Das sind die 10 skurrilsten Fragen, die Apple seinen Bewerber:innen stellt
Um sicherzustellen, dass tatsächlich nur die besten Bewerber:innen eingestellt werden, greift Apple gerne zu schwierigen Bewerbungs-Fagen. Hier sind die zehn skurrilsten.
Eine Stelle bei Apple ist für die meisten verlockend. Dementsprechend hoch sind auch die Anforderungen vom Tech-Riesen. Doch was muss man tun, um dort einen Job zu bekommen?
Klassische Fragen wie “Wo sehen sie sich in fünf Jahren?” oder “Warum sind sie die beste Kandidat:in für diese Stelle?” sind für Bewerbungsgespräche bei Apple zu simpel. Laut Business Insider müssen Bewerber:innen nicht nur stressresistent sein, sondern auch unkonventionell denken können.
Apple bringt Bewerber:innen ins Schwitzen
Von Problemlösungs-Fähigkeiten über Fragen zu früheren Projekten bis hin zu Brainteasern – Apple macht es für seine Kandidat:innen nicht leicht. Denn es ist schlussendlich nicht nur irgendein Unternehmen, bei dem man arbeiten möchte. Um aber eine Stelle beim Tech-Riesen zu bekommen, muss man sich und seine Scharfsinnigkeit gut unter Beweis stellen können.
Damit tatsächlich nur die besten Bewerber:innen eine Chance bei Apple bekommen, tendiert der Apple dazu, sehr knifflige Fragen zu stellen. Von schwierigen Szenarien mit Kund:innen bis hin zu tiefgehender Kenntnis – auf der Job-Bewertungs-Plattform Glassdoor haben Bewerber:innen zahlreiche Fragen und Erfahrungen geteilt.
Hier sind die zehn skurrilsten Fragen von Apple:
1. „Wir haben eine Tasse heißen Kaffee und etwas kalte Milch aus dem Kühlschrank. Die Raumtemperatur liegt zwischen diesen beiden. Wann sollten wir die Milch in den Kaffee geben, um am schnellsten die kühlst-mögliche Mischung zu erhalten (am Anfang, mittendrin oder am Ende)?“ — Bewerbung als Produktdesign-Ingenieur
2. „Sie haben zwei Eier und wollen herausfinden, welches das höchste Stockwerk ist, aus dem man ein Ei werfen kann, ohne dass es zerbricht. Wie würden Sie das angehen? Was ist die optimale Lösung?“ — Bewerbung als Software-Ingenieur
3. „100 Münzen liegen vor Ihnen auf einem flachen Tisch. Jede hat eine Kopf-Seite und eine Zahl-Seite. 10 liegen mit dem Kopf nach oben, 90 mit der Zahl. Sie können nicht fühlen, sehen oder auf irgendeine andere Art herausfinden, welche Seite oben liegt. Teilen Sie die Münzen so in zwei Stapel, dass sich in jedem die gleiche Kopf-Anzahl befindet.“ — Bewerbung als Software-Ingenieur
4. „Sie haben drei Obstkisten. Eine enthält nur Äpfel, eine nur Orangen und eine enthält beides. Die Kisten wurden falsch etikettiert, sodass dies keine Rückschlüsse auf ihren Inhalt zulässt. Sie öffnen eine Kiste und nehmen ohne hineinzusehen eine Frucht heraus. Wie können Sie, indem Sie die Frucht nur ansehen, alle Kisten korrekt etikettieren?“ — Software-Qualitätssicherungs-Ingenieur
5. „Sind Sie klug?“ — Bewerbung als Build-Ingenieur
6. „Sie stellen ein volles Wasserglas auf einen Plattenspieler und erhöhen langsam die Geschwindigkeit. Was passiert zuerst — rutscht das Glas von der Scheibe, fällt es um oder spritzt Wasser heraus?“ — Bewerbung als Maschinenbauingenieur
7. „Erklären Sie einem Fünfjährigen, was RAM ist.“ — Bewerbung für die Apple Genius Bar
8. „Sie erhalten ein Glas mit einer Mischung aus fairen und unfairen Münzen. Sie nehmen eine heraus und werfen sie dreimal. Dabei erhalten Sie die Sequenz Kopf – Kopf – Zahl. Wie hoch ist jeweils die Wahrscheinlichkeit, dass Sie eine faire oder unfaire Münze gezogen haben?“ — Bewerbung als leitender Analyst
9. „Wie würden Sie einen Toaster testen?“ — Bewerbung als Software-Qualitätssicherungs-Ingenieur
10. „Nennen Sie mir fünf Wege zu messen, wie viel Benzin in einem Auto ist.“ — Bewerbung als Hardware-Ingenieur
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.
Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI
Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.
„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“
Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.
Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.
Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).
„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.
Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch
Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.
Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.
Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“
Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.
Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.
Benchmark-Vergleichstabelle
Anmerkungen zur Tabelle:
Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
„text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
„–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.
Kurzerklärungen der Benchmarks
Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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