Engineering bei Kickscale: Wie Fabian Riedlsperger eine KI-getriebene Conversational-Intelligence-Plattform mit einem schlanken, extrem wirkungsvollen Team baut

Einleitung: Ein klarer Auftrag für echte Wirkung

In unserer DevJobs.at Session „Fabian Riedlsperger, Co-Founder & CTO von Kickscale“ haben wir einen präzisen Blick auf ein Startup bekommen, das sich einem klar umrissenen, technisch anspruchsvollen Problem widmet: Kickscale entwickelt eine Conversational-Intelligence-Plattform für den Vertrieb – mit dem Ziel, Informationen aus virtuellen Sales-Gesprächen automatisch zu extrahieren. Oder, wie es Fabian auf den Punkt bringt: „Unser Ziel ist es, Informationen aus virtuellen Vertriebsgesprächen automatisch zu extrahieren.“

Der Zeitpunkt dafür könnte kaum besser sein. Mit den Fortschritten in der KI, insbesondere bei Large-Language-Models (LLMs) und Speech-to-Text, sind in den letzten Jahren Möglichkeiten entstanden, die vor Kurzem noch außer Reichweite lagen. Kickscale nutzt diese technologische Welle konsequent – sowohl produktseitig als auch intern im Engineering-Prozess – und zeigt, wie ein kleines, eingespieltes Team schnell, fokussiert und mit hoher Qualität liefern kann.

In diesem Beitrag fassen wir die wichtigsten Einblicke aus dem Gespräch mit Fabian Riedlsperger zusammen: die Mission von Kickscale, der Aufbau des Engineering-Teams, ihre Arbeitsweise, die Kultur, der Hiring-Prozess und vor allem, was diese Umgebung für ambitionierte Entwicklerinnen und Entwickler so attraktiv macht.

Produktfokus: Conversational Intelligence für Sales – jetzt praktikabel, schnell, präzise

Kickscale konzentriert sich auf eine Kernfrage: Wie lassen sich aus virtuellen Verkaufsgesprächen automatisiert die relevanten Informationen herausziehen, um Sales-Teams operativ und strategisch besser zu unterstützen? Der Produktauftrag ist damit prägnant, aber alles andere als trivial. Es geht um Transkription, Strukturierung und Interpretation von Gesprächen – ein Feld, das durch den Sprung in der KI greifbar geworden ist.

Statt das Thema breit zu fassen, bleibt Kickscale fokussiert: Es geht um Effektivität im Sales-Kontext. LLMs und Speech-to-Text-Modelle sind die tragenden Säulen, die die Plattform in der Tiefe ermöglichen. Die Ambition dahinter ist nicht nur, bestehende Lösungen zu kopieren, sondern sie – mit den neuen Möglichkeiten – „besser und effizienter“ umzusetzen.

Teamstruktur: Klein, handlungsstark, mit klaren Rollen und Hands-on-Leadership

Kickscale ist seit drei Jahren am Markt und setzt auf ein kleines, sehr enges Team. Im Development arbeiten derzeit vier Personen:

• zwei Full-Stack-Entwickler (einer mit stärkerem Frontend-Fokus, einer „wirklich Fullstack“),
• ein Machine-Learning-Engineer,
• sowie Fabian Riedlsperger als CTO – strategisch ausgerichtet, aber klar Hands-on, „überall, wo es brennt“.

Die Größe ist ein bewusster Vorteil: kurze Wege, direkte Zusammenarbeit, schnelle Entscheidungen. Jeder hat „seinen Aufgabenbereich“, gleichzeitig gilt: „jeder Input zählt“. Wer mitgestalten will, kann und soll das tun – unabhängig vom formalen Zuständigkeitsbereich.

Bemerkenswert ist auch der direkte Austausch der Entwicklerinnen und Entwickler mit CEO und CMO. Diese Nähe zu den geschäftlichen Zielsetzungen schärft Prioritäten und erhöht die Sichtbarkeit der eigenen Arbeit. Man spricht „mit dem, mit dem man eigentlich reden will“ – ohne Umwege.

Arbeitsweise: Iteratives MVP-Denken, agile ohne Dogma

Kickscale arbeitet „agil“, ohne sich an ein starres Framework zu binden. Die Stärke des kleinen Teams liegt in der Flexibilität und im konsequent iterativen Vorgehen. Der Grundsatz lautet: so schnell wie möglich zur kleinsten funktionierenden Lösung – und dann Schritt für Schritt verbessern.

Dieses Vorgehen ist nicht nur methodisch sinnvoll; es passt exakt zu den Anforderungen des Markts und der Technologie. Mit LLMs, neuen Speech-to-Text-Modellen und der Dynamik im Sales-Tech-Umfeld ändern sich Möglichkeiten und Kundenanforderungen fortlaufend. MVP-first und inkrementelle Qualitätssicherung sorgen dafür, dass das Team schnell liefert und mit jeder Iteration gezielt lernt.

Kultur: Ownership, Gesundheitsbewusstsein, Lernhunger und klare Kommunikation

Kickscale präsentiert eine Kultur, die man in jedem Satz spürt: proaktiv, gesundheitsbewusst, lernorientiert, pragmatisch. Besonders betont Fabian den Culture-Fit – gerade in der Frühphase, in der die ersten Teammitglieder die DNA der Firma nachhaltig prägen.

Worauf es dabei ankommt:

• Gesundheitsbewusstsein: „Health is Welfare.“ Wer körperlich und mental fit ist, leistet bessere Arbeit – eine simple, aber wirkungsvolle Leitlinie.
• Ambition und Neugier: Die Bereitschaft, Neues zu lernen, sich nicht in Denk- und Toolmustern festzufahren.
• Proaktivität und Selbstständigkeit: Aufgaben fallen nicht „von oben“ herunter; man identifiziert Probleme, diskutiert sie im Team, schlägt Lösungen vor und setzt sie um.
• Kommunikationsstärke: Klarer, direkter Austausch ist zentral – nach innen und über Teamgrenzen hinweg, etwa mit CEO und CMO.
• Umgang mit Tempo: Es ist ein „fast-paced environment“ mit „sehr schnell ändernden Anforderungen“. Wer hier aufblüht, möchte schnell liefern, lernt kontinuierlich und hat Freude daran, Unklarheit in Funktionalität zu verwandeln.

Der Lerneffekt ist entsprechend hoch. Neue Anforderungen, neue Features, neue Tools – fast wöchentlich. Das ist anspruchsvoll, aber auch der Kern des Reizes: Hier baut man nicht nur ein Produkt, hier wächst man als Engineer.

Der Hiring-Prozess: Persönlich, praxisnah, bewusst schlank

Wer bei Kickscale einsteigen möchte, durchläuft einen klaren, kurzen Prozess mit drei Stufen:

1) Erstes Kennenlernen mit dem CTO: ein persönliches Gespräch, in dem es noch „gar nicht so ums Technische“ geht, sondern um Erfahrung, Motivation, Passung. Gleichzeitig stellt Fabian die Firma und den Auftrag vor – Interesse beider Seiten ist die Grundlage.

2) Technisches Interview: mit einer konkreten Aufgabe aus dem Entwicklungsalltag. Der Anspruch: keine abstrakte Codeübung, sondern ein Fall „so nahe wie möglich“ an den tatsächlichen Verantwortlichkeiten.

3) Team-Kennenlernen: damit beide Seiten wissen, wie Zusammenarbeit sich anfühlt. Das Ziel des gesamten Prozesses: „so kurz wie möglich“.

Was dabei zählt, geht über reine Technik hinaus. Der Culture-Fit ist zentral – Gesundheitsbewusstsein, Ambition, Neugier, Lernbereitschaft, Proaktivität, klare Kommunikation.

Tech-Stack: Moderne Webtechnologien plus LLMs und Speech-to-Text

Kickscale setzt auf einen Stack, der schnelle Produktentwicklung, Skalierbarkeit und Experimentiergeschwindigkeit unterstützt:

• Firebase
• React
• TypeScript
• Material UI
• Google Cloud Platform

Das „Spannende“ ist jedoch der KI-Schwerpunkt: Large-Language-Models und Transkriptionsdienste (Speech-to-Text) bilden die Basis der Plattform. Hier verfolgt das Team einen doppelten Ansatz:

• Produktseitig: LLMs und STT, um Conversational Intelligence „besser und effizienter“ zu realisieren.
• Intern: Einsatz von Tools wie GitHub Copilot und ChatGPT, um Entwicklungsprozesse zu beschleunigen – etwa beim Requirements Engineering. Fabian nennt ein konkretes Effizienzbeispiel: Statt drei Stunden für eine Spezifikation braucht man mit KI-Unterstützung „30 Minuten“.

Diese Haltung zieht sich durch: Technologie ist Mittel zum Zweck. Wenn Drittdienste eine Aufgabe signifikant schneller und mit gleichem Kundennutzen ermöglichen, nutzt Kickscale sie bewusst.

Pragmatismus als Prinzip: Build-vs-Buy, wo Impact zählt

Ein prägnantes Beispiel liefert Fabian bei CRM-Integrationen. Man könnte vier Wochen investieren, um alles selbst zu bauen. Häufig ist es aber sinnvoller, einen spezialisierten Service zu integrieren – in „zwei, drei Tagen“. Ergebnis: schneller am Markt, gleicher Impact für den Kunden.

Das ist die Essenz des produktiven Startup-Engineerings: Ressourcen sind begrenzt; Geschwindigkeit ist ein Wettbewerbsvorteil; Qualität entsteht durch Fokus und Iteration.

Forschung und Richtung: Spezialisierte LLMs für Qualität, IP, Kosten und Datenschutz

Kickscale denkt einen Schritt weiter. Neben der Nutzung verfügbarer Modelle ist geplant, ein „spezialisiertes Large-Language-Model“ intern zu entwickeln. Die Ziele:

• Kostenreduktion,
• IP-Aufbau,
• Datenschutz,
• Qualitätssteigerung des Outputs.

Diese Richtung passt zur Produktmission: Wer kontext- und domänenspezifische Anforderungen dauerhaft besser erfüllen will, braucht Kontrolle über die zentralen Modellkomponenten – oder zumindest die Möglichkeit, sie gezielt zu optimieren. Es unterstreicht außerdem, dass KI bei Kickscale nicht nur ein Feature ist, sondern strategischer Kern.

Zusammenarbeit im Alltag: Gemeinsam Probleme strukturieren, Lösungen vorantreiben

Wie fühlt sich das im Daily Business an? Probleme werden teamweit diskutiert, Lösungsansätze werden von allen eingebracht. Verantwortung entsteht durch Beiträge, nicht durch Top-down-Zuweisung. Das setzt kommunikative Stärke voraus – und sorgt gleichzeitig dafür, dass Wissen breit verteilt ist und niemand in einer Nische verschwindet.

Dieser Modus fördert Ownership und beschleunigt Entscheidungen. Er verlangt aber auch, die Balance zu halten: genug Abstimmung, damit alle die Richtung kennen; genug Autonomie, damit die Umsetzung zügig vorankommt. In einem sehr kleinen Team ist das machbar – und ein spürbarer Vorteil.

Was Talente hier konkret finden: Wirkung, Tempo, Lernkurve, Nähe zum Business

Warum sollten Entwicklerinnen und Entwickler Kickscale in Betracht ziehen? Aus dem Gespräch mit Fabian lassen sich klare Gründe ableiten:

• Direkter Product Impact: Was gebaut wird, landet schnell beim Kunden und hat sichtbaren Nutzen.
• Enge Zusammenarbeit: Austausch auf Augenhöhe, flache Hierarchien, direkter Draht zu CEO und CMO.
• Hohe Lernkurve: LLMs, Speech-to-Text, moderner Webstack – und wöchentlich neue Anforderungen.
• Ownership und Proaktivität: Keine engen Aufgabendefinitionen von oben; wer mitdenkt und anpackt, prägt das Produkt.
• Effizienz durch Tools: GitHub Copilot, ChatGPT in der Spezifikation, kluge Nutzung von Third-Party-Services.
• Klare Kultur: Gesundheitsbewusstsein („Health is Welfare“), Ambition, Neugier, Kommunikationsstärke.

Wer sich in einem „fast-paced environment“ wohlfühlt und Energie daraus zieht, schnell lernend echte Features auszuliefern, findet hier eine Umgebung, die genau das ermöglicht.

Erwartungen an neue Teammitglieder: Was es braucht, um bei Kickscale zu glänzen

Aus Fabians Beschreibungen lässt sich ein konkretes Profil ableiten – nicht als Checkliste, sondern als Mindset:

• Lernbereitschaft: In einem Startup entwickeln sich die benötigten Skills „über Zeit“. Offenheit für neue Tools und neue Denkweisen ist entscheidend.
• Pragmatismus: Fokus auf die kleinste sinnvolle Lösung, die schnell Wert liefert.
• Selbstständigkeit: Probleme erkennen, Vorschläge erarbeiten, Umsetzung treiben.
• Kommunikationsstärke: Klar in der Diskussion, konstruktiv im Team, offen im Austausch mit Stakeholdern.
• Belastbarkeit in Bewegung: Freude an sich ändernden Anforderungen, kurze Planungshorizonte, schnelle Releases.

Technologisch ist Erfahrung mit modernen Web-Stacks (React, TypeScript, Firebase, Material UI, GCP) und Interesse an KI (LLMs, Speech-to-Text) naheliegend – genau das nutzt Kickscale heute. Entscheidend ist aber, sich nicht zu dogmatisch an Tools zu binden, sondern Technologie als Hebel für Produktnutzen zu verstehen.

Wie der Interviewprozess diese Erwartungen testet

Der Hiring-Prozess spiegelt die Arbeitsweise wider: praxisnah, kompakt, beidseitig fokussiert auf Passung.

• Das persönliche Kennenlernen klärt Motivation, Erfahrung, Erwartungshaltung.
• Das technische Gespräch beleuchtet die Alltagsfähigkeit – ein konkretes Beispiel statt abstrakter Aufgaben.
• Der Teamtermin zeigt, wie Zusammenarbeit funktionieren kann und ob Werte und Kommunikation matchen.

Damit werden beides sichtbar: technisches Rüstzeug und kulturelle Kompatibilität. Zeit ist ein knappes Gut – für Kandidatinnen und Kandidaten ebenso wie fürs Team. Ein kurzer, klarer Prozess ist deshalb Teil des Respekts.

Effizienz als Wettbewerbsvorteil: Kleine Teams, große Hebel

Ein wiederkehrendes Motiv in Fabians Aussagen: Mit einem „effizienten, kleinen, eingeschworenen Team“ lässt sich heute so viel umsetzen wie vor wenigen Jahren nur mit deutlich größeren Mannschaften. Gründe dafür sind:

• reife Cloud-Plattformen und Web-Frameworks,
• spezialisierte Third-Party-Services,
• KI-Tools für Spezifikation, Coding und Recherche,
• eine klare Produktmission, die Entscheidungen vereinfacht.

Kickscale nutzt diese Hebel konsequent. Das ist kein Selbstzweck, sondern folgt aus der Knappheit von Ressourcen und dem Anspruch, schnell Wert zu liefern. So entsteht Geschwindigkeit ohne Hast – und Qualität durch Fokus.

KI als Produktkern und als Entwicklungsbeschleuniger

Die Plattform von Kickscale ist KI-basiert. LLMs und Speech-to-Text sind integrale Bestandteile, keine Add-ons. Gleichzeitig versteht das Team KI als Produktivitätswerkzeug im Engineering-Prozess. Das Ergebnis: mehr Output pro Zeiteinheit, ohne die Qualitätskontrolle zu vernachlässigen.

Mit Copilot beim Codieren, ChatGPT im Requirements Engineering und gezieltem Build-vs-Buy erreicht Kickscale ein Tempo, das man an der Teamgröße allein nicht erklären könnte. Diese Doppelperspektive auf KI – als Produkt und als Werkzeug – ist charakteristisch.

Ein Umfeld für Macherinnen und Macher

Was uns an der Session „Fabian Riedlsperger, Co-Founder & CTO von Kickscale“ besonders beeindruckt hat, ist die Konsequenz im Denken und Handeln: klare Mission, flache Strukturen, schnelle MVPs, forschungsnahe Ambition (spezialisiertes LLM), und eine Kultur, die Gesundheit, Proaktivität und Lernen in den Mittelpunkt stellt.

Wer hier arbeitet, baut an einer Plattform mit realem Kundennutzen, sieht den direkten Impact der eigenen Entscheidungen und entwickelt sich mit hoher Geschwindigkeit weiter. Gleichzeitig bleibt die Messlatte hoch: Eigenständigkeit, Kommunikation und Pragmatismus sind nicht optional, sondern die Baseline.

Fazit: Warum Kickscale für ambitionierte Engineers ein starker Ort ist

Kickscale verbindet, was moderne Produktteams erfolgreich macht:

• eine präzise Mission (Conversational Intelligence für Sales),
• einen klaren, produktiven Tech-Stack (Firebase, React, TypeScript, Material UI, GCP),
• eine KI-zentrierte Produkt- und Entwicklungsstrategie (LLMs, Speech-to-Text, Copilot, ChatGPT),
• eine fokussierte, iterative Arbeitsweise (MVP-first, inkrementelle Verbesserung),
• eine Kultur der Verantwortung (flach, proaktiv, gesundheitsbewusst),
• und einen Hiring-Prozess, der Praxis und Passung in den Vordergrund stellt.

Für Entwicklerinnen und Entwickler, die Wirkung vor Headcount, Ownership vor starren Prozessen und Lernkurven vor Komfortzonen stellen, ist dieses Setup hochattraktiv. Kickscale zeigt, wie weit ein kleines Team kommen kann, wenn Technologie, Produktfokus und Kultur zusammenpassen – und warum jetzt der richtige Zeitpunkt ist, Conversational Intelligence neu zu denken.

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