Engineering Kiosk

Performance Reviews. Schon beim Wort ziehen sich bei vielen die Schultern hoch: zu viel Bürokratie, zu wenig Fairness, zu viel Politik und am Ende bleibt das Gefühl, dass eine Note mehr über das System sagt als über deine Arbeit.

In dieser Episode drehen wir das einmal um. Wir schauen uns an, wie Performance Reviews wirklich funktionieren, warum sie in der Tech-Welt so oft anecken und wie du sie als Engineering Manager, aber auch als Individual Contributor aktiv für dich nutzen kannst.

Wir sprechen über Ziele wie Feedback, Wachstum und Dokumentation, über Subjektivität, Bias und die Frage, warum "wer schreibt, der bleibt" im Alltag leider erschreckend oft stimmt. Dazu nehmen wir konkrete Modelle auseinander: Peer-Feedback, 360-Grad-Feedback, Self-Assessments, Kalibrierungsrunden und die heikle Kopplung von Gehalt und Beförderungen. Plus: Wie du Glue Work sichtbar machst und warum Outcome fast immer mehr zählt als Output.

Wenn du dieses Jahr nicht im Review überrascht werden willst, ist das hier dein Setup. Und ja, du kannst mehr beeinflussen, als du denkst.

Bonus: Wenn du nach der Folge anfängst, Impact zu tracken, hat dein Future-Ich beim nächsten Review deutlich weniger Stress.

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• Engineering Kiosk Episode #10 Das Karriere Booster Meeting 1:1s: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/10-das-karriere-booster-meeting-11s/
• Engineering Kiosk Episode #51 Was ist das Staff (Engineer) Level?: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/51-was-ist-das-staff-engineer-level/
• Engineering Kiosk Episode #61 Schwierige 1-on-1 Situationen und Lösungsvorschläge: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/61-schwierige-1-on-1-situationen-und-l%C3%B6sungsvorschl%C3%A4ge/
• Engineering Kiosk Episode #75 Evaluierung deiner Job-Performance, Team-Feedback und LNO Framework: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/75-evaluierung-deiner-job-performance-team-feedback-und-lno-framework/
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(00:00:00) Warum Performance Reviews oft Angst, Politik und Bias auslösen

(00:05:15) Info/Werbung

(00:06:15) Was ist ein Performance Review und wie läuft es in Firmen ab

(00:12:02) Ziele: Feedback, Dokumentation, Fairness und Transparenz

(00:18:27) Varianten aus der Praxis: Von Kaffee Gespräch bis Peer Feedback

(00:23:34) Dokumentation und Systeme: Thank You, Self Assessment, Feedback per E Mail

(00:27:07) 360 Grad Feedback bei Trivago: Aufwand, Nutzen und Lessons Learned

(00:31:38) Feedback vs. Gehalt: Warum die Kopplung Systeme kippen lässt

(00:35:54) Glockenkurve, Forced Ranking und teamübergreifende Kalibrierung

(00:39:25) Glue Work sichtbar machen: Daten, Impact und Beförderungen argumentieren

(00:44:34) Was du als IC tun kannst: Self Assessment, Ownership, Outcome statt Output

(00:51:04) Feedback richtig nutzen: einfordern, filtern, verarbeiten

(00:53:45) Prozesse bleiben imperfect, du kannst sie steuern

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CTO, der oder die da oben, macht bestimmt nur PowerPoint, oder? Oder ist die Rolle am Ende das schwierigste C-Level, weil du gleichzeitig Tech, Business, Menschen und Politik zusammenhalten musst, ohne zum Bottleneck zu werden?

In dieser Episode nehmen wir die CTO-Rolle auseinander, inklusive typischer Missverständnisse. Wir klären, warum ein CTO nicht zwingend der beste Engineer im Raum sein sollte, wie du vermeidest, dass Entscheidungen nur durch ein Schlüsselloch betrachtet werden, und warum gute CTOs vor allem eines tun: zwischen Business und Tech übersetzen, Prioritäten verhandeln und bewusst mit technischen Schulden umgehen.

Zu Gast ist Philipp Deutscher, CTO Coach sowie Fractional und Interim CTO, also CTO as a Service. Er bringt Erfahrung aus IT Operations, DevOps und Platform Engineering mit und teilt konkrete Einblicke aus der Praxis: von CTO-Archetypen wie Founding CTO, Scale-up CTO, Corporate CTO und Field CTO bis hin zu den Unterschieden zwischen Interim- und Fractional-CTO. Außerdem sprechen wir über Tech Leadership, Stakeholder Alignment, KPI-Denken (Velocity, DORA Metrics, Availability) und darüber, warum Monitoring oft erst startet, wenn es schon brennt.

Wenn du dich fragst, ob CTO ein Karriereziel für dich ist, bekommst du dazu auch eine klare Roadmap: Verantwortung übernehmen, sichtbar werden, die Perspektive wechseln. Und ja, Nine to Five reicht dafür selten.

Neugierig, welcher CTO-Typ du wärst und wie du dich darauf vorbereitest? Dann rein in die Episode.

Bonus: CTO-Titel sind günstig. Die Konsequenzen manchmal nicht.

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• Becoming CTO Secrets Podcast: https://www.deutscherconsulting.com/podcast-becoming-cto-secrets/
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• LinkedIn Post “Oder ist CTO das schwierigste C-Level?”: https://www.linkedin.com/posts/philippdeutscher_der-beste-entwickler-ist-selten-der-beste-activity-7396076469132668929-Fr8E/
• DORA Metriken: https://dora.dev/
• Kevin Scott, Chief Technology Officer von Microsoft: https://news.microsoft.com/source/exec/kevin-scott/
• Parker Harris, Co-Founder, Salesforce & Chief Technology Officer, Slack https://www.salesforce.com/company/parker-harris-bio/
• Chief of Staff: https://en.wikipedia.org/wiki/Chief_of_staff

(00:00:00) CTO-Rolle: Warum sie oft falsch verstanden wird

(00:05:55) Was ist ein CTO und was ist er nicht? Hands-on, Bottlenecks, Skalierung

(00:06:19) Info/Werbung

(00:07:19) Was ist ein CTO und was ist er nicht? Hands-on, Bottlenecks, Skalierung

(00:15:34) Interim vs. Fractional CTO: Mandat, Tempo, Verantwortung, Vertrauen

(00:26:43) Wertbeitrag im C-Level: Brücke zwischen Business und Tech

(00:43:59) CTO als Übersetzer: technische Schulden, KPIs, Incidents und Umsatz

(00:46:25) Metriken in der Praxis: Velocity, DORA, Lead Time, Availability

(00:54:22) CTO werden: Karrierepfade, Transformation und Growth Mindset

(01:08:43) So positionierst du dich: Verantwortung ziehen, Sichtbarkeit, CTO Office

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Rate Limiting klingt erstmal wie ein nerviges Nein. In Wahrheit ist es oft der Unterschied zwischen stabiler Plattform und dem Klassiker: kurz ein bisschen Traffic, und plötzlich ist alles down. Denn Systeme scheitern selten an einem Request, sondern fast immer an zu vielen: Retry Storms nach einem Funkloch, Thundering Herd nach einem Cache-Expire, Traffic Amplification in Microservices oder einfach ein Tenant, der als Noisy Neighbor das ganze Haus wachklingelt.

In dieser Episode gehen wir gemeinsam tief ins Reliability- und Resilience-Engineering und bauen Rate Limiting von Grund auf. Wir klären, wozu Rate Limiting wirklich da ist, wie es sich von Back Pressure, Graceful Degradation, Fault Isolation und Load Shedding abgrenzt und wo du es in deiner Architektur verankerst: Client, Edge, API Gateway, Sidecar Proxy wie Envoy oder direkt an Ressourcen wie Datenbanken und Queues.

Dann wird es konkret: Wir vergleichen die gängigen Strategien und Algorithmen, Fixed Window, Sliding Window, Token Bucket und Leaky Bucket, inklusive Bursts, Fairness und der Frage stateful vs. stateless. Dazu kommt die Realität: Was machst du, wenn der Rate Limiter selbst ausfällt – Fail Open vs. Fail Closed –, und warum das nicht nur Technik ist, sondern auch Produktmanagement, Monetarisierung und Kundenerlebnis.

Als Bonus schauen wir auf Best Practices aus der Praxis: wie GitHub und Cloudflare Rate Limits via HTTP-Header kommunizieren, warum standardisierte Header gerade wieder Fahrt aufnehmen und wieso Rate Limiting bei GraphQL-APIs so schnell zur Kostenberechnung im Query-AST wird.

Wenn du danach dein System nicht nur schneller, sondern auch stressresistenter machen willst, bist du hier richtig. Und ja, ein resilientes System darf auch mal Nein sagen, damit es morgen wieder Ja sagen kann.

Bonus: Manchmal ist der beste Load Test ein einzelner Curl-Befehl zur falschen Zeit.

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• Engineering Kiosk Episode #204 Resilience Engineering: Timeouts, Jitter, Backoff & andere Systemretter: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/204-resilience-engineering-timeouts-jitter-backoff-andere-systemretter/
• Engineering Kiosk Episode #223 Throw redundancy at the tail: Request Hedging bei Google & Co.: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/223-throw-redundancy-at-the-tail-request-hedging-bei-google-co/
• GitHub Rate Limits: https://docs.github.com/en/rest/using-the-rest-api/rate-limits-for-the-rest-api?apiVersion=2022-11-28
• GitHub Rate Limit Header: https://docs.github.com/en/rest/using-the-rest-api/rate-limits-for-the-rest-api?apiVersion=2022-11-28#checking-the-status-of-your-rate-limit
• Cloudflare Rate Limit Header: https://developers.cloudflare.com/fundamentals/api/reference/limits/#rate-limiting-headers
• GitHub Rate limits and query limits for the GraphQL API: https://docs.github.com/en/graphql/overview/rate-limits-and-query-limits-for-the-graphql-api
• IETF Datatracker - RateLimit header fields for HTTP: https://datatracker.ietf.org/doc/draft-ietf-httpapi-ratelimit-headers/
• Engineering Kiosk Episode #212 Multi-Tenant done right: Isolationsmodelle, Cell-Based-Architecture, Shuffle Sharding & Co mit Maximilian Schellhorn: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/212-multi-tenant-done-right-isolationsmodelle-cell-based-architecture-shuffle-sharding-co-mit-maximilian-schellhorn/

(00:00:00) Resilience Engineering: Rate Limiting

(00:03:57) Failure Modes: Retry Storms, Thundering Herd, Traffic Spikes und Traffic Amplification

(00:04:28) Info/Werbung

(00:05:28) Failure Modes: Retry Storms, Thundering Herd, Traffic Spikes und Traffic Amplification

(00:17:50) Wo platzierst du Rate Limiting: Client, Edge, API Gateway, Sidecar und Ressourcen

(00:25:22) Welche Strategie passt: Bursts, Fairness und stateful vs stateless Rate Limiting

(00:28:54) Algorithmen: Fixed Window, Sliding Window, Token Bucket und Leaky Bucket

(00:38:36) Kommunikation: Rate Limits sauber kommunizieren und HTTP Header

(00:44:23) Wenn der Rate Limiter ausfällt: Fail Open vs Fail Closed

(00:50:28) Warum GraphQL Rate Limiting schwer ist: Query Kosten

(00:59:24) Takeaways: Rate Limiting als Sicherheitsgurt fuer Resilience und Verfügbarkeit

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Data as a Product: Was steckt dahinter?

Warum ist AI überall, aber der Weg von der Datenbank zu "Wow, das Modell kann das" wirkt oft wie ein schwarzes Loch? Du loggst brav Events, die Daten landen in irgendwelchen Silos, und trotzdem bleibt die entscheidende Frage offen: Wer sorgt eigentlich dafür, dass aus Rohdaten ein zuverlässiges, verkaufbares Datenprodukt wird.

In dieser Episode machen wir genau dort das Licht an. Gemeinsam mit Mario Müller, Director of Data Engineering bei Veeva Systems, schauen wir uns an, was Datenteams wirklich sind, wie "Data as a Product" in der Praxis funktioniert und warum Data Engineering mehr ist als nur ein paar CSVs über FTP zu schubsen. Wir sprechen über Teamstrukturen von der One-Man-Show bis zur cross-functional Squad, über Ownership auf den Daten, Data Governance und darüber, wie du Datenqualität wirklich misst, inklusive Monitoring, Alerts, SQL-Regeln und menschlicher Quality Control.

Dazu gibt es eine ordentliche Portion Tech: Spark, AWS S3 als primärer Speicher, Delta Lake, Athena, Glue, Airflow, Push-Pull statt Event-Overkill und die Entscheidung für Batch Processing, obwohl alle Welt nach Streaming ruft.

Und natürlich klären wir auch, was passiert, wenn KI an den Daten rumfummelt: Wo AI beim Bootstrapping hilft, warum Production und Scale tricky werden und wieso Verantwortlichkeit beim Commit nicht von einem LLM übernommen wird.

Wenn du Datenteams aufbauen willst, Data Products liefern musst oder einfach verstehen willst, wie aus Daten verlässlicher Business-Impact wird, bist du hier genau richtig.

Bonus: Batchjobs bekommen heute mal ein kleines Comeback.

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(00:00:00) Data as a Product und Strukturierung von Daten-Teams mit Mario Müller

(00:04:35) Was sind "Daten-Teams" und der Unterschied zu klassischen Analytics Teams?

(00:05:54) Info/Werbung

(00:06:54) Was sind "Daten-Teams" und der Unterschied zu klassischen Analytics Teams?

(00:19:39) Data as a Product: Eine klassische Data-Pipeline

(00:25:08) Batch- vs. Stream-Processing und Abhängigkeiten zwischen Teams

(00:40:52) Sourcing von Daten

(00:44:13) Data Quality Monitoring

(00:48:24) Strukturierung von Daten-Teams: One-Man-Show bis 50 Personen

(01:05:37) AI als neue Daten-Quelle oder Daten-Mitarbeiter

(01:13:30) Tipps um Daten-Teams aufzubauen

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Adventskalender: Making of/Behind the scenes und Community Rückblick

Im Engineering-Kiosk-Adventskalender 2025 sprechen befreundete Podcaster⋅innen und wir selbst, Andy und Wolfi, jeden Tag kurz & knackig innerhalb weniger Minuten über ein interessantes Tech-Thema.

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• Deutschsprachige Tech Podcasts Liste: https://engineeringkiosk.dev/deutsche-tech-podcasts/
• SmartHütte Podcast: https://podcast.smarthuette.de/
• 0d - Zeroday Podcast: https://0x0d.de/
• Digitale Anomalien Podcast: https://digitaleanomalien.de/
• FOCUS ON: DevOps Podcast: https://focusondevops.podigee.io/
• Python Podcast: https://python-podcast.de/show/
• TILpod Podcast: https://tilpod.net/
• IT Berufe Podcast: https://it-berufe-podcast.de/
• Happy Bootstrapping Podcast: https://happy-bootstrapping.podigee.io/
• Urlaub im Userspace Podcast: https://user.space/show/urlaub-im-userspace/

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Developer Relations wirkt von außen oft wie eine Bühne, ein Reisekoffer und ein paar Sticker am Messestand. Aber was, wenn genau diese Rolle der stärkste Hebel ist, um dein Produkt besser zu machen, deine Tech-Community ernsthaft aufzubauen und Entwickler:innen wirklich erfolgreich zu machen?

In dieser Episode nehmen wir Developer Relations auseinander, ganz ohne Marketing-Buzzword-Bingo. Zu Gast ist Philipp Krenn, Head of Developer Relations bei Elastic. Philipp bringt nicht nur jahrelange DevRel-Praxis mit, sondern auch Community-DNA, von Viennadb-Meetups bis Papers We Love, plus Open-Source-Erfahrung rund um Google Summer of Code und das Elastic-Ökosystem.

Wir klären, was DevRel eigentlich ist, wo die Grenze zu Developer Marketing verläuft und warum der wichtigste Unterschied oft die Zwei-Wege-Kommunikation ist: raus in die Community und zurück ins Produktteam. Wir sprechen über den Alltag von Developer Advocates, Konferenzen, Content, Community Support auf Discourse, Reddit, Stack Overflow und Slack und wie man Feedback so sammelt, dass es in Roadmaps landet. Dazu kommt die große Frage: Influencer oder nicht? Und warum der Personenkult für Firmen gefährlich werden kann.

Außerdem geht es um Open Source, Meetups, Tech Community, Networking, KPIs ohne falsche Anreize, den DevRel-Hype-Zyklus rund um AI und welche Skills du brauchst, wenn du selbst in Developer Relations einsteigen willst.

Am Ende weißt du nicht nur, ob DevRel zu dir passt, sondern auch, wie du als Entwickler:in DevRel wirklich nutzen kannst, ohne nur Socken mitzunehmen.

Bonus: Wenn jemand mit Laptop und kaputter Query kommt, ist das für Philipp kein Problem, sondern der Wunschzustand.

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• FOSDEM: https://fosdem.org/2026/

(00:00:00) Developer Relations mit Philipp Krenn

(00:05:22) Was ist Developer Relations? Wo ist der Unterschied zum Marketing?

(00:07:58) Info/Werbung

(00:08:58) Was ist Developer Relations? Wo ist der Unterschied zum Marketing?

(00:17:10) Technik vs. Developer Relations und der Alltag

(00:22:23) Personenkult

(00:28:22) Das eigene Produkt und das Ökosystem

(00:34:31) Priorisierung von Developer Relations Aktivitäten und KPIs

(00:43:02) DevRel im Markt: Hype Zyklen, Budget, AI Boom und Jobnachfrage

(00:52:38) Welche Skills benötige ich als Developer Advocate?

(00:58:44) Reisetätigkeit: Konferenzzirkus vor Corona und heutige Realität

(01:02:45) Was müssen Unternehmen für Developer Relations verstehen?

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Selbstmanagement: Weniger To-do-Listen-Stress, mehr Produktivität

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• Engineering Kiosk Episode #156 Inbox Zero: der Pro-Tipp für deine Produktivität: https://engineeringkiosk.dev/ep156
• Engineering Kiosk Episode #66 Stressfreie Produktivität in der hektischen Welt mit Getting Things Done: https://engineeringkiosk.dev/ep66
• Engineering Kiosk Episode #235 Zwei Pizzen, ein Team und der volle Geschirrspüler im Kopf: https://engineeringkiosk.dev/ep235 

(00:00:00) Selbstmanagement: Weniger To-do-Listen-Stress, mehr Produktivität

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• Factorio auf Steam: https://store.steampowered.com/app/427520/Factorio/
• The Farmer Was Replaced: https://www.metaroot.ch/press-kit/the-farmer-was-replaced
• The Farmer Was Replaced auf Steam: https://store.steampowered.com/app/2060160/The_Farmer_Was_Replaced/
• Artifacts: https://www.artifactsmmo.com/
• Screeps: Arena: https://screeps.com/
• Screeps: Arena auf Steam: https://store.steampowered.com/app/1137320/Screeps_Arena/
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• Advent of Code: https://adventofcode.com/

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E-Mails wirken simpel – sind aber technisch ein ziemliches Minenfeld. In dieser Adventkalender-Folge tauchen wir in die Welt von SPF, DKIM, DMARC, SRS und ARC ein.

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• https://de.wikipedia.org/wiki/DMARC
• https://www.cloudflare.com/de-de/learning/dns/dns-records/dns-dmarc-record/
• gmx.de und web.de haben Mail-Rejects durch SPF https://www.heinlein-support.de/blog/news/gmx-de-und-web-de-haben-mail-rejects-durch-spf 
• Free wöchentlicher DMARC Report https://dmarc.postmarkapp.com/
• OpenSource DMARC Report Parser https://domainaware.github.io/parsedmarc/
• DKIM Verifier für Thunderbird https://github.com/lieser/dkim_verifier

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3 forks und wo sie heute stehen mit Christian Stankowic, Jan Walther & Enrico Bartz aus dem Urlaub im Userspace Podcast

Im Engineering-Kiosk-Adventskalender 2025 sprechen befreundete Podcaster⋅innen und wir selbst, Andy und Wolfi, jeden Tag kurz & knackig innerhalb weniger Minuten über ein interessantes Tech-Thema.

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(00:00:00) Drei Forks

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