Informatik
Programmiergrundlagen Industrieprojekte
Programmiergrundlagen-Challenges versetzen dich mitten in die Arbeit, Code zu schreiben, der korrekt, lesbar und schnell ist. Du baust Kernfähigkeiten in Funktionen & Datenstrukturen, objektorientiertem Design und Design Patterns auf, arbeitest in Python oder JavaScript und lernst Code Reading und Refactoring so, wie Teams es erwarten.
Von dort meisterst du die kniffligeren Themen — Algorithmen-Analyse, Komplexitätsanalyse, Graph-Algorithmen und Generics & Typsysteme — und gehst weiter zu Performance Engineering, Low-Latency-Programmiermustern und Systemsprachen-Kompetenz (Go, Rust, C++). Jede gelöste Challenge bringt dir einen verifizierten Nachweis für Recruiter.
- CodeSeniorNeu
Lock-freie Queue für einen Frankfurter Market-Data-Feed implementieren
Implementiere eine bounded Multi-Producer-Single-Consumer-Queue in C++20 mit std::atomic und konkreter Memory-Order-Auswahl (acquire/release statt seq_cst, wo möglich). Beachte …
- Lock Free Algorithms
- Atomics
- Memory Ordering
Advanced Concurrency and Parallel Computing - CodeGrundlagenNeu
Lebensmittelverderb-Prognose fuer einen FMCG-Hersteller
Du erhaeltst eine CSV mit rund 18 000 ausgelieferten Paletten aus den letzten 18 Monaten: Produktart, Produktionscharge, Tag-Zeit-Stempel, Temperatur entlang der Lieferkette (3 …
- Supervised Learning
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Machine Learning (Undergraduate) - CodeMittelstufeNeu
AVX-512-Vektorisierung eines Berliner Genomik-Pipelines-Hot-Loops
Lies den anonymisierten Smith-Waterman-Hot-Loop (rund 180 Zeilen C++). Analysiere Datenabhängigkeiten und Speicherzugriffsmuster auf Vektorisierbarkeit. Untersuche zuerst, was G…
- Vectorization
- Avx 512
- Simd Intrinsics
Performance Engineering of Software Systems - 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
Data Structures 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
Max-Flow-Engine für Bayerischen Energieversorger
Implementiere drei Max-Flow-Algorithmen in C++ oder Rust: (1) Edmonds-Karp als Baseline, (2) Dinic's Algorithm mit Layered-BFS, (3) FIFO-Push-Relabel mit Gap-Heuristik. Test-Set…
- Network Flows
- Max Flow
- Graph Algorithms
Advanced Algorithms - CodeEinsteigerNeu
Fehlerlokalisierung und Recovery für einen JSON-Konfigurationsparser
Du erhältst den bestehenden Parser in TypeScript, 6 reale anonymisierte Konfigurationsdateien (zwischen 5.000 und 40.000 Zeilen) und eine Liste mit 25 typischen Fehlerklassen au…
- Parsing
- Error Recovery
- Typescript
Compiler Construction - AnalysisEinsteigerNeu
Vector-Suche für Produkt-Empfehlungen bei einem Hamburger FMCG-Konzern
Du erhältst Embeddings für 180.000 Produkte (768-dimensional, aus einem mehrsprachigen Sentence-Transformer), 5.000 Such-Anfragen mit Relevanz-Labels (Klick = relevant, gewertet…
- Vector Search
- Benchmarking
- Python
Machine Learning at Scale - CodeMittelstufeNeu
Hidden Markov Model fuer Kreditkartenbetrug bauen
Du erhaeltst einen anonymisierten Datensatz mit Transaktionen von rund 50.000 Karten ueber 9 Monate, inklusive eines markierten Betrugslabels fuer rund 0,3 Prozent der Transakti…
- Hidden Markov Models
- Sequence Modeling
- Baum Welch
Probabilistic Graphical Models - 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.
- StrategyEinsteigerNeu
XP-Praktiken in Wiener Legacy-E-Commerce einführen
Führe eine 6-wöchige Intervention mit dem 7-köpfigen Checkout-Team durch. Woche 1: Baseline (aktuelle Testabdeckung, Defect-Escape-Rate, Story-Cycle-Time). Wochen 2-5: TDD für a…
- Extreme Programming
- Test Driven Development
- Pair Programming
Agile Methods and Practices - DesignMittelstufeNeu
Event-Sourcing-Modell fuer einen Versicherer in Koeln entwerfen
Modelliere die Domain Events fuer den Schadenbearbeitungs-Prozess (z. B. SchadenAngemeldet, GutachtenBeauftragt, ZahlungFreigegeben). Definiere das Aggregate 'Schadenfall' mit k…
- Event Sourcing
- Domain Modeling
- Aggregates
Event-Driven Architecture - AnalysisEinsteigerNeu
Branch-Predictor-Vergleich auf SPEC-CPU-ähnlichen Traces
Du erhältst 5 Branch-Traces (extrahiert aus SPEC-CPU-2017-ähnlichen Workloads, anonymisiert) und implementierst in C++ drei Predictors: (1) 2-Bit-Saturating-Counter mit Bimodal-…
- Branch Prediction
- Computer Architecture
- Cpp
Computer Architecture - CodeEinsteigerNeu
Monte-Carlo-Tree-Search fuer Brettspielprototyp eines Wiener Game-Studios
Du erhaeltst eine Python-Implementierung der Spielregeln (zweispielerig, perfekte Information, mittlerer Verzweigungsgrad). Implementiere MCTS mit UCT-Selektion und random-Rollo…
- Monte Carlo Tree Search
- Uct Selection
- Game Tree Search
Reinforcement Learning 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
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
Parallele Datenverarbeitung für ein Berliner E-Commerce-Reporting bauen
Lade die anonymisierte Verkaufsdaten-Pipeline (rund 1.200 Zeilen Python) und identifiziere die drei parallelisierbaren Stufen (typisch: Daten-Laden je Bestell-Datei, Aggregation…
- Parallel Programming
- Multiprocessing
- Python
Concurrent and Parallel Programming - CodeEinsteigerNeu
Reliable-Transport-Protokoll für ein Bonner Telekommunikations-Lehrlabor
Du erhältst eine Spezifikation eines vereinfachten Protokolls (RFC-light mit 4 Seiten) und ein Testharness, das Paketverlust und -reordering simuliert. Implementiere in Python: …
- Computer Networks
- Transport Protocols
- Python
Computer Networks - ResearchEinsteigerNeu
Pattern-Katalog fuer ein produktives Team dokumentieren und einfuehren
Inventarisiere die bestehenden Loesungsansaetze in den drei Produkten (Diff-Audit mit dem Engineering Manager). Identifiziere 10-12 wiederkehrende Designprobleme und waehle pro …
- Design Patterns
- Documentation
- Stakeholder Communication
Software Design and Design Patterns - CodeSeniorNeu
Dynamik-Modell für einen schweren Manipulator im Bergbau
Du erhältst Messdaten von 80 Lastwechsel-Manövern (Gelenkwinkel, Gelenk-Drehmoment, Endeffektor-Beschleunigung, Last-Masse) eines schweren 3-Achs-Hydraulik-Manipulators. Identif…
- Dynamics
- System Identification
- Control
Robotics - 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
Advanced Computer Architecture - CodeMittelstufeNeu
Bayessche Nachfrageprognose für einen schweizer FMCG-Hersteller
Du erhältst drei Jahre wöchentlicher Verkaufsdaten für 120 Stock-Keeping-Units (SKUs — Lagerhaltungseinheiten) über 8 Vertriebsregionen plus eine Tabelle der historischen Promot…
- Bayesian Inference
- Probabilistic Modeling
- Time Series
Advanced Machine Learning - CodeEinsteigerNeu
Hash-Tabelle für ein Berliner Logistik-Startup von Grund auf bauen
Implementiere eine generische Hash-Tabelle in Rust: zwei Varianten (Open Addressing mit Linear Probing, Separate Chaining mit Vec). API: insert, get, remove, len, iter. Lade-Fak…
- Hash Tables
- Rust
- Data Structures
Data Structures - CodeMittelstufeNeu
Observer- und Mediator-Pattern fuer ein Event-System einfuehren
Inventarisiere die 14 bestehenden Folge-Aufrufe und gruppiere sie nach Event-Typ (mindestens 4 Event-Typen). Entwirf einen Event-Mediator (in TypeScript), der typisierte Events …
- Design Patterns
- Refactoring
- Solid Principles
Software Design and Design Patterns - CodeEinsteigerNeu
Inhärent interpretierbares Modell für Versicherungs-Schadenmeldungen
Du bekommst 80.000 anonymisierte historische Schadenmeldungen mit Labels und die Performance-Zahlen des Black-Box-Modells. Trainiere zwei interpretierbare Modelle (EBM und Decis…
- Interpretable Models
- Explainable Ai
- Ebm
Explainable and Interpretable AI - CodeEinsteigerNeu
Ray-Tracer als Wochenend-Projekt für ein Stuttgarter Visualisierungs-Team
Du erhältst die Standardliteratur und eine Szenen-Spezifikation mit 6 Kugeln und 2 zusätzlichen geladenen Meshes. Implementiere in C++ einen Ray-Tracer mit: (1) primärer Strahlv…
- Ray Tracing
- Computer Graphics
- Cpp
Introduction to Computer Graphics - CodeEinsteigerNeu
Strukturiertes Logging-Refactoring bei einem Münchner E-Commerce-Aggregator
Sie erhalten Zugang zu zwei Pilot-Services (Java/Spring Boot) und das aktuelle Log-Volumen-Profil. Schreiben Sie ein Log-Schema (14 Pflichtfelder: timestamp, level, service, tra…
- Structured Logging
- Logback
- Opentelemetry
Software Observability
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.



















































































