KI & Daten
NLP Industrieprojekte
NLP-Challenges versetzen dich mitten in die Arbeit, Maschinen das Lesen und Verstehen von Sprache beizubringen. Du entwickelst Fähigkeiten in den Grundlagen von Natural Language Processing (NLP), Text-Tokenisierung und Word Embeddings sowie in Aufgaben wie Named Entity Recognition (NER) und Sequence Labeling mit NLTK.
Von dort meisterst du die kniffligeren Themen — Encoder-Fine-Tuning (BERT-Familie) mit Hugging Face Transformers, Custom Tokenization, Relation Extraction, Information Retrieval und Mehrsprachiges NLP — und baust Wissensrepräsentation auf, wie es echte NLP-Teams tun. Jede gelöste Challenge bringt dir einen verifizierten Nachweis für Recruiter.
- CodeEinsteigerNeu
Hybride Suche für ein LegalTech-Such-Startup aufbauen
Du erhältst einen Korpus von 25.000 deutschsprachigen Rechtsdokumenten (anonymisiert, frei verfügbar aus offenen Bundesquellen) sowie 200 Anfragen mit Goldstandard-Treffern (dre…
- Information Retrieval
- Bm25
- Dense Retrieval
Information Retrieval and Search - CodeEinsteigerNeu
Wikidata-basiertes Skills-Mapping für eine Hamburger HR-Plattform
Du erhältst 8.000 freie Skill-Strings aus der bisherigen Datenbank plus eine kuratierte Liste mit 200 Goldstandard-QIDs. Implementiere eine Pipeline mit (1) Vorverarbeitung (Nor…
- Entity Linking
- Wikidata
- Sparql
Fachübergreifend - DesignMittelstufeNeu
Ontologie für die Produktklassifikation eines technischen Großhändlers
Du bekommst den heutigen Excel-Baum, 5.000 ausgewählte Produkt-Datensätze und Interviews-Notizen aus drei Kategorie-Manager-Gesprächen. Modelliere eine OWL-Ontologie mit Klassen…
- Ontologies
- Owl
- Knowledge Representation
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Brand-Monitoring-Dashboard für eine Düsseldorfer FMCG-Marke
Du erhältst einen Beispiel-Korpus von rund 25.000 deutschsprachigen Social-Posts aus einer akademischen Datenquelle (Reddit + öffentliche Foren, anonymisierte Autor:innen). Baue…
- NLP
- Sentiment Analysis
- Topic Modeling
Fachübergreifend Develop in-demand professional skills.
Each challenge names the skills it strengthens. Over time, your profile fills with the competences a hiring manager would actually look for.
Why Ewance
- ResearchMittelstufeNeu
Web-Science-Studie zur Themen-Polarisierung in DACH-Online-Foren
Du erhältst Zugriff auf ein deutschsprachiges Web-Forum-Archiv (öffentlich, anonymisiert; rund 1,2 Millionen Posts über 24 Monate). Wähle drei kontroverse Themen (z. B. Energiew…
- NLP
- Stance Detection
- Computational Social Science
Social Network Analysis and Web Science - AnalysisEinsteigerNeu
Maschinelle Übersetzung post-edit-Bewertung für ein Schweizer Lokalisierungs-Team
Du erhältst 4.000 Quelltexte (Software-Strings + technische Doku) mit Übersetzungs-Goldstandard und Post-Editing-Logs (Zeit, Edits, Edit-Typ). Implementiere ein Framework mit (1…
- Machine Translation
- Evaluation
- Comet
Linguistic Engineering and Language Technologies - CodeMittelstufeNeu
Voice-Agent für ein Wiener Tourismus-Tech-Startup prototypisieren
Implementiere den Agenten mit OpenAI Realtime API oder einer Open-Source-Alternative (Whisper für Speech-to-Text, ein LLM, Coqui TTS für Speech-Synthesis). Definiere Werkzeuge: …
- LLM Agents
- Voice Interfaces
- Tool Use
AI Agents and LLM-Based Agents - CodeMittelstufeNeu
QLoRA auf Consumer-Hardware für ein juristisches Modell
Du bekommst 3.500 anonymisierte Schriftsätze (rund 20 MB Text), die Kanzlei-Style-Guide und Zugriff auf eine RTX-4090. Setze QLoRA mit bitsandbytes auf, trainiere zwei Varianten…
- Qlora
- Lora
- Supervised Fine Tuning
Fachübergreifend - Browse challenges
Explore role
Strategy Analyst
Frame the business question, model the options, build the recommendation. From market sizing to competitive analysis, this role is where strategy consulting meets in-house decision-making.
- CodeMittelstufeNeu
Description-Logic-Reasoner für Produktkonfigurations-Regeln
Du bekommst die heutige Excel-Konfigurations-Tabelle, 12 typische Kundenkonfigurations-Anfragen und die formalisierten Regeln aus zwei Workshops mit den Vertriebs-Ingenieurinnen…
- Description Logic
- Owl
- Knowledge Representation
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Empfehlungssystem für ein Berliner Musik-Streaming-Startup
Du erhältst einen anonymisierten Listen-Datensatz von rund 600.000 Nutzer:innen und 90.000 Tracks (rund 35 Millionen Listen-Events der letzten 12 Wochen). Implementiere (1) eine…
- Recommender Systems
- Collaborative Filtering
- Embeddings
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Multimodale Produkt-Beschreibungs-Pipeline für einen Marktplatz
Du bekommst 5.000 Beispiel-Produkte mit Bild, strukturierten Attributen (Material, Maße, Farben) und vom Redaktions-Team verfassten Referenz-Beschreibungen. Setze eine Pipeline …
- Multimodal Generation
- Vision Language Models
- LLM Evaluation
Generative AI - ResearchMittelstufeNeu
Belohnungsmodell und DPO für ein Berliner Schreibassistenz-Startup
Du erhältst 3.000 Präferenz-Paare (gewünschte vs. unerwünschte Antwort) sowie 200 Hold-out-Prompts. Baue eine Pipeline mit (1) Aufbau eines Belohnungsmodells aus den Präferenz-P…
- Alignment
- Dpo
- Rlhf
Large Language Models Get recognized by recruiters and employers.
Credentials are blockchain-anchored via LearnCoin — tamper-evident, portable, link-shareable on LinkedIn and beyond.
Why Ewance
- 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 - AnalysisMittelstufeNeu
Strategische Kommunikationsanalyse für ein B2B-Fintech in Berlin
Du erhältst einen vollständigen Korpus der öffentlichen Texte des Startups aus drei Jahren (Website-Texte, Blogartikel, Pressemitteilungen, Vertriebs-PDFs, LinkedIn-Posts). Nutz…
- Natural Language Processing
- Corpus Analysis
- Strategic Positioning
Text Analytics and Natural Language Processing - CodeMittelstufeNeu
Structured Prediction für die Layoutextraktion in einem Düsseldorfer LegalTech
Du erhältst 4.000 annotierte deutsche Vertrags-PDFs mit pro Token gelabelten Klauselgrenzen, Sektionsgrenzen und Klauseltypen (15 Klassen). Trainiere zwei Modelle: (a) BERT-Base…
- Structured Prediction
- Conditional Random Fields
- Named Entity Recognition
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Niedrigressourcen-MT fuer Schweizerdeutsch in einer Bundesverwaltung
Du erhaeltst rund 12 000 parallele Saetze (Schweizerdeutsch → Standarddeutsch) plus rund 100 000 einsprachige Saetze in Schweizerdeutsch. Implementiere Backtranslation: trainier…
- Neural Machine Translation
- Data Augmentation
- Low Resource Mt
Fachübergreifend - 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 - 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…
- NLP
- Transformer Fine Tuning
- Text Classification
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Semantische Suche für ein Kölner Rechtsverlags-Portal aufbauen
Sie erhalten 50.000 anonymisierte Urteile und ein Test-Set von 80 Anwältinnen-Suchanfragen mit redaktionell gelabelten relevanten Dokumenten (Recall@10 als Hauptmetrik). Bauen S…
- Distributional Semantics
- Embeddings
- Information Retrieval
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
RAG-Prototyp für IT-Helpdesk eines OWL-Mittelständlers
Sie erhalten einen anonymisierten Korpus von rund 1.200 internen Wiki-Artikeln + 300 historischen Ticket-Antworten. Bauen Sie eine RAG-Pipeline: Embedding eines Open-Source-Mode…
- Retrieval Augmented Generation
- Embeddings
- Vector Databases
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
Aus diesem Pool einstellen?
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.



















































































