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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- AnalysisEinsteigerNeu
Greedy vs. DP Trade-off Studie für einen Wiener Versicherer
Modelliere das Zuweisungsproblem (Schadensfälle x Gutachter, Constraints: Stunden, Kompetenzen, Dringlichkeitsregeln). Implementiere (1) den aktuellen Greedy nach Dringlichkeit …
- Greedy Algorithms
- Dynamic Programming
- Integer Programming
Algorithm Design and Analysis - AnalysisMittelstufeNeu
Storage-Engine-Vergleich für Time-Series-Daten eines Energieversorgers
Setze für jede der 3 Engines eine identische Docker-Compose-Umgebung mit 4-Knoten-Cluster (oder Single-Node mit gleichem Speicher-Budget) auf. Ingestiere 30 Tage synthetische Sm…
- Time Series Databases
- Clickhouse
- Timescaledb
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 - AnalysisMittelstufeNeu
Amortisierte Analyse einer Telemetrie-Datenstruktur
Lies die Spezifikation der Datenstruktur (ca. 800 Zeilen Rust) und identifiziere die Operation, die den 400-ms-Spike verursacht (vermutlich ein doppeltes Hashmap-Resize plus B-T…
- Amortized Analysis
- Advanced Data Structures
- Complexity Analysis
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
- AnalysisEinsteigerNeu
Dependency-Parsing-Studie für Lexikografie-Verlag in Mannheim
Sie evaluieren drei Parser auf dem deutschen UD-GSD-Testset (Universal Dependencies German): (1) Stanza, (2) spaCy de_core_news_lg, (3) Trankit. Messen Sie LAS (Labeled Attachme…
- Dependency Parsing
- Universal Dependencies
- Spacy
Natural Language Processing - CodeEinsteigerNeu
Genetischer Algorithmus für die Tourenplanung eines KEP-Dienstleisters
Du bekommst zwei Wochen anonymisierter realer Touren-Datensätze (Stops, Zeitfenster, Fahrzeug-Kapazitäten) sowie die Ergebnisse des aktuellen kommerziellen Solvers als Vergleich…
- Genetic Algorithms
- Evolutionary Algorithms
- Vehicle Routing
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
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 - 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
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 - CodeMittelstufeNeu
Auto-Vektorisierung eines numerischen Kernels für AVX-512
Du erhältst den Stencil-Solver (rund 1.200 Zeilen C++), eine Benchmark-Suite mit 8 Eingabegittern und Zugriff auf eine AVX-512-fähige Testmaschine. Diagnostiziere die Vektorisie…
- Loop Optimization
- Vectorization
- Avx 512
Advanced Compilers and Program Optimization - CodeSeniorNeu
Model-Predictive-Control für ein Wolfsburger autonomes Test-Shuttle
Verwende ein kinematisches Fahrradmodell mit Zustand (x, y, yaw, v) und Eingang (Lenkwinkel, Beschleunigung). Implementiere einen MPC-Regler mit 2-Sekunden-Vorausschauhorizont u…
- Model Predictive Control
- Optimal Control
- Robot Simulation
Fachübergreifend - 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 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
- 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 - CodeMittelstufeNeu
DQN-Routing-Policy für mobile Lagerroboter trainieren
Du bekommst einen Gymnasium-kompatiblen Lager-Simulator (50x50-Raster, 8 dynamische Fußgänger als Hindernisse, 20 zufällige Pick-Positionen) und das Baseline-A*-Skript. Trainier…
- Deep Q Learning
- Reinforcement Learning
- Pytorch
Deep Reinforcement Learning - CodeMittelstufeNeu
Las-Vegas-Hashing-Strategie für Münchner Genom-Forschungsinstitut
Implementieren Sie Cuckoo Hashing mit zwei Hash-Funktionen und einem Rebuild-Trigger, wenn die Einfügekette ein konfigurierbares Limit überschreitet. Implementieren Sie zusätzli…
- Las Vegas Algorithms
- Cuckoo Hashing
- Hash Functions
Randomized Algorithms - 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 - 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 - 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 - 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 - CodeMittelstufeNeu
Reservoir-Sampling für Echtzeit-Telemetrie eines IoT-Plattformanbieters
Implementieren Sie Algorithmus R für Reservoir Sampling (Vitter, 1985 — Stichprobenziehung der Größe k aus einem Stream unbekannter Länge in O(n) Zeit, O(k) Speicher) in Python …
- Reservoir Sampling
- Streaming Algorithms
- Probabilistic Analysis
Randomized Algorithms - CodeMittelstufeNeu
SLAM-Stack für ein Münchner Indoor-Drohnen-Startup
Du erhältst einen aufgezeichneten Datensatz aus 5 Drohnenflügen in einer Pilothalle (ROS-Bag mit Stereo-Kamera bei 30 Hz, IMU bei 200 Hz, Vicon-Ground-Truth-Posen bei 100 Hz). K…
- Slam
- State Estimation
- Sensor Fusion
Fachübergreifend - 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 - CodeMittelstufeNeu
Defekterkennung auf einem ARM-Cortex-M7-Mikrocontroller deployen
Du bekommst ein in PyTorch trainiertes 1D-CNN (rund 380 KB FP32) plus 5.000 markierte Vibrationsfenster aus dem Feld. Konvertiere das Modell mit Post-Training-Quantisierung auf …
- Model Quantization
- Edge Inference
- Tflite Micro
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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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.