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Operations, Supply Chain & Einkauf Industrieprojekte
Operations, Supply Chain & Einkauf-Challenges versetzen dich mitten in die Arbeit, Prozesse termin- und kostengerecht zum Laufen zu bringen. Du baust Fähigkeiten in Prozess-Mapping, Flussdiagramme erstellen und BPMN auf, schärfst Kapazitätsplanung und Scheduling und nutzt ERP-Navigation und Benchmarking, um Schwachstellen aufzuspüren.
Von dort meisterst du die kniffligeren Themen — Supply-Chain-Optimierung, Lean Six Sigma DMAIC, 5-Whys & Fishbone-Ursachenanalyse und Kraljic-Matrix-Lieferantensegmentierung — mit RFP/RFI-Orchestrierung und Lieferantenbewertung. Jede gelöste Challenge bringt dir einen verifizierten Nachweis für Recruiter.
Empfohlene Industrieprojekte
· Benchmarking Zurücksetzen- CodeEinsteigerNeu
Verlustfreies Mesh-Vereinfachungs-Tool für ein Wiener AR-Startup
Du erhältst 5 reale Architektur-Meshes als OBJ-Dateien zwischen 500.000 und 3 Millionen Dreiecken. Implementiere in Python oder C++ zwei Vereinfachungs-Algorithmen: (1) Vertex-C…
- Mesh Processing
- Geometric Modeling
- Computer Graphics
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Memory-Pool-Allokator für ein eingebettetes Diagnose-Tool
Sie erhalten das bestehende C-Modul (rund 800 Zeilen), eine Hardware-Test-Box mit ARM Cortex-M4 und ein realistisches Verbrauchs-Profil aus einer Feldmessung (Allokations-Größen…
- C Programming
- Memory Management
- Embedded Systems
Imperative and Low-Level Programming - CodeMittelstufeNeu
B-Tree-Index für ein FinTech-Buchhaltungs-Modul implementieren
Implementiere einen B-Tree (Ordnung 16) in TypeScript: insert, delete, range_search(low, high), point_search. Visualisiere den Baum-Zustand nach jeder Operation mit Mermaid-Diag…
- B Tree
- Data Structures
- Typescript
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Multi-Modell-Datenbank für ein Fintech-Startup in Berlin
Als Mitglied eines Cross-Functional Teams (Cross-Functional Team) entwickelst du ein Konzept für die zukünftige Datenbankarchitektur. Du analysierst die Anforderungen von vier G…
- SQL
- Nosql Implementation
- Acid Base Tradeoffs
Database Systems 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
Performance-Optimierung eines Bildverarbeitungs-Filters in C mit SIMD
Sie erhalten die Naïve-C-Implementierung (rund 250 Zeilen), 50 Sample-Wafer-Aufnahmen und eine x86-64-Workstation mit AVX2-Unterstützung. Schritt 1: Profiling mit perf und Linux…
- C Programming
- Simd Intrinsics
- Performance Optimization
Imperative and Low-Level Programming - AnalysisEinsteigerNeu
Bloom-Filter-Audit für anonymisierten Klinik-Dublettencheck
Lesen Sie den bestehenden Bloom-Filter-Code (rund 280 Zeilen Python). Leiten Sie analytisch die optimale Bit-Array-Größe m und Hash-Funktionsanzahl k her für n = 4,8 Mio. Pseudo…
- Bloom Filters
- Probabilistic Data Structures
- Hash Functions
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Konstantenfaltung und tote Codeentfernung für eine Lehrcompiler-Pipeline
Du erhältst eine bestehende Compiler-Pipeline in Python (Lexer, Parser, AST-Builder), eine Zwischenrepräsentation in Drei-Adress-Code (Three-Address Code — IR-Form, in der jede …
- Compiler Optimization
- Constant Folding
- Dead Code Elimination
Fachübergreifend - CodeSeniorNeu
Distributed-Training-Setup für DAX-Konzern in Frankfurt
Sie bekommen Zugriff (per VPN) auf einen Test-Cluster mit 4 Knoten à 4 A100-GPUs. Trainieren Sie ein 1,3-Milliarden-Parameter-Sprachmodell (Pythia oder eine eigene Variante) mit…
- Distributed Training
- Pytorch
- Fsdp
Fachübergreifend - 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
Out-of-Order-Scheduler-Modell für einen Münchner Beschleuniger-Kern
Du erhältst eine vereinfachte ISA-Beschreibung mit 18 Operationen, 4 Funktionseinheiten und Latenz-Profilen sowie 6 Trace-Files aus realen Signal-Processing-Workloads. Implement…
- Out Of Order Execution
- Computer Architecture
- Cpp
Advanced Computer Architecture - CodeEinsteigerNeu
LLM-Evaluations-Suite für ein Wiener KI-Beratungshaus
Du baust eine Python-Suite mit (1) Aufgaben-Definitionen je Klasse; (2) Standard-Datensätzen (MMLU für Wissen, GSM8K für Mathe, deutsche Aufgaben aus z. B. dem GermanBenchmark);…
- LLM Evaluation
- Benchmarking
- Multilingual Evaluation
Fachübergreifend - AnalysisMittelstufeNeu
R&D-Transformationsanalyse für einen Pharma-Konzern in der Metropolregion Rhein-Neckar
Analysiere die bereitgestellten Organigramme, Prozessdokumentationen und Kennzahlen der letzten fünf Jahre des Pharmaunternehmens. Identifiziere die strukturellen Ursachen für d…
- R And D Management
- Organizational Design
- Scenario Planning
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 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
- CodeMittelstufeNeu
Planungs-Algorithmus für die Logistik-Disposition in einem Tiroler Speditionsbetrieb
Sie erhalten 30 Tage historische Tour-Daten (anonymisiert), Stopps mit Zeitfenstern und Service-Zeiten, Fahrer-Pausenregeln (EU-Lenkzeiten 561/2006) und die Excel-Datei der aktu…
- Planning Algorithms
- Constraint Programming
- Python
Introduction to Artificial Intelligence (CS Elective) - CodeMittelstufeNeu
Randomisierter Streaming-Algorithmus für Frankfurter Anti-Betrugs-Pipeline
Implementiere zwei randomisierte Streaming-Strukturen in Go oder Java: (1) HyperLogLog mit Sparse-Repräsentation für Distinct-Card-Count pro 5-Minuten-Fenster, (2) Count-Min-Ske…
- Randomized Algorithms
- Streaming Algorithms
- Probabilistic Data Structures
Advanced Algorithms - CodeEinsteigerNeu
Routenplaner-Backend für eine Hamburger Logistik-Plattform
Ausgehend von einem bereitgestellten OpenStreetMap-Auszug des Hamburger Hafens und Umlands (4.000 Knoten, 12.000 Kanten, Kantengewichte als Fahrzeit) implementierst du drei Vari…
- Graph Algorithms
- Dijkstra
- A Star Search
Fachübergreifend - ResearchSeniorNeu
Schwarm-Robotik-Simulation für Logistik-Forschungsprojekt
Sie bauen ein Hafenlager-Simulationsumfeld in Gymnasium oder Mesa mit konfigurierbarer Roboteranzahl (30, 60, 100). Implementieren Sie drei Koordinations-Strategien: (1) zentral…
- Swarm Robotics
- Decentralized Coordination
- Simulation
Multi-Agent Systems - AnalysisMittelstufeNeu
Szenenverständnis-Benchmark für ein Autonomes-Fahren-Team
Du erhältst 800 Frontkamera-Frames aus DACH-Straßen (Mischung Stadt, Land, Autobahn) plus 80 von Domänenexpert:innen geschriebene Szenenbeschreibungen als Goldstandard. Vergleic…
- Vision Language Models
- Scene Understanding
- Model Evaluation
Visual Intelligence and Visual Reasoning - CodeMittelstufeNeu
DP-basierter Diff-Algorithmus für ein Berliner Editor-Startup
Implementiere drei Varianten zum Diff zweier Textdateien: (1) klassische LCS-DP mit O(n*m) Speicher, (2) Hirschberg-Algorithmus mit O(n+m) Speicher, (3) Myers-Diff (O(ND), in Pr…
- Dynamic Programming
- Longest Common Subsequence
- Algorithm Analysis
Algorithm Design and Analysis - CodeSeniorNeu
Cache-Coherence-Protokoll-Vergleich auf einem Multicore-Simulator
Du erhältst Trace-Files aus 4 produktiven Multi-Thread-Workloads und eine vereinfachte Memory-System-Spezifikation (Private L1, Shared L2 über Bus). Implementiere in C++ die Pro…
- Cache Coherence
- Multicore Architecture
- Cpp
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Pfadplanung in Tiefgaragen für einen Wolfsburger Volumenhersteller
Sie implementieren einen Hybrid-A*-Planer (Position, Orientierung, Geschwindigkeit als Zustand) in Python für ein verkleinertes Modellfahrzeug. Verwenden Sie eine Tiefgaragen-Ka…
- Path Planning
- Search Strategies
- Robotics
Fachübergreifend - AnalysisMittelstufeNeu
Numerische Bibliothek-Auswahl fuer einen Stuttgarter Automotive-Solver
Definiere drei repraesentative Test-Probleme (kleines, mittleres, grosses Druckgleichungs-System). Implementiere die gleiche Test-Suite mit PETSc, Trilinos und Eigen+MKL. Vergle…
- Numerical Libraries
- Petsc
- C Plus Plus
High-Performance and Scientific Computing - CodeEinsteigerNeu
Routenplaner mit A*-Suche für eine Logistik-Plattform
Sie erhalten den anonymisierten Graphen (GeoJSON), 50 historische Routen mit tatsächlicher Strecke und Fahrzeit, und ein Briefing zu den Heuristik-Optionen (Luftlinie, Manhattan…
- Search Algorithms
- Python
- Algorithm Design
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
PDDL-Modell für einen sächsischen Halbleiter-Fab-Prototyp
Sie modellieren eine vereinfachte Wafer-Bewegung zwischen sieben Stationen (drei Reinraum-Stationen, vier Mess-Stationen) als klassische PDDL-Domäne. Berücksichtigen Sie Vorbedi…
- Pddl Modeling
- Classical Planning
- Search Strategies
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Inference-Serving-Latenz für Berliner Fintech-Plattform
Sie erhalten ein bereits trainiertes XGBoost+kleines Transformer-Hybrid-Modell und einen anonymisierten Lastprofil-Trace (rund 1.500 RPS Peak). Setzen Sie das Modell unter drei …
- Model Serving
- Latency Optimization
- Load Testing
Machine Learning Systems
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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Branchenteams 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.