping, Unsafe und Garbage Collection vermeiden
    (00:34:38) Custom Hashmaps, Cache Lines und Integer statt Float
    (00:38:30) Temperatur-Parsing auf Bit-Ebene und ALU-Operationen
    (00:42:02) SIMD, SWAR und Branchless Coding auf CPU-Ebene
    (00:49:53) GraalVM als Performance-Hebel und ein kreativer Prozess-Hack
    (00:54:05) Andere Sprachen im Vergleich: C, Go, PHP, AWK und SQL
    (00:59:20) Warum die GPU hier nicht automatisch gewinnt
    (01:01:44) Was bringt das im Alltag? Kritik, Learnings und Team-Challenges

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    #264 Seniorität im KI-Zeitalter: Eine Ode an den Junior

    21/04/2026 | 58 min
    Seniorität im AI-Zeitalter.
    AI ist überall. In Demos, in LinkedIn-Posts, in Produktivitätsversprechen und inzwischen auch mitten im Entwickleralltag. Aber was passiert eigentlich, wenn Code plötzlich billig wird? Wird dann jede:r zum 10x Engineer oder merken wir erst jetzt, worauf es bei Seniorität wirklich ankommt? Genau dieser Frage gehen wir in dieser Episode nach und schauen ehrlich auf den Spannungsbogen zwischen KI-Hype, Softwarequalität, Code Reviews und Karriereentwicklung.
    Wir sprechen darüber, warum mehr Output nicht automatisch mehr Outcome bedeutet, was DORA-Metriken, Studien und Alltagserfahrungen über AI Coding Tools sagen und weshalb das Big Picture wichtiger wird als die pure Menge an produziertem Code. Außerdem diskutieren wir, warum Senior Engineers gerade jetzt so gefragt sind, welche Rolle Kommunikation, Priorisierung, Leadership und Architekturverständnis spielen und warum der Satz AI ist doch mein Junior deutlich zu kurz greift. Ebenso schauen wir auf den Rückgang von Junior-Rollen, auf Internships als Recruiting-Pipeline und darauf, wie Lernen, Mentoring und echte Verantwortung in einer Welt mit Coding Agents aussehen können.
    Wenn du verstehen willst, wie sich Softwareentwicklung, Seniorität, Juniors, Staff Engineers, AI Adoption und Business Value gerade verschieben, ist diese Folge für dich. Oder anders gesagt: Wenn mehr Code billiger wird, wird Klarheit wertvoller. Und genau da wird es spannend.

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    Links
    Wolfgang's Talk “AI Writes More Code. What Makes You Senior?”: https://engineeringkiosk.dev/meetup/alps/slides/2603-wolfgang_%20StopCoding_Engineering_Kiosk_Alps_2026-03-19.pdf
    Enterprise AI adoption in 2026: Why 79% face challenges despite high investment: https://writer.com/blog/enterprise-ai-adoption-2026/
    Gen Z Resentment Toward AI Grows as Adoption Stagnates and Workplace Fears Mount: https://www.waltonfamilyfoundation.org/about-us/newsroom/gen-z-resentment-toward-ai-grows-as-adoption-stagnates-and-workplace-fears-mount
    Deepfake X-Rays Fool Radiologists and AI: https://www.rsna.org/news/2026/march/chatgpt-generated-radiographs
    Highlights from the 10th DORA report: https://cloud.google.com/blog/products/devops-sre/announcing-the-2024-dora-report?hl=en
    Experience Requirements Have Tightened Amid the Tech Hiring Freeze: https://www.hiringlab.org/2025/07/30/experience-requirements-have-tightened-amid-the-tech-hiring-freeze/ 
    How AI Impacts Skill Formation: https://arxiv.org/abs/2601.20245
    Help build the future: announcing Cloudflare’s goal to hire 1,111 interns in 2026: https://blog.cloudflare.com/cloudflare-1111-intern-program/
    Was ist 1.1.1.1?: https://www.cloudflare.com/de-de/learning/dns/what-is-1.1.1.1/

    Sprungmarken
    (00:00:00) KI im Entwickleralltag: Werden Seniors jetzt noch wichtiger?
    (00:05:50) AI-Adoption, Skepsis und Studienlage in der Softwareentwicklung
    (00:05:50) Info/Werbung
    (00:06:50) AI-Adoption, Skepsis und Studienlage in der Softwareentwicklung
    (00:12:50) Mehr Code, mehr Reviews, mehr Probleme? Das KI-Bottleneck
    (00:27:11) Warum Senior Engineers vom Big Picture leben
    (00:32:01) Junior zu Senior mit KI: Lernen, Verstehen und Karrierepfade
    (00:36:43) Warum Firmen weiter Juniors, Interns und Praktikant:innen brauchen
    (00:39:47) Output vs. Outcome: Was in der AI-Ära wirklich zählt
    (00:43:18) Ist der Coding Agent dein Junior? Eher nicht
    (00:44:35) Mentoring, Recruiting und frische Perspektiven im Team
    (00:50:57) Seniorität in der AI-Ära: Klarheit, Kommunikation, Einfluss
    (00:55:44) Open Mindset und Fazit

    Hosts
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    #263 Das Monorepo Comeback: Project Graphs, Dev-Kultur und AI Agents mit Max Kless von Nx

    14/04/2026 | 1 h 12 min
    Monorepo, Polyrepo, Frontend hier, Backend dort, Mobile-App nochmal woanders. Klingt nach sauberer Trennung, führt in der Praxis aber oft zu genau dem, was wir als Entwickler:innen am wenigsten brauchen: Reibung. Abhängige Pull Requests, aufeinander wartende Releases, doppelte Tooling-Arbeit und jede Menge Koordination zwischen Teams. Die spannende Frage ist also nicht nur, ob Monorepos ein Comeback feiern, sondern ob sie heute, mit besserem Tooling und AI im Rücken, endlich ihr Versprechen einlösen.
    In dieser Episode sprechen wir mit Max Kless, Senior Software Engineer bei Nx, über den aktuellen Stand von Monorepos. Wir klären, was ein Monorepo eigentlich ist, warum Monorepo nicht gleich Monorepo ist und wieso ein pragmatischer, hybrider Ansatz für viele Teams sinnvoller ist als ein einziges gigantisches Repository. Außerdem schauen wir auf CI, Caching, Project Graphs, Code Ownership, Plattform-Teams und die kulturelle Seite hinter dem Thema. Denn Monorepos sind nicht nur Architektur und Tooling, sondern auch Zusammenarbeit, Standards und ein bisschen Inner Source im Alltag.
    Besonders spannend wird es bei AI, LLMs und Coding Agents. Wenn mehr Kontext zu besserer Unterstützung führt, werden Monorepos plötzlich wieder hochrelevant. Wir diskutieren, warum ein gemeinsamer Code-Kontext für AI-Systeme ein echter Hebel sein kann, wo die Grenzen liegen und worauf du bei einer Einführung achten solltest. Wenn du wissen willst, ob Monorepos 2026 mehr sind als alter Google-Glanz, dann bist du hier genau richtig.
    Bonus: Selbst Jenkins bekommt einen kleinen Ehrenmoment.

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    Links
    Max Kless auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/max-kless-398530216/
    monorepos.tools: https://monorepo.tools/
    Nx: https:1130 PM//nx.dev/
    Why Google Stores Billions of Lines of Code in a Single Repository: https://research.google/pubs/why-google-stores-billions-of-lines-of-code-in-a-single-repository/
    Turborepo: https://turborepo.dev/
    Vergleich von Monorepo-Tools: https://monorepo.tools/compare
    Bazel: https://bazel.build/
    Jenkins: https://www.jenkins.io/

    Sprungmarken
    (00:00:00) Monorepos zwischen Hype, Praxis und AI-Revival
    (00:06:52) Was ein Monorepo wirklich ist
    (00:08:37) Info/Werbung
    (00:09:37) Was ein Monorepo wirklich ist
    (00:11:02) Monorepo vs. Polyrepo und sinnvolle Grenzen
    (00:19:07) Der pragmatische Mittelweg statt One Repo to rule them all
    (00:26:54) Tooling-Grundlagen für Monorepos
    (00:30:41) Project Graph, Caching und CI-Skalierung
    (00:41:28) Große Repos, Merge Queues und Git-Features
    (00:47:34) Monorepos als Kultur- und Organisationsfrage
    (00:52:32) Einführung, Buy-in und typische Anti-Patterns
    (00:55:09) Ownership, Plattform-Teams und laufender Aufwand
    (00:58:24) Warum AI und Coding Agents Monorepos pushen
    (01:01:55) Kontext, Ownership-Metadaten und praktische Grenzen
    (01:11:26) Fazit: Wann sich das Monorepo-Experiment lohnt

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Der Engineering Kiosk ist der deutschsprachige Software-Engineering-Podcast mit Wolfgang Gassler und Andy Grunwald rund um die Themen Engineering-Kultur, Open Source, Menschen, Technologie und allen anderen Bereichen, die damit in Verbindung stehen.Wir, Wolfgang Gassler und Andy Grunwald, sind beide Software Engineers und Engineering Manager, die sich bei ihrer beruflichen Laufbahn bei @trivago kennengelernt haben.Zusammen bringen sie über 30 Jahre Tech-Erfahrung an das Mikrofon und lassen dabei zwei Welten aufeinander prallen: Die Österreichische und akademische Welt von Wolfgang mit der praktischen und deutschen Ruhrpottschnauze von Andy.Ziel des Podcasts ist der Austausch zu (Senior) Engineering Themen und ggf. etwas Selbsttherapie 🙃Dieser Podcast ist für alle Software Engineers und -Enwickler, Teamleads, Open-Source- und Indie Hacker, Leute aus dem Tech-Sektor (Product Manager, Data Scientist, etc.) und alle weiteren Engineering-Interessierten.Feedback an [email protected] oder über Twitter @EngKiosk
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