Information Technology Industrieprojekte
Explore information technology challenges on Ewance to develop skills companies are actively hiring for. Work on briefs covering cloud, infrastructure, security, and platform engineering.
Most Popular
- ResearchSeniorNeu
Sim-to-Real-Bewertung für ein Berliner Lager-Robotik-Startup
Verwende eine trainierte PPO-Policy (Proximal Policy Optimization — ein populärer RL-Algorithmus) für eine Block-Stack-Aufgabe in Isaac Gym oder Isaac Lab. Implementiere drei Si…
- Reinforcement Learning
- Sim To Real
- Domain Randomization
Fachübergreifend - DesignSeniorNeu
Sicherheits-Sandbox für autonome Web-Agenten in einem Zürcher AI-Startup entwerfen
Du entwirfst die Sicherheits-Architektur und implementierst einen Prototypen-Web-Agent mit Browser-Tool (Playwright), Sandbox-Schichten (Tool-Whitelist, Kosten-Cap pro Sitzung, …
- Ai Safety
- Prompt Injection
- Agent Evaluation
Fachübergreifend - ResearchSeniorNeu
Forschungsdesign: Wirken Sprachmodell-Tutoren bei Erstsemestern?
Du entwirfst eine drei-armige Studie (Sprachmodell-Tutor, menschliche Tutor:innen, kein Tutor) über ein Semester mit rund 600 Erstsemestern in Einführungs-Statistik. Definiere d…
- Experiment Design
- Pre Registration
- Power Analysis
Fachübergreifend - CodeSeniorNeu
Neural-Operator-Surrogat für Strömungssimulation in einem Windpark
Du erhältst 1.200 RANS-Simulationen eines vereinfachten 12-Turbinen-Parks mit variierenden Windrichtungen, Windgeschwindigkeiten und Turbulenzintensitäten. Trainiere einen FNO a…
- Neural Operators
- Fourier Neural Operator
- Cfd Surrogates
Fachübergreifend 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
- CodeSeniorNeu
RLHF-Pipeline für einen domänenspezifischen Assistenten
Du erhältst etwa 3.000 menschliche Präferenz-Paare (zwei Modellantworten plus ein 'besser/schlechter'-Label, vergeben von juristischen Annotator:innen). Trainiere ein Reward Mod…
- Rlhf
- Reward Modeling
- Ppo
Fachübergreifend - ResearchSeniorNeu
Interpretierbarkeits-Analyse eines fein-justierten Sprachmodells
Du erhältst Zugang zum Basismodell und zum fein-justierten Modell sowie zu einem kuratierten Probing-Datensatz (etwa 200 sorgfältig konstruierte Prompts pro Verhaltens-Kategorie…
- Mechanistic Interpretability
- Activation Patching
- Logit Lens
AI Safety and Alignment - CodeSeniorNeu
Planung unter Unsicherheit für einen Magdeburger Windpark-Betreiber
Sie modellieren die Wartungsplanung als MDP: Zustand = (Wetter-Vorhersage, Anlagenzustand, freie Teams), Aktionen = (Team auf Anlage X schicken, abwarten). Die Übergangswahrsche…
- Mdp Modeling
- Planning Under Uncertainty
- Monte Carlo Tree Search
Fachübergreifend - ResearchSeniorNeu
Trajektorienvorhersage für einen Ingolstädter Premium-OEM evaluieren
Sie nutzen den Argoverse-2-Motion-Forecasting-Datensatz als Standard-Benchmark. Trainieren Sie ein einfaches LSTM-Modell als Baseline und ein VectorNet-ähnliches Graph-Modell al…
- Trajectory Prediction
- Graph Neural Networks
- Lstm
Fachübergreifend - Browse challenges
Explore role
Marketing Analyst
Plan and measure campaigns that grow the business. Funnel analytics, attribution, segmentation, and the rigorous measurement that lets marketing defend its budget at the leadership table.
- ResearchSeniorNeu
End-to-End-Lernen für einen Münchner Premium-OEM evaluieren
Sie nutzen den CommaAI Comma2k19-Datensatz als offene Basis (Frontkamera plus Steuerdaten). Trainieren Sie ein ConvNet, das aus dem aktuellen Frame Lenkwinkel-Delta und Geschwin…
- End To End Learning
- Imitation Learning
- Pytorch
Fachübergreifend - DesignSeniorNeu
Disaster-Recovery-Konzept für ein Genfer Finanzdienstleistungs-Backend
Sie erhalten ein Architekturbild des Ist-Systems (zwei Azure-Regionen, Azure SQL, AKS, Blob Storage) und die regulatorischen Anforderungen (RTO 4 Stunden, RPO 15 Minuten). Entwe…
- Cloud Architecture
- Disaster Recovery
- Azure
Cloud Computing for Data and ML - CodeSeniorNeu
Lambda-Kalkül-Übersetzer für ein Salzburger EdTech-Lernspiel
Sie definieren eine kleine Mini-Grammatik (etwa 30 lexikalische Einträge plus Quantoren 'jeder', 'einige', 'kein'). Bauen Sie einen kompositionellen Übersetzer auf Basis einer k…
- Lambda Calculus
- Compositional Semantics
- Parsing
Fachübergreifend - DesignSeniorNeu
Gaussian-Splatting-Erfassungs-App für Münchner AR-Startup prototypisieren
Sie entwerfen und prototypisieren (kein App-Store-Deploy nötig) einen 5-Schritte-Erfassungs-und-Teilen-Flow: (1) Erfassen Sie etwa 60 Fotos mit Bildschirm-Anleitung, (2) Hochlad…
- Gaussian Splatting
- Neural Scene Representation
- Product Design
Fachübergreifend 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
- ResearchSeniorNeu
POMDP-Modell für die Wartungsentscheidung bei Offshore-Windturbinen
Du erhältst Sensor- und Wartungs-Historien für 30 Turbinen über 4 Jahre. Definiere POMDP-Zustände (z. B. 'gesund', 'frühe Degradation', 'späte Degradation', 'Ausfall'), Beobacht…
- Pomdp
- Belief States
- Sarsop
Decision Making Under Uncertainty - ResearchSeniorNeu
Normalizing-Flow-Modell für Energiepreis-Risiko in einem Energieversorger
Du erhältst 4 Jahre Spotpreis-Daten plus Tages-Last und Wind-Einspeise-Prognosen. Implementiere einen bedingten Normalizing-Flow (z. B. Real-NVP oder Neural Spline Flow), traini…
- Normalizing Flows
- Density Estimation
- Conditional Generation
Fachübergreifend - ResearchSeniorNeu
GAN-basierter Daten-Augmentations-Pipeline für medizinische Bildgebung
Du erhältst einen anonymisierten Bilddatensatz (rund 12.000 Lungenröntgen, 14 Befund-Klassen, davon 3 unterrepräsentiert mit jeweils <200 Beispielen) sowie den bestehenden Klass…
- Gans
- Data Augmentation
- Medical Imaging
Fachübergreifend - ResearchSeniorNeu
Sim-to-Real-Policy für einen 6-Achs-Greifroboter überführen
Du erhältst Zugriff auf einen MuJoCo-Simulator des Greifarms, eine vortrainierte PPO-Policy und einen Datensatz von 200 Real-Roboter-Episoden mit Erfolgs-/Misserfolgs-Labeln. Er…
- Policy Gradients
- Ppo
- Sim To Real
Deep Reinforcement Learning - CodeSeniorNeu
Modellbasiertes RL für Energie-Speichersteuerung
Du bekommst zwei Jahre stündliche Day-Ahead- und Intraday-Preisdaten plus ein Batterie-Modell (Kapazität, Round-Trip-Effizienz, Degradation). Trainiere ein neuronales Übergangsm…
- Model Based Rl
- Reinforcement Learning
- Time Series Forecasting
Fachübergreifend - ResearchSeniorNeu
Hardware-aware NAS für ein Wildtierkamera-Modell
Du bekommst einen markierten Datensatz von 60.000 Wildtierbildern aus Alpenwildkameras (12 Spezies-Klassen) und einen NAS-Baukasten (MobileNet-Search-Space). Definiere eine mult…
- Neural Architecture Search
- Hardware Aware Design
- Edge Inference
Fachübergreifend - ResearchSeniorNeu
Instruction-Tuning und DPO für einen Customer-Support-Bot
Du bekommst 5.000 idealtypische Instruction-Antwort-Beispiele (kuratiert vom Service-Team) und 600 Präferenz-Paare (gleicher Prompt, zwei Antworten, präferierte Antwort markiert…
- Instruction Tuning
- Dpo
- Preference Optimization
Fachübergreifend - ResearchSeniorNeu
Catastrophic-Forgetting-Studie nach Domain-Fine-Tuning
Du bekommst Zugriff auf das fine-getunte Modell und das Basismodell, eine Auswahl Standard-Benchmarks (MMLU-Subset, HumanEval-Lite, GSM8K-Stichprobe) und 8.000 generische Traini…
- Catastrophic Forgetting
- Continual Learning
- LLM Evaluation
Fine-Tuning Large Language Models - ResearchSeniorNeu
Neuro-symbolischer Hybrid für die Erkennung regulatorischer Verstöße
Du bekommst 1.200 anonymisierte Compliance-Dokumente mit Labels (Verstoß ja/nein, Regel-Referenz), die formalisierten Regeln (40 Stück) und einen Transformer-Baseline. Implement…
- Neuro Symbolic
- Logical Reasoning
- Knowledge Representation
Fachübergreifend - ResearchSeniorNeu
GAN für synthetische Trainingsdaten in der Defekterkennung
Du bekommst 4.000 echte Leiterplatten-Bilder (1.500 davon mit annotierten Defekten, davon nur 80 mit dem seltenen Defekttyp 'Microcrack') und den heutigen Detektor. Trainiere ei…
- Gans
- Generative Models
- Synthetic Data
Fachübergreifend - CodeSeniorNeu
Inferenz-Optimierung für ein Schweizer Bank-Pilotprojekt
Du erhältst Zugang zu einer Test-Instanz (A100 80GB) mit Llama-3-8B-Instruct und einen Trace von 1.000 anonymisierten Anfragen mit Längen- und Concurrency-Verteilung. Vergleiche…
- LLM Inference Optimization
- Vllm
- Quantization
Large Language Models - CodeSeniorNeu
Production-RAG-Stack für ein Stuttgarter Industrie-Wissensportal
Du erhältst 8.000 anonymisierte Dokumente plus 120 typische Benutzerfragen mit Goldstandard. Baue (1) Indexierungs-Pipeline mit Re-Indizierung bei Doku-Update; (2) Retriever mit…
- Retrieval Augmented Generation
- Llamaindex
- Litellm
LLM Application Development
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.
Branchenteams hinter einem Jahrzehnt praxisorientierter Briefings
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Sponsere eine Challenge und lerne Kandidaten durch ihre tatsächliche Arbeit kennen.
Industrieteams können Briefings rund um die Fähigkeiten gestalten, die sie suchen, und Studierende anhand von bewertungsmatrix-gestützten Ergebnissen beurteilen – nicht anhand von Lebensläufen.



















































































