Digital Business & Startups
Millionen Ticks pro Sekunde: Wie Alphawave den algorithmischen Handel aus Düsseldorf neu denkt
Das Düsseldorfer FinTech Alphawave will den Börsenhandel von Emotionen befreien – mit Algorithmen, die datengetrieben und regelbasiert arbeiten. Im Gespräch erklärt Gründer Jan-Patrick Krüger, wie Technologie, Forschung und Geschwindigkeit zusammenspielen, um dauerhaftes Alpha zu generieren.
Jan, du sagst oft: „Alpha aus Daten”. Was heißt das für euch konkret?
Bei Alphawave wollen wir Handelsentscheidungen messbar machen. Unsere Modelle erkennen in Echtzeit Muster in Marktdaten und setzen darauf basierend Trades – komplett systematisch, ohne Bauchgefühl. Wir handeln intraday, also nur tagsüber, und schließen jede Position vor Handelsschluss. So haben wir keine Overnight- oder Wochenendrisiken.
Also kein klassisches Trading auf Verdacht – sondern Forschung?
Genau. Wir testen und validieren alles, bevor es live geht. Unser System schafft bis zu 14 Millionen Ticks pro Sekunde im Backtest, das ist rund 10- bis 20-mal schneller als typische Plattformen. Dadurch können wir Strategien unter realen Marktbedingungen simulieren: mit Slippage, Monte-Carlo-Analysen, Walk-Forward-Tests. Das Ziel ist nicht, die Vergangenheit zu optimieren, sondern robuste Muster zu finden, die auch in neuen Marktphasen funktionieren.
Wie stark ist euer Tech-Stack eigentlich eigenentwickelt?
Komplett. Seit 2016 haben wir unsere Infrastruktur gemeinsam mit einem Kooperationspartner aufgebaut und gemeinsam inzwischen über 7 Millionen Euro in Forschung und Entwicklung investiert. Das umfasst die gesamte Pipeline – von Datenerfassung über Signal-Generierung bis zur Orderausführung und Risikoüberwachung. Wenn du bei uns einen Backtest startest, läuft er auf derselben Engine, die später auch im Live-Handel Trades ausführt. Genau das sorgt für Konsistenz und Verlässlichkeit.
Was ist technisch das Herzstück eures Systems?
Unsere Backtesting- und Optimizer-Engine – das eigentliche Gehirn hinter allem. Sie kombiniert genetische Algorithmen, Solver und Machine-Learning-Modelle, um Strategien über Tausende Iterationen zu verbessern. Wir nutzen Verfahren wie Mutation, Crossover und Fitnessbewertung, um Modelle evolutionär weiterzuentwickeln. Dazu kommen eigene Gradient- und Hessian-Schätzungen, die erkennen, wohin sich ein Backtest strukturell entwickelt – und so verhindern, dass das System blind per Brute-Force optimiert. Die Engine lernt also, welche Parameter wirklich Wirkung haben, statt einfach alles durchzuprobieren.
In unserer Benchmark-Suite testen wir neue Strategien nicht nur auf Performance, sondern auch auf Skalierbarkeit. Dafür nutzen wir sogenannte Overfill-Module, die simulieren, ob und wie sich größere Positionsgrößen tatsächlich in den Markt bringen lassen, ohne die eigene Logik zu verzerren. So stellen wir sicher, dass ein Modell nicht nur im Code, sondern auch im echten Handel funktioniert und tatsächlich skalierbar ist.
Und wie performt das Ganze real am Markt?
Unser Kernmodell, das NC4.3, hat von 2008 bis 2024 im Backtest 29,3 % durchschnittliche Jahresrendite erzielt – bei einem maximalen Drawdown von –27,8 %. Live, also mit echtem Kapital, liegen wir in den vergangenen 12 Monaten bei 40,01 % Return und nur rund 15 % Drawdown. Das ist ziemlich deckungsgleich mit dem Modell, was zeigt: Die Simulationen halten auch in der Realität stand.
Klingt nach hoher Geschwindigkeit – aber auch viel Kontrolle. Wie verhindert ihr, dass das Ganze zu einer Blackbox wird?
Indem wir alles messbar machen. Jeder Trade hat klar definierte Stop-Losses, Positionsgrößen und Risikobudgets. Wir entwickeln unsere Risikokennzahlen intern nach denselben Standards, die auch Fondsmanager nutzen. Außerdem testen wir jedes Modell über 22.000 Simulationen und 1.000 Live-Trades, bevor es überhaupt in den Markt darf.
Viele Startups im Finanzbereich bauen auf Cloud-APIs oder bestehende Systeme. Alphawave geht den harten Weg. Warum?
Weil es keine Plattform gibt, die schnell, präzise und reproduzierbar genug ist. Handelssoftware ist oft ein Kompromiss, aber wir wollten keine Kompromisse. Unsere Architektur läuft mit eigener Datenbank, Parallelisierung und Thread-Safety. Jeder Backtest ist deterministisch, also reproduzierbar. Wenn du denselben Test zweimal ausführst, bekommst du exakt das gleiche Ergebnis. Das klingt banal, ist in dieser Branche aber selten.
Darüber hinaus behalten wir so Sicherheit und Anpassbarkeit komplett in unserer Hand. Wir wissen genau, wie unsere Systeme reagieren, können jede Komponente erweitern oder patchen und sind nicht auf die Update-Zyklen oder Limitierungen externer Anbieter angewiesen. Das gibt uns Geschwindigkeit, Unabhängigkeit und Kontrolle, letztlich drei Dinge, die im algorithmischen Handel entscheidend sind.
Was bedeutet das für eure Position am Markt?
Wir wollen zeigen, dass man aus Deutschland heraus eine technologische Infrastruktur aufbauen kann, die international Maßstäbe setzt. Für uns ist das kein kurzfristiges Tradingprojekt, sondern ein systematischer Weg, wie man Kapitalmärkte rationaler, transparenter und effizienter machen kann.
Aktuell handelt Alphawave weiterhin auf eigene Rechnung – institutionelle und professionelle Partner steigen bereits ein. Das Vertrauen resultiert vor allem aus unserer stabilen, über Jahre robusten Equity-Kurve. Unsere Strategien liefern absolute, marktunabhängige Renditen – Long wie Short – und weisen eine sehr geringe Korrelation zu klassischen Asset-Klassen auf. Das ist besonders spannend, da wir unabhängig von Markttrends oder sogar Marktverwerfungen.
Der entscheidende Vorteil unseres Ansatzes liegt in seiner Tiefe an Daten und Struktur: Unsere Modelle sind so stark datenbasiert, dass wir systematisch genau jene Ineffizienzen identifizieren können, aus denen unser Alpha entsteht. Ohne diesen konsequent quantitativen Ansatz wäre eine derart verlässliche Alpha-Generierung nicht möglich.
Auf dieser Grundlage bauen wir unseren Ansatz nun kontrolliert aus, ohne den systematischen Kern zu verändern, aber mit größerer Reichweite. Regelbasiert, messbar und skalierbar für unser eigenes Kapital und das unserer Partner.
Fazit:
Alphawave steht für die Verbindung aus quantitativem Ingenieursdenken, mathematischer Präzision und unternehmerischem Anspruch. Anstelle großer Versprechen setzt das Team auf überprüfbare Ergebnisse – und auf eine Technologie, die das Potenzial hat, den algorithmischen Handel von Düsseldorf aus nachhaltig zu prägen.
Foto (oben): Alphawave
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Zwischen Highspeed und Handarbeit: Warum Finance in Startups oft nicht mithält
In vielen Startups laufen Produkt, Sales und Marketing längst im Hochleistungsmodus. Doch ausgerechnet in der Finanzabteilung – dem Bereich, der Wachstum eigentlich absichern soll – geht es noch erstaunlich analog zu. Kopieren, Abgleichen, manuelle Buchungen: Während das Unternehmen skaliert, stehen zentrale Finance-Prozesse auf der Stelle.
Eine neue Befragung von Fachkräften aus Finance, Buchhaltung und Controlling zeigt das Ausmaß: Ein Viertel der Arbeitszeit fließt in manuelle Dateneingaben, weitere große Teile in Rechnungsbearbeitung und wiederkehrende Analysen. Gleichzeitig nutzen nur 3 % KI wirklich umfassend, während fast ein Drittel noch gar keine KI-Lösungen im Einsatz hat. Für schnell wachsende Startups ist das ein Warnsignal – denn ohne klare Strukturen steigt das Risiko, im Blindflug zu skalieren.
Wo Finance heute ausgebremst wird
Trotz klarer Ambitionen gelingt der Schritt in Richtung Automatisierung nur schleppend. 40 % der Befragten sehen Prozessautomatisierung als wichtigsten Treiber der Transformation, und 38 % priorisieren entsprechende Investitionen – doch im Alltag dominieren weiterhin manuelle Abläufe. Für 36 % zählt der Aufwand rund um papierbasierte Prozesse, Scans oder Dateneingaben zu den größten operativen Hürden. Das hält Finance-Teams im operativen Modus fest, obwohl die Erwartungen an eine strategischere Rolle steigen.
Gerade in Startups entsteht dadurch ein strukturelles Risiko: Fragmentierte Systeme, uneinheitliche Datenmodelle und fehlende Automatisierung bremsen Finance-Prozesse aus, sobald das Unternehmen skaliert. Wenn Daten verspätet vorliegen oder Analysen auf unsicherer Basis entstehen, fehlt die Grundlage für schnelle und belastbare Entscheidungen – und Wachstum kann ins Stocken geraten.
Warum KI im Finance eigentlich perfekt wäre
Die Ironie: Kaum ein Bereich eignet sich so gut für KI wie Finance. Strukturiert, regelbasiert, datengetrieben. Also eigentlich ideale Bedingungen. KI könnte Belege automatisch klassifizieren, Unregelmäßigkeiten erkennen, Forecasts laufend aktualisieren oder Cashflow-Entscheidungen stützen.
Doch der Engpass liegt selten in der Technologie selbst. Ohne konsistente Datenbasis, integrierte Systeme und klare Prozesse bleibt KI Stückwerk. Was fehlt, ist die Infrastruktur, die Automatisierung und KI erst möglich macht.
Finance als Nervenzentrum – nicht als Bremsklotz
Finance sieht heute mehr vom Unternehmen als fast jede andere Abteilung: Umsatz, Kosten, Liquidität, Investitionen – alles läuft hier zusammen. Wenn repetitive Aufgaben automatisiert werden, steigt sofort die strategische Schlagkraft:
- Entscheidungen werden schneller
- Risiken werden früher sichtbar
- Diskussionen basieren stärker auf Daten
Viele CFOs sehen sich deshalb längst nicht mehr als Verwalter, sondern als Gestalter. Doch dafür braucht es eine Organisation, die diesen Wandel zulässt.
Was Gründerinnen jetzt tun sollten
Gerade junge Unternehmen haben einen entscheidenden Vorteil: Sie können früh die Weichen stellen. Statt historisch gewachsener Systemlandschaften gibt es Flexibilität, und die sollte genutzt werden. Konkret bedeutet das:
- Rollen klar definieren: Wer verantwortet welche Prozesse?
- Prozesse vereinheitlichen, weniger Sonderfälle, mehr Standard.
- Moderne Tool-Landschaften aufbauen: Systeme, die Daten nicht nur sammeln, sondern nutzbar machen. Früh auf Automatisierung setzen, bevor die Komplexität zu groß wird.
Der Weg aus der KI-Pilotphase ist kein reines Technikprojekt, sondern ein organisatorisches. Unternehmen, die das verstehen, verwandeln Finance vom operativen Pflichtprogramm in einen echten Hebel für Wachstum.
Der Weg nach vorn
Finance steht an einem Wendepunkt. Dort, wo heute noch Tabellen manuell gepflegt werden, könnten morgen Echtzeitdaten und automatisierte Workflows den Takt bestimmen. Die Technologie existiert längst. Die Frage ist, ob Unternehmen ihre Strukturen so ausrichten, dass sie davon profitieren.
Für Gründerinnen gilt: Je früher Finance professionell aufgestellt wird, desto schneller und resilienter lässt sich ein Startup skalieren. KI entfaltet ihre Wirkung genau dort, wo Daten sauber integriert, Prozesse klar definiert und Zuständigkeiten eindeutig geregelt sind.
Startups, die diese Grundlage jetzt schaffen, treffen bessere Entscheidungen, behalten die Kontrolle über ihr Wachstum und vermeiden, dass ihr Erfolg an Excel-Grenzen scheitert.
Methodik der Studie
Die Daten der Befragung basieren auf Online-Interviews mit Mitgliedern des YouGov Panels, die der Teilnahme vorab zugestimmt haben. Für diese Befragung wurden im Zeitraum 11. bis 23. September 2025 insgesamt 264 Personen befragt, die im Bereich Finance, Controlling und Finanzbuchhaltung arbeiten.
Hier gibt es weitere Infos zu den Studienergebnissen.
Über den Autor
Nikolai Skatchkov ist Mitgründer und CEO von Circula, einem SaaS-Fintech aus Berlin. Er beschäftigt sich seit Jahren mit der Digitalisierung von Finanzprozessen. Mit Circula hat er eine Plattform entwickelt, die Spesenabrechnung, digitale Benefits und Firmenkarten vereint. Über 2.800 Unternehmen, darunter DATEV, Deutsche Fußball Liga, Securitas und AboutYou, setzen bereits auf diese Lösungen.
WELCOME TO STARTUPLAND

SAVE THE DATE: Bereits am 18. März findet unsere dritte STARTUPLAND statt. Es erwartet Euch wieder eine faszinierende Reise in die Startup-Szene – mit Vorträgen von erfolgreichen Gründer:innen, lehrreichen Interviews und Pitches, die begeistern. Mehr über Startupland
Startup-Jobs: Auf der Suche nach einer neuen Herausforderung? In unserer Jobbörse findet Ihr Stellenanzeigen von Startups und Unternehmen.
Foto (oben): Shutterstock
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Padel, Drinks & Co: Eine Woche im Kapstadt-Highlife der Startup-Szene
Cephas Ndubueze ist Gründer der Newsletter- und Event-Plattform FOMO, die sich in Berlin eine feste Community aus Gründern, Investoren und Unternehmern aufgebaut hat. Für Gründerszene schreibt er aus Kapstadt über das Leben, Arbeiten und Netzwerken zwischen Ozean, Open Tabs und Open Minds.
Guten Morgen aus Shape Town!
Es ist Mitte Januar. 7 Uhr Ortszeit. Die Sonne steht schon hoch. Ich nehme mir Zeit. Lese ein paar Seiten in meiner neuen Biografie. Dann ein kurzer Check-in mit dem Tag: Was steht an? Was wartet?
Ich trete auf die Terrasse. Unten joggen Menschen die Küste entlang. Ich erinnere mich an den Spitznamen von Kapstadt: Shape Town – eine Stadt, die sich über Körper, Natur und Bewegung definiert. Und denke mir: Okay. Time for action.
Laufschuhe an. Eine Runde entlang der Küste. Ich verlasse meine kleine Villa in Camps Bay – einem der schönsten Strandviertel der Stadt – und laufe Richtung Sea Point. Links das Meer. Rechts der Blick auf den Table Mountain. Eine Kulisse, die selbst Laufen angenehm macht.
Eiswasser muss sein
Nach 30 Minuten: heiß, verschwitzt, ziemlich durch. Saunders Beach, eine kleine Bucht am Ende der Promenade, bekannt für eiskaltes Wasser. Kein Zögern. Rein ins Wasser. Cold Plunge ist hier kein Trend, sondern Routine.
Zurück nach Camps Bay. Uber. Zehn Minuten. 2,50 Euro. 8:15 Uhr. Sport erledigt. Recovery erledigt. Notwendig – vor allem nach dem Sonntagabend im Caprice, einem der berüchtigtsten Rooftop-Clubs der Stadt, irgendwo zwischen Mykonos und Soho House.
Ich bin noch keine Woche hier – und an manchen Abenden schon zwei-, manchmal sogar dreifach verabredet. Warum? Weil gerade extrem viele Berliner und Münchner in der Stadt sind. Freunde. Bekannte. Bekannte von Bekannten. Alle raus aus ihrem gewohnten Umfeld. Und genau das macht etwas mit Menschen. Sie haben Zeit. Keine Alltagstermine.
Founder-Dinner in Camps Bay
Am Montagabend lade ich spontan zu einem Founder Dinner bei mir ein. Wirklich spontan. Und trotzdem stehen am Ende knapp 15 Founder auf meiner Terrasse. 90 Prozent deutsch. 90 Prozent Berlin.
Das Essen ist simpel. Wir kaufen online ein. Ein bisschen Salat. Ein bisschen Gemüse. Hähnchen auf den Grill. Die Marinade machen wir selbst. Am Ende stehen zwei Bleche Ofengemüse auf dem Tisch: Kartoffeln, Zucchini – hier Marrows genannt –, Blumenkohl, Aubergine, Paprika. Dazu drei große Salate.
Mein Learning fürs Dinnergeben: Essen darf simpel sein. Menschen kommen nicht wegen des Essens. Sie kommen wegen der Menschen. Bereitet das Essen gemeinsam vor. Das verbindet und macht den Abend informell. Schafft zwei, drei Orte, an denen sich Gäste umsetzen oder in Bewegung geraten. So entstehen neue Gespräche – ganz von selbst.
Wenn Netzwerken beiläufig wird
Das eigentliche Programm läuft leise im Hintergrund. Alle 15 Minuten stellen sich vier Personen kurz vor. Wer sie sind. Warum sie hier sind. Ihre Cape-Town-Empfehlung. Wobei sie helfen können. Und wonach sie gerade suchen.
Piran Asci, Gründer von KoRo, erzählt von seinem neuen Startup Mochi – einer App, mit der man Produkte im Supermarkt scannt und erkennt, was gesund ist. Johannes Schmid erzählt von seinem Exit und davon, dass er sich gerade ein Haus in Sea Point gekauft hat, einem Viertel, das sich zur europäischen Gründer-Enklave entwickelt.
Thematisch ist bei den Gesprächen alles dabei. Business-Opportunities in Kapstadt. Neue Restaurant-Tipps. Wochenend-Festivalpläne. Spontane Dates fürs nächste Padel-Spiel.
Dienstag zwischen Drinks und Deals
Dienstagabend ist Blondie-Tag. Das Blondie in Gardens – ein grell-bunter, lauter Szene-Laden zwischen Bar, Club und Wohnzimmer – ist der Ort, an dem man dienstags „nur kurz auf ein paar Drinks“ vorbeischaut. Ein Founder-Freund lädt ein. Alle Drinks gehen auf seine Rechnung. Läuft.
Dann geht es ins Asoka, eine Bar, die vor allem für ihren Olivenbaum berühmt ist. Mitten drin wächst er aus dem Boden, umgeben von Sofas. Selbst das Dach wurde um ihn herum gebaut. Hier tummeln sich Investoren, Models und Expats. Wir laufen einem weiteren Bekannten über den Weg. Früher Angel Investor. Jetzt offenbar Full-Time-Angel. Er fragt, ob wir mitkommen wollen zu einer Hausparty in Camps Bay. Dienstag. 23 Uhr. Why not?
15 Minuten später öffnet Carsten Göetze, ehemaliger Joint-Venture-Partner von L’Osteria, die Tür zu seiner massiven Villa – vermutlich für die Cape-Town-Season gemietet, mit Infinity-Pool und Blick über den Atlantik.
Steakhouse, Startups und neue Allianzen
Die nächste Einladung folgt direkt: ein Dinner von Beyond Boys, einer Männer-Founder-Community aus Düsseldorf, die hier gerade halb überwintert. Location: ein Steakhouse im Obergeschoss eines Supermarkts – typisch Kapstadt: es wirkt improvisiert, aber teuer.
Ich treffe alte Bekannte, setze mich aber bewusst an einen Tisch, an dem ich noch niemanden kenne. Rechts neben mir: Sebastian Labud. Gründer. Investor. Er erzählt mir, dass er der erste Deutsche war, der eine Million auf eBay gemacht hat. Nach dem Verkauf seines Startups an Runners Point – und später an Foot Locker – inkubiert er heute Startups mit starken Founder-Teams und baut ein Portfolio von über zehn Unternehmen auf.
Wir reden, lachen, tauschen Nummern aus. Als ich gehe, habe ich schon die nächste Einladung in der Tasche: seine Hollywood-Mansion-Party.
Warum Kapstadt gerade anders ist
Natürlich ist nicht jeder Tag so. Aber erstaunlich viele. Kapstadt ist gerade ein Ort, an dem sich Netzwerke schneller verdichten als anderswo. Menschen sind offen. Sie stellen einander vor. Ein Ort, an dem Netzwerken plötzlich leicht wirkt.
Meine drei Tipps fürs Netzwerken:
- Lachen. Und positive Energie in den Raum bringen. Menschen verbringen ihre Zeit lieber mit Leuten, die sie leichter machen. Nicht schwerer.
- Wir sind zuerst Menschen, dann Gründer, Angestellte oder Investoren. Unabhängig davon, wie erfolgreich wir sind.
- Fragen. Fragen. Fragen. Menschen lieben es, ihre Geschichten zu erzählen. Gib ihnen Raum dafür. Stell gute Fragen. Hör zu. Du wirst noch genug Zeit haben, selbst zu erzählen.
Die Founder Conference beginnt bald.
Die nächste Verdichtung – die Counder Conference
Kommende Woche geht es direkt weiter: Counder Conference. Ich bin dort – mit der Hoffnung, Dinge zu hören, die sonst nicht gesagt werden. Rund 500 Investoren und Entscheider diskutieren über AI, Kapital, Märkte und Infrastruktur.
Es ist kein öffentliches Event, sondern ein kuratierter, invite-only Raum. Und ich werde euch kommende Woche davon berichten. It’s okay to have FOMO. See you next week.
Digital Business & Startups
Wie ein Gründer sein Startup nach einem Exit wieder zurückkaufte
Gründung – Exit – Management-Buyout – und dann wieder ein Exit? Das könnte der Weg des Startups Cumulocity sein.
Cumulocity ist eine Plattform, die Maschinen, Geräte und Sensoren in der Industrie smart miteinander vernetzt. Stichwort: Internet of Things. Heutzutage ist das allgegenwärtig. Mit der Idee von Cumulocity war Bernd Groß mit seinem Gründer-Team damals jedoch früh dran. Er hat das Startup 2012 gegründet. Zu der Zeit war das iPhone 5 auf dem Markt.
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Fünf Jahre nach der Gründung verkaufte Groß sein Startup laut „Handelsblatt“ für 49 Millionen Euro an die Software AG – einst weltweiter Marktführer für Softwarelösungen. Er und das Team von Cumulocity mit rund 70 Mitarbeitenden wechselten mit.
Doch 2023 übernahm die Private-Equity-Firma Silverlake die Software AG – und Groß witterte eine Chance, wie er sagt. Er könnte sein Startup zurückzukaufen. „Es ist oft so, dass Private-Equity-Firmen Unternehmen akquirieren und dann aufteilen“, sagt er. „Entweder sie setzen auf Wachstum oder sie zerlegen das Unternehmen in Stücke und verkaufen es. Ich dachte mir: Wenn Silverlake die Software AG akquiriert, sind sie vielleicht offen für ein Management-Buyout.“
Turns out: Groß hatte recht. Anfang 2025 hatte er sein Startup wieder – und wurde vom CTO der Software AG wieder zum CEO von Cumulocity.
Über den Management-Buyout sagt Groß: „Es ist viel einfacher zu gründen und von null anzufangen, als ein existierendes Geschäft mit ganz vielen Kunden und Verträgen herauszukaufen.“ Ein Management-Buyout sei vor allem auch viel Überzeugungsarbeit. Wieso also der Aufwand? Wieso hat Groß nicht einfach neu gegründet? Und: Was war nötig, damit er sein Startup zurückkaufen konnte?
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