01.03.2019

Revolut: FinTech-Unicorn kommt bei Ex-Mitarbeitern extrem schlecht weg

In einer groß angelegten Recherche beschäftigte sich das US-Magazin Wired mit der Unternehmenskultur des Londoner FinTech-Unicorns Revolut. Das Ergebnis: Das Motto des Unternehmens - "get shit done!" - geht auf Kosten der Mitarbeiter.
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Revolut DST Global
(c) Revolut: Das Londoner Team mit den Foundern Vlad Yatsenko und Nikolay Storonsky in der Mitte.

147 LinkedIn-Profile ehemaliger Mitarbeiter des Londoner FinTech-Unicorns Revolut hat das US-Magazin Wired analysiert. Allein diese erste Zahl hat bei einem Unternehmen, das erst 2014 gegründet wurde und aktuell rund 750 Mitarbeiter hat, eine gewisse Aussagekraft. Mehr als die Hälfte der 147 Personen in der Analyse hatte das Unternehmen bereits nach weniger als einem halben Jahr verlassen. Nur rund 20 Prozent waren mehr als ein Jahr dabei.

+++ Drei Hebel für die Unternehmenskultur +++

Regelmäßiges „Bullying“ vom Vorgesetzten

Dabei sind nicht alle wieder von selbst gegangen, wie die Recherche von Wired ergibt. „Als ich 2017 gestartet habe gab es sieben Country Manager und nur einer war ein Jahr später übrig. Zwei davon wurden innerhalb von sieben Wochen nach dem Start wieder gefeuert“, erzählt ein ehemaliger Revolut Country Manager, der nicht namentlich genannt werden will. Ein versprochenes Budget für das Hiring eines lokalen Teams habe sich als nicht existent herausgestellt. Stattdessen habe es regelmäßiges „Bullying“ vom Vorgesetzten in London gegeben.

„get shit done!“ – sonst Kündigung

Hinter den Vorwürfen steht das von Gründer Nicolay Storonsky ausgegebene Motto „get shit done!“, das sich in sehr hoch angesetzten KPI-Zielen ausdrückt. Der Druck, diese zu erfüllen sei enorm, wie einige ehemalige Mitarbeiter Wired erzählen. Dem Magazin liegt auch eine Nachricht Storonskys an Mitarbeiter vor, in der er ankündigt, Mitarbeiter, die die KPIs deutlich nicht erfüllen, „ohne Verhandlungen“ zu kündigen. Mitarbeiter, die die KPIs knapp nicht erfüllen, sollten demnach auf einer Watchlist landen. All dies gelte laut Storonskys Mail auch, wenn sie die Wochenenden durcharbeiten. Denn das erwartet der Gründer Aussagen zufolge ohnehin.

Hiring-„Test“: In einer Woche 200 Kunden anwerben

Behandelt wird im Wired-Beitrag auch eine Hiring-Praxis, die laut Revolut inzwischen eingestellt wurde. Eine Ex-Bewerberin für den Business Developer-Posten in Spanien berichtet, dass ihr nach einem ersten 30 Minuten-Online-Jobinterview unmittelbar gesagt wurde, dass sie „in die nächste Runde“ käme. Und die war als „Test“ tituliert. Die Aufgabe: Innerhalb von einer Woche mindestens 200 Neukunden anwerben, die zumindest 10 Euro in der App deponieren. Dazu gab es noch „Tipps“ per E-Mail.

Revolut: Das Office in London
(c) Revolut: Das Office in London

Ex-Revolut-Manager: „Nicht die besten Kandidaten, aber viele Registrierungen“

Bezahlt werden sollte diese Leistung natürlich nicht. Auch Ex-Bewerber für ganz andere Positionen bei Revolut berichten über die gleiche Praxis. Der „Test“ erfolgte also unabhängig davon, ob es im angestrebten Job tatsächlich um Kundenakquise ging. „Der Gedanke war, dass uns das zwar vielleicht nicht den besten Kandidaten für den Job bringt, aber zumindest jede Menge Gratis-Registrierungen“, erzählt ein ehemaliger Revolut-Manager, der nicht namentlich genannt werden will, Wired. Revolut ist momentan übrigens dabei, in mehreren europäischen Ländern, darunter Österreich, lokale Teams aufzubauen.

⇒ Zum Wired-Beitrag

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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