KI & Daten
Generative KI & LLMs Industrieprojekte
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.
- CodeMittelstufeNeu
Natural Language Inference für ein Berliner Insurtech-Klauselsystem
Sie erhalten 4.500 gelabelte deutschsprachige Antragstexte mit jeweils zehn Standardklauseln und der korrekten Inferenz (Klausel gilt zwingend, ausgeschlossen, offen). Trainiere…
- Natural Language Inference
- Transformer Fine Tuning
- Model Evaluation
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Semantisches Parsing für ein Münchner B2B-SaaS-Chatfeature
Sie erhalten 2.000 Beispielanfragen mit den korrekten JSON-Filtern als Label und das Datenschema der Plattform (Tickets, Projekte, Personen, Status, Priorität). Bauen Sie einen …
- Semantic Parsing
- Transformer Fine Tuning
- Structured Prediction
Fachübergreifend - 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
- Fine Tuning
Linguistic Engineering and Language Technologies - CodeMittelstufeNeu
Knowledge-Graph-RAG für ein Schwäbisches Maschinenbau-Wissensportal
Du erhältst 5.000 technische Dokumente (anonymisiert), einen vorbereiteten Wissensgraph mit Maschinentyp, Baureihe, Baugruppe, Ersatzteil und 100 typische Servicetechniker:innen…
- Knowledge Graph RAG
- Retrieval Augmented Generation
- Graph Queries
Knowledge Graphs and Semantic Web 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
- CodeMittelstufeNeu
Dense Retrieval mit DPR fuer technische Wissensbasis eines Erlanger Maschinenbauers
Du erhaeltst 180.000 Passagen plus 800 historische Frage-Loesung-Paare als Ground Truth. Implementiere: (1) Bi-encoder-Training (z. B. Sentence-BERT oder ein deutsch-englisches …
- Dense Retrieval
- Passage Ranking
- Embedding Models
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Transformer-Klassifikator für Kundenservice-Mails in einem Energiehandel
Du erhältst 18.000 gelabelte Mails (6 Klassen, anonymisiert). Trainiere einen deutschen BERT (z. B. GBERT oder dbmdz/bert-base-german-cased), vergleiche gegen TF-IDF + logistisc…
- Transformer Architectures
- Text Classification
- Fine Tuning
Deep Learning - CodeMittelstufeNeu
Neuronale MT-Domaenenadaption fuer einen Maschinenbau-Dokumentationsanbieter
Du erhaeltst rund 200 000 parallele Saetze Deutsch-Englisch aus Wartungsanleitungen und Bedienhandbuechern eines Maschinenbau-Korpus. Wahle ein vortrainiertes Modell (z. B. Hels…
- Neural Machine Translation
- Domain Adaptation
- Fine Tuning
Fachübergreifend - CodeSeniorNeu
DPO-Finetuning fuer Tonalitaets-Anpassung eines mehrsprachigen Modells
Du erhaeltst ein Open-Source-Basismodell (rund 8B Parameter), 4.000 Praeferenzpaare und 200 Holdout-Prompts. Implementiere: (1) SFT-Baseline auf den 'chosen'-Antworten, (2) DPO-…
- Direct Preference Optimization
- Supervised Finetuning
- Lora
Machine Learning from Human Preferences (RLHF and Alignment) - 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.
- CodeMittelstufeNeu
LoRA-Fine-Tuning eines Mistral-Modells für Versicherungs-E-Mails
Du bekommst 25.000 anonymisierte E-Mails mit Kategorie-Labels und 5.000 Holdout-Mails. Fine-tune Mistral-7B mit LoRA-Adaptern (Rank 16, alpha 32) auf einer A100-GPU. Trainiere d…
- Lora
- Supervised Fine Tuning
- LLM Evaluation
Fine-Tuning Large Language Models - ResearchMittelstufeNeu
Capability- und Safety-Evaluation für ein Open-Source-LLM
Du erhältst Zugang zum Modell und zu einer Liste etablierter Benchmark-Suites (z. B. MMLU für allgemeines Wissen — Massive Multitask Language Understanding — mit deutschsprachig…
- Capability Evaluation
- Safety Evaluation
- Benchmark Design
AI Measurement and Evaluation - StrategyMittelstufeNeu
Prompt-Engineering-System für regulatorische Dokumentation in der Pharma-Branche
Du hast eine Woche Zeit allein. Analysiere zunächst fünf Beispiel-Dokumente (anonymisierte Auszüge aus Common Technical Documents, CTD — standardisiertes Zulassungsformat für Ar…
- Prompt Engineering
- Regulatory Knowledge Transfer
- Risk Assessment
Data-Driven Prototyping with AI - CodeSeniorNeu
Citation-getreuer RAG-Assistent fuer Wiener Kanzlei
Du erhaeltst 12.000 anonymisierte Dokumente plus 120 Frage-Antwort-Paare mit explizit zitierten Quellen. Implementiere: (1) Embedding-Index ueber ein juristisches mehrsprachiges…
- RAG Architecture
- Citation Tracking
- Hallucination Detection
Retrieval-Augmented Generation 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
- AnalysisEinsteigerNeu
Automatisierte Aufsatz-Bewertung für ein Sprachlern-Startup
Du erhältst 600 anonymisierte Lernertexte (300 auf B1, 300 auf B2) mit jeweils zwei unabhängigen menschlichen Bewertungen nach einer Vier-Achsen-Rubrik (Inhalt, Aufbau, Wortscha…
- Automated Assessment
- Prompt Engineering
- LLM Evaluation
AI in Education and Learning Analytics - CodeMittelstufeNeu
Wissensbasiertes Assistenz-Tool für eine Münchener Anwaltskanzlei
Euer Team von vier Studierenden bildet die typische Rollen-Aufteilung eines Engineering-Teams ab: ML-Engineering, Backend, Frontend, Plattform/DevOps. Liefert: 1) Indexierungs-P…
- Retrieval Augmented Generation
- Vector Databases
- Fastapi
AI Software Engineering Group Project - ResearchMittelstufeNeu
Diffusionsmodell für synthetische Trainingsdaten im Onlinehandel feintunen
Du erhältst 5.000 reale Produktfotos in 12 Kategorien plus eine vortrainierte Stable-Diffusion-XL-Checkpoint. Wähle eine Fine-Tuning-Methode (DreamBooth oder LoRA — Low-Rank Ada…
- Generative Models
- Diffusion Models
- Fine Tuning
Advanced Deep 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
- Retrieval Augmented Generation
- Vector Databases
Fachübergreifend - 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
- Large Language Models
- Fine Tuning
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Dataset-Kuratierung und Eval-Harness für ein medizinisches Fachmodell
Du bekommst 12.000 anonymisierte Radiologie-Berichte (rohe Exports), Klinik-Style-Guide und eine Liste typischer Failure-Modes (Halluzinationen, falsche Befund-Vereinfachungen).…
- Dataset Curation
- Data Pipelines
- LLM Evaluation
Fine-Tuning Large Language Models - CodeMittelstufeNeu
Agent-Orchestrierung für ein Frankfurter Asset-Management-Tool
Du baust einen LangChain- oder LlamaIndex-Agenten mit Function Calling auf OpenAI oder Anthropic Claude, der drei Werkzeuge orchestriert: (1) Marktdaten-API (Mock auf Yahoo-Fina…
- Agent Orchestration
- Tool Calling
- Langchain
LLM Application Development - DesignMittelstufeNeu
Instruction-Tuning-Dataset fuer Domaenen-Spezialisierung im Pharma-Bereich
Du designst: (1) Dataset-Spezifikation mit 8 Aufgabentypen (Frage-Antwort, Zusammenfassung, Strukturierung, Risiko-Kommentierung etc.), (2) Annotations-Guidelines mit klaren Bei…
- Instruction Tuning
- Supervised Finetuning
- Dataset Design
Fachübergreifend - 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
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Multi-Modal-RAG fuer Salzburger Tourismus-Concierge
Du erhaeltst die Text- und Bildsammlung sowie 100 Beispiel-Anfragen mit manuell gepflegten Soll-Antworten. Implementiere: (1) Text-Embeddings mit mehrsprachigem Modell, (2) Bild…
- Multimodal RAG
- Clip Embeddings
- Cross Modal Retrieval
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Open-Source-KI-Werkzeug für ein gemeinnütziges Newsroom-Konsortium
Euer Team von vier bis fünf Studierenden baut das Werkzeug in drei Sprints: 1) Audio-Pipeline mit Whisper-basierter Transkription und Sprecher-Diarization (Trennung der Sprechen…
- Speech Recognition
- Speaker Diarization
- LLM Integration
Fachübergreifend
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.



















































































