KI & Daten
Generative KI & LLMs Challenges
Generative KI & LLMs-Challenges versetzen dich mitten in die Arbeit, mit Large Language Models zu bauen. Du entwickelst Fähigkeiten in Prompt-Mustern, Few-Shot-Prompting, Chain-of-Thought und LLM-API-Integration und lernst, wie sich diese Modelle verhalten, bevor du sie skalierst.
Von dort meisterst du die kniffligeren Themen — RAG-Architekturen, Vektor-Datenbank-Grundlagen, Fine-Tuning und Prompt-Versionierung — und legst LLM-Guardrails sowie LLM-Evaluation um jedes Deployment so, wie es KI-Teams wirklich tun. Jede gelöste Challenge bringt dir einen verifizierten Nachweis für Recruiter.
- CodeEinsteigerNeu
Semantische Vertragssuche für eine Legal-Tech-Kanzlei aufbauen
Du erhältst 5.000 anonymisierte deutsche Vertragsklauseln (Mustertexte) plus 20 gelabelte Suchanfragen mit jeweils 5-10 erwarteten Treffern. Wende zwei Embedding-Modelle an (ein…
- Vektor Datenbank Grundlagen
- Word Embeddings
- Semantic Search
Vector Databases and Embeddings - CodeMittelstufeNeu
Personalisierte Nachhilfe-App mit adaptiver Aufgaben-Engine
Euer Team von drei bis vier Studierenden baut die App in drei iterativen Sprints: 1) Aufgaben-Katalog (etwa 500 Mathematik-Aufgaben aus dem österreichischen Lehrplan, mit Tags u…
- Adaptive Learning
- Bayesian Inference
- LLM API Integration
AI Software Engineering Group Project - CodeSeniorNeu
Vortrainiertes LLM für ein klinisches Pflegedokumentations-Startup adaptieren
Du erhältst 8.000 anonymisierte Pflegedokumentations-Einträge plus 200 manuell bewertete Goldene-Standard-Beispiele. Wähle ein offenes Basismodell (Llama 3 8B oder Mistral 7B), …
- Fine Tuning
- Parameter Efficient Fine Tuning
- Pytorch Oder Tensorflow
Advanced Deep Learning - CodeMittelstufeNeu
Skalierbare Aufsicht für eine Code-Generierungs-Pipeline
Du erhältst 500 historische Pull-Request-Vorschläge mit menschlichen Sicherheits-Bewertungen ('sicher', 'grenzwertig', 'kritisch'). Entwirf eine Pipeline mit drei Stufen: 1) Vor…
- Scalable Oversight
- Debate Methods
- Iterated Distillation
AI Safety and Alignment 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
- CodeEinsteigerNeu
NLP-Klassifikator für Support-Tickets eines Berliner Insurtechs
Sie erhalten 60.000 anonymisierte deutschsprachige Support-Tickets mit bestehender Kategorienlabel. Trainieren Sie einen Klassifikator auf Basis eines vortrainierten deutschspra…
- Natural Language Processing (NLP)
- Fine Tuning
- Text Classification
Applied Machine Learning - CodeEinsteigerNeu
LLM-Pilotierung für Compliance-Recherche in einer Privatbank
Du erhältst 600 anonymisierte Presseausschnitte mit menschlichen Labels und einen API-Zugang zu einem hosted LLM. Baue eine RAG-Pipeline (Retrieval-Augmented Generation — Sprach…
- LLM Prompting
- RAG Architekturen
- Vector Databases
AI and Quantitative Finance - CodeMittelstufeNeu
Sequenz-Embedding-Service für ein Berliner Bio-Tech-Startup
Du erhältst die Modell-Wahl (esm2_t12_35M_UR50D, ein klein gehaltenes Modell für moderate Hardware), Beispiel-Sequenz-Datensätze (UniProt-Subset mit rund 50.000 Sequenzen) und e…
- Bioinformatics
- Embedding Models
- Fastapi
Computational Biology and Health Informatics - CodeEinsteigerNeu
NLP-gestützter Kunden-Service-Autoresponder für ein Berliner Fintech
Du erhältst 25.000 anonymisierte Support-Tickets mit 12 Kategorien plus eine Domänen-FAQ-Liste mit 200 Einträgen. Baue eine Pipeline mit (1) feinjustiertem Klassifikator (gbert …
- Text Classification
- RAG Architekturen
- Fine Tuning
Linguistic Engineering and Language Technologies - 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.
- CodeMittelstufeNeu
ReAct-Agent fuer Logistik-Disposition im Duisburger Binnenhafen
Du baust eine Werkzeug-Suite (4 Werkzeuge: TMS-Lookup, Wetter-API, Frachtraten-DB, Routen-Planer), die ueber Mocks aufgerufen werden kann. Implementiere den ReAct-Loop mit expli…
- React Pattern
- Tool Use
- Agent Design
Prompt Engineering - CodeMittelstufeNeu
Recherche-Agent für ein Frankfurter Asset-Management-Fintech bauen
Du baust den Agenten mit LangGraph oder LlamaIndex auf einem offenen LLM (z. B. Llama 3 70B über Hugging Face Inference API oder Mistral Large via API). Definiere mindestens vie…
- Ki Agenten
- Tool Use
- RAG Architekturen
AI Agents and LLM-Based Agents - CodeMittelstufeNeu
Echtzeit-Web-Monitoring für einen nachhaltigen Mode-Marktplatz
Entwickle ein automatisiertes Echtzeit-Dashboard, das Web- und Social-Media-Daten des Mode-Marktplatzes zusammenführt und zentrale Konversionspfade sichtbar macht. Nutze dafür ö…
- Web Scraping
- LLM API Integration
- Dashboard Development
Social Media and Web Analytics - CodeEinsteigerNeu
Prompt-Versionierung und Regressionstests für ein Wiener KI-Produkt
Du baust ein System mit (1) Prompt-Speicher als versionierten Markdown-/YAML-Dateien im Git-Repo; (2) Test-Set von 200 Beispielen mit Goldstandard-Antworten; (3) GitHub-Actions-…
- Prompt Versionierung
- Ci Cd
- LLM Evaluation
LLM Application Development 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
- 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…
- RAG Architekturen
- Llamaindex
- Litellm
LLM Application Development - CodeMittelstufeNeu
Fine-Tuning eines Sprachmodells für regulatorische Dokumente in der Pharma-Branche
Euer Team erhält einen anonymisierten Korpus von 8.000 regulatorischen Dokumenten mit bestehenden Kategorien aus dem Dokumentenmanagementsystem. Eure Aufgabe ist es, ein vortrai…
- Natural Language Processing (NLP)
- Large Language Models (Llms)
- Fine Tuning
Text Analytics and Natural Language Processing - 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
Fine-Tuning Large Language Models - CodeEinsteigerNeu
Transformer-Fine-Tuning für deutsche Patentanwaltskanzlei
Sie erhalten 14.000 deutsche Patentschriften-Abstracts mit Klassen-Labels. Fine-tunen Sie gbert-large (deutsches BERT) auf 80 % der Daten und evaluieren auf 20 %. Baseline: TF-I…
- Fine Tuning
- German Bert
- Text Classification
Neural Networks for NLP - CodeMittelstufeNeu
Datenintegration und Prozessautomatisierung für Fintech-Startup in Berlin
Du erhältst Zugriff auf drei anonymisierte Datensätze (CRM-JSON, Transaktions-SQLite, Rechnungs-CSV) mit jeweils 10.000 Datensätzen. Entwickle in Python eine modulare Datenpipel…
- Python Oder Javascript
- Data Manipulation
- Etl Pipeline Design
Programming for Business Applications - CodeEinsteigerNeu
Evaluations-Framework für ein KI-Suchassistenten-Produkt aufbauen
Du arbeitest mit dem Engineering-Team an einem Eval-Framework auf Basis von OpenAI Evals oder Promptfoo (open-source-Werkzeuge zur strukturierten Bewertung von Sprachmodell-Antw…
- LLM Evaluation
- Prompt Muster
- Metric Design
AI for Business and AI Product Management - CodeEinsteigerNeu
Latenz- und Kosten-Optimierung für ein Hamburger E-Commerce-Chat
Du erhältst Zugriff auf 50.000 anonymisierte Chat-Sessions plus Kosten- und Latenz-Logs. Baue (1) einen Klassifikator (klein, ggf. Distil-Modell oder Few-Shot mit GPT-4o-mini), …
- Finops & Kostenoptimierung
- Model Routing
- Streaming
LLM Application Development - ResearchEinsteigerNeu
Chain-of-Thought-Prompts fuer Mathe-Tutor bei einer Berliner EdTech
Du erhaeltst 200 Mittelstufen-Mathe-Aufgaben (Algebra, Geometrie, Bruchrechnung) mit Musterloesungen. Definiere zwei Prompt-Familien: (A) Direkt-Antwort, (B) CoT mit explizitem …
- Chain Of Thought
- Self Consistency
- Prompt Muster
Prompt Engineering - CodeMittelstufeNeu
Fine-Tuning eines Open-Weight-LLM für ein Münchner Versicherungs-Startup
Du erhältst 12.000 anonymisierte Schadenmeldungen mit fünf Klassen (Sturm, Wasser, Feuer, Einbruch, Sonstiges) plus 1.500 Hold-out-Beispiele. Tune ein 7B/8B-Modell mit LoRA auf …
- Fine Tuning
- Fine Tuning
- Hugging Face Transformers
Large Language Models - CodeMittelstufeNeu
Enterprise-RAG-Pipeline für eine Unternehmensberatung
Du erhältst 12.000 vorbereitete Berichts-Chunks (anonymisierte Kund:innen) mit Metadaten (Branche, Jahr, Region) sowie 80 typische Berater:innen-Anfragen mit Goldstandard-Antwor…
- RAG Architekturen
- Hybrid Search
- Re Ranking
Information Retrieval and Search - CodeMittelstufeNeu
Code-Agent für ein Berliner DevTools-Startup evaluieren
Du baust den Agenten mit dem OpenAI-Compatible-API-Pfad gegen ein offenes LLM (z. B. Llama 3 70B), mit Werkzeugen für Datei-Lesen, Datei-Schreiben, Test-Ausführung und Git-Opera…
- Ki Agenten
- Tool Use
- Code Generation
AI Agents and LLM-Based Agents - CodeEinsteigerNeu
Informationsextraktion aus deutschen Verträgen für ein Kölner LegalTech
Du erhältst 1.500 anonymisierte deutschsprachige Verträge mit Span-Annotationen für 8 Feldtypen plus 300 Hold-out-Verträge. Implementiere (1) eine regelbasierte Vorverarbeitung …
- Information Extraction
- Ner
- Fine Tuning
Linguistic Engineering and Language Technologies
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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Alle Kompetenzen durchsuchenBranchenteams 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.



















































































