Health Industrieprojekte
Explore health challenges on Ewance to apply academic learning to real-world briefs. Cover topics across clinical operations, public health, life sciences, and health-tech to build a credential-backed portfolio.
Most Popular
- DesignMittelstufeNeu
Envelope-Encryption-Design für ein Berliner HealthTech
Entwirf ein Envelope-Encryption-Schema: ein KEK pro Tenant im KMS/Vault, ein DEK pro Tabelle oder Tenant, mit klar definiertem AAD (Additional Authenticated Data, zusätzliche au…
- Envelope Encryption
- Symmetric Crypto
- Key Management
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Variant-Calling-Pipeline für ein Penzberger Pharmaunternehmen
Du erhältst eine Spezifikation der Soll-Pipeline (FASTQ-QC mit FastQC, Alignment mit BWA-MEM, Duplikat-Markierung, Variant-Calling mit GATK HaplotypeCaller, Filterung, Annotatio…
- Bioinformatics
- Variant Calling
- Workflow Management
Computational Biology and Health Informatics - ResearchMittelstufeNeu
Federated-Learning-Prototyp für eine DACH-Pharma-Allianz
Du erhältst öffentlich verfügbare Tox21-Daten (Standard-Toxizitäts-Benchmark), die du in drei nicht überlappende Partitionen aufteilst, um die drei Standorte zu simulieren. Baue…
- Federated Learning
- Graph Neural Networks
- Python
Computational Biology and Health Informatics - CodeMittelstufeNeu
Kubernetes-Operator für eine Düsseldorfer Multi-Tenant-SaaS-Plattform entwickeln
Entwirf eine CRD 'Tenant' mit Spezifikation (Plan, Daten-Region, Feature-Flags) und Status (Provisionierungs-Phase, letzte Reconciliation). Implementiere den Operator mit kubebu…
- Kubernetes Operators
- Crds
- Go
Container Orchestration with Kubernetes Practice your coursework on real scenarios.
Every challenge is shaped from real-world context — not generic exercises. The work mirrors what your degree prepares you for.
Why Ewance
- DesignMittelstufeNeu
Ingress- und mTLS-Konzept für ein Kölner Health-SaaS planen
Erhebe den heutigen Ingress-Stack (NGINX, cert-manager mit Let's-Encrypt). Vergleiche Istio gegen Linkerd auf Resource-Footprint, Komplexität und Operational-Reife — wähle eine …
- Ingress
- Service Mesh
- Mtls
Container Orchestration with Kubernetes - CodeMittelstufeNeu
Pervasive-Computing-Prototyp für die Schwarzwälder Hotellerie
Sie erhalten den Hotel-Grundriss eines Pilothauses, die Liste typischer Gäste-Berührungspunkte (Rezeption, Wellness, Restaurant, Wanderwege-Start), die Wetterdaten-API-Empfehlun…
- Pervasive Computing
- Ble
- System Design
Internet of Things and Cyber-Physical Systems - CodeMittelstufeNeu
Differential Privacy fuer ein Patienten-Cohort-Dashboard im Universitaetsklinikum
Definiere zuerst die Schutz-Ziele in einem Datenschutz-Folgenabschaetzung (DSFA)-Stil: welche Angreifer-Modelle gelten, welches Epsilon-Budget pro Forschungsfrage akzeptabel ist…
- Privacy Enhancing Technologies
- Differential Privacy
- Privacy Engineering
Privacy-Enhancing Technologies - CodeMittelstufeNeu
Numerische ODE-Integration für Münchner Pharma-Pharmakokinetik
Erhalten Sie das pharmakokinetische Modell (8 Kompartimente, 12 ODEs) und 6 klinische Probanden-Datensätze (anonymisiert). Implementieren Sie Integrationen mit drei Verfahren: e…
- Numerical Odes
- Stiff Systems
- Scipy
Scientific Computing and Numerical Methods - Browse challenges
Explore role
Product Manager
Ship product that solves real user problems. Combine user research, prototyping, and stakeholder alignment to turn ambiguous briefs into measurable wins — the role at the centre of modern software teams.
- AnalysisMittelstufeNeu
Architektur-Bewertung mit ATAM für Berliner Healthtech-Scale-up
Bereiten Sie die ATAM-Schritte vor: (1) ATAM präsentieren, (2) Business Drivers präsentieren, (3) Architektur präsentieren, (4) architektonische Ansätze identifizieren, (5) Qual…
- Atam
- Architecture Evaluation
- Quality Attributes
Software Architecture - CodeMittelstufeNeu
Fuzzing-Kampagne fuer ein Patient:innen-Plattform-Backend
Wahl der Fuzzing-Engine (libFuzzer in der ersten Woche pilotieren, dann ggf. AFL++ ergaenzen). Identifiziere die 5 wichtigsten Parsing-Funktionen als Fuzz-Targets. Schreibe Fuzz…
- Fuzzing
- Memory Safety
- Secure Coding
Software Security - DesignMittelstufeNeu
Secure-by-Design-Review fuer einen neuen Healthtech-Service
Studiere das Entwurfsdokument (15 Seiten, wird bereitgestellt). Identifiziere kritische Datenfluesse (Patient-ID, Rezept-Inhalt, Verschreibungs-Diagnose). Pruefe Defense-in-Dept…
- Secure By Design
- Threat Modeling
- Privacy Engineering
Software Security - DesignMittelstufeNeu
Smartwatch-Begleit-App für ein Hamburger MedTech
Sie erhalten die Liste der drei täglichen Aktionen mit Frequenz und Kontextregeln, die Apple-HIG- und Wear-OS-Guidelines und die Patientenpersonas aus der klinischen Vorstudie. …
- Form Factor Design
- Interactive Prototyping
- Accessibility Design
User Interface Design and Prototyping Build a verifiable portfolio.
Submissions become evidence. Reviewers with shipping experience score against a rubric; the result becomes a credential anyone can verify.
Why Ewance
- AnalysisMittelstufeNeu
Vision Transformer für 3D-MRT-Anomalieerkennung benchmarken
Du verwendest den öffentlichen BRATS-Datensatz (Hirntumor-MRT, frei zugänglich) als Stellvertreter für die internen Daten. Implementiere drei Architekturen mit MONAI (medizinisc…
- Vision Transformers
- Medical Imaging
- Pytorch
Advanced Deep Learning - ResearchMittelstufeNeu
Red-Teaming-Studie für ein Schweizer Pharma-KI-Forschungstool
Du planst und führst Red-Teaming auf einem internen LLM-Forschungs-Tool durch. Definiere drei Risiko-Klassen: (1) Erfindung wissenschaftlicher Quellen, (2) gefährliche Verbindun…
- Red Teaming
- Ai Safety
- Responsible Ai
AI Ethics, Fairness, and Responsible AI - CodeMittelstufeNeu
Bayes'sches Netz für Diagnose-Triage in einer Telemedizin-App
Modelliere ein Bayes'sches Netz mit etwa zehn Knoten (Symptome, Risikofaktoren wie Alter und Vorerkrankungen, Ergebnis als Triage-Stufe 'Selbstbehandlung / Hausarztbesuch / Notf…
- Bayesian Networks
- Probabilistic Inference
- Pgmpy
Artificial Intelligence: Principles and Techniques - CodeMittelstufeNeu
Container-Orchestrierung für ein Hamburger Healthtech-Startup
Sie erhalten den Source-Code der drei Services (Node.js und Python), ein Beispiel-Lasttest-Skript und das Datenmodell. Containerisieren Sie die drei Services mit Docker, schreib…
- Kubernetes
- Docker
- AWS
Cloud Computing for Data and ML - AnalysisMittelstufeNeu
Patient:innen-Reise-Visualisierung für ein Klinikverbund-Analyse-Team
Du erhältst einen administrativen Datensatz (rund 180.000 Aufenthalte, anonymisiert, keine klinischen Inhalte — nur Aufnahme-Diagnose-Codes, Stationen, Liegezeiten). Modelliere …
- Sankey Diagrams
- Process Mining
- Interactive Visualization
Data Visualization - CodeMittelstufeNeu
Segmentierung von Lungen-CT-Aufnahmen für ein Münchner MedTech
Du erhältst Zugriff auf den öffentlichen LUNA16-Datensatz (888 anonymisierte Lungen-CT-Scans, frei verfügbar für Forschung) und eine kleine Validierungsmenge mit präzisen Annota…
- Medical Image Segmentation
- U Net
- Pytorch
Image Processing and Computational Imaging - CodeMittelstufeNeu
Arzneimittel-Wissensgraph für ein Leverkusener Pharma-Unternehmen
Du erhältst 14 anonymisierte Excel-Tabellen (Wirkstoffe, Indikationen, Studien, Marktzulassungen) sowie drei bestehende Glossare. Modelliere die Domäne in OWL, nutze wo möglich …
- Ontology Modeling
- Rdf
- Owl
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Transfer-Learning fuer ein Pharma-Foundation-Modell auf molekulare Eigenschaften
Du erhaeltst SMILES-Strings (Notation fuer Molekuelstrukturen) mit Messwerten fuer 4 ADMET-Endpunkte (rund 8 000 - 25 000 Molekuele je Endpunkt). Wahle ein vortrainiertes moleku…
- Transfer Learning
- Foundation Models
- Molecular Ml
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - ResearchMittelstufeNeu
Risiko-Stratifizierung von Herzinsuffizienz-Patient:innen fuer ein Heidelberger Universitaetsklinikum
Du erhaeltst rund 14 000 anonymisierte Patient:innen mit Baseline-Merkmalen (Alter, Geschlecht, NYHA-Klasse [New York Heart Association Funktionsklasse 1-4], Ejektionsfraktion, …
- Risk Stratification
- Clinical Ml
- Calibration
Machine Learning for Healthcare and Biomedicine - ResearchMittelstufeNeu
Fairness-Audit eines ICU-Sepsis-Warnsystems fuer einen Muenchner Klinikverbund
Du erhaeltst rund 18 000 ICU-Aufenthalte mit ML-Sepsis-Score (zeitlich aufgeloest), tatsaechlichen Sepsis-Diagnosen, Demographie und Klinik-Subzentrum. Berechne Gruppen-Metriken…
- Fairness Evaluation
- Clinical Ml
- Statistical Testing
Machine Learning for Healthcare and Biomedicine - CodeMittelstufeNeu
EHR-basierte Phaenotypisierung fuer ein Basler Pharma-Forschungsteam
Du erhaeltst rund 250 000 anonymisierte Patient:innen-EHRs mit ICD-10-Codes, Labor-Werten, Medikamenten-Verschreibungen ueber 5 Jahre. Die klinische Forschung hat eine 4-Kriteri…
- Clinical Ml
- Phenotyping
- Supervised Learning
Machine Learning for Healthcare and Biomedicine - CodeMittelstufeNeu
U-Net-Segmentierung von Lungenrundherden auf CT fuer ein Heidelberger Forschungslabor
Du baust einen 3D-U-Net-Segmentierer in PyTorch auf rund 800 CT-Volumen mit annotierten Lungenrundherden. Verwende eine Dice-Loss + Cross-Entropy-Kombination und Data-Augmentati…
- Medical Image Segmentation
- U Net
- Deep Learning
Machine Learning for Imaging and Medical Image Analysis
So funktioniert's
Vom Briefing zum Zertifikat – in sechs Schritten.
Schritt 01
Durchsuche Challenges passend zu Deinem Studium.
Schritt 02
Wähle das Projekt, das zu Deinen Zielen passt.
Schritt 03
Arbeite es mit Hilfe des AI Copiloten durch.
Schritt 04
Reiche es zur strukturierten Bewertung ein.
Schritt 05
Erhalte ein verifiziertes Zertifikat.
Schritt 06
Füge es Deinem LinkedIn-Profil mit einem Klick hinzu.
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Industrieteams können Briefings rund um die Fähigkeiten gestalten, die sie suchen, und Studierende anhand von bewertungsmatrix-gestützten Ergebnissen beurteilen – nicht anhand von Lebensläufen.