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.
Empfohlene Industrieprojekte
· Python oder JavaScript Zurücksetzen- CodeEinsteigerNeu
Multi-Turn-FAQ-Bot fuer FMCG-Marke in Duesseldorf
Du erhaeltst eine FAQ-Bibliothek mit rund 1.200 Frage-Antwort-Eintraegen, 150 anonymisierte historische Mehrturndialoge und ein Beschwerden-Eskalations-Tag. Baue: (1) Hybride Re…
- Conversational Ai
- Hybrid Retrieval
- LLM Reranking
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Modulares Buchungs-Skript fuer ein Tiroler Berghotel
Lies den 1.200-Zeilen-Code und identifiziere die vier Verantwortungsbereiche. Definiere fuer jeden Bereich eine klare Modul-API (Funktionen mit Type-Hints, klare Eingaben, klare…
- Programming Abstractions
- Modular Design
- Refactoring
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Network-Sniffer und Traffic-Analyzer für einen Münchner ISP-Mittelständler
Du erhältst eine pcap-Datei (Standardformat für Paket-Captures) mit rund 2 Millionen Paketen aus realem (anonymisiertem) Geschäftskunden-Traffic sowie eine Anforderungs-Spezifik…
- Computer Networks
- Packet Analysis
- Python
Computer Networks - ResearchSeniorNeu
Neuro-symbolischer Hybrid für die Erkennung regulatorischer Verstöße
Du bekommst 1.200 anonymisierte Compliance-Dokumente mit Labels (Verstoß ja/nein, Regel-Referenz), die formalisierten Regeln (40 Stück) und einen Transformer-Baseline. Implement…
- Neuro Symbolic
- Logical Reasoning
- Knowledge Representation
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
- CodeEinsteigerNeu
Algorithmische Problem-Loesung fuer ein Wiener Veranstaltungs-Startup
Erfasse die Eingaben (Sitzplaetze als 2D-Grid, Buchungen mit Praeferenzen) als saubere Datenstrukturen. Implementiere zwei Algorithmen: einen rekursiven Backtracking-Loesungs-Al…
- Programming Abstractions
- Recursion
- Backtracking
Fachübergreifend - AnalysisEinsteigerNeu
Kundensegmentierung fuer einen Schwarzwald-Tourismusverband
Du arbeitest auf einer CSV mit Aggregaten je Gast: Anzahl Buchungen, durchschnittliche Aufenthaltsdauer, Saison, Reisepartner-Typ (Familie/Paar/Solo), durchschnittlicher Tagesum…
- Unsupervised Learning
- Clustering
- Dimensionality Reduction
Machine Learning (Undergraduate) - CodeEinsteigerNeu
Logik-basiertes Sudoku-Tool als Lehrbeispiel
Implementiere zwei Sudoku-Löser in Python: 1) eine CSP-Variante mit Backtracking, der zusätzlich die Heuristik 'kleinster verbleibender Wertebereich' (Minimum Remaining Values —…
- Constraint Satisfaction
- Backtracking
- Logical Inference
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Counterfactual-Erklärungen für ein Diagnose-Unterstützungssystem
Du erhältst ein vortrainiertes Hautläsionen-Modell (Bild + Tabellen-Features wie Größe, Lokalisation, Alter), einen Holdout-Datensatz und Zugang zu zwei Dermatologinnen für 4 st…
- Counterfactual Explanations
- Explainable Ai
- Model Interpretability
Explainable and Interpretable AI - 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.
- AnalysisEinsteigerNeu
Multi-Kriterien-Lieferantenauswahl für einen Automobilzulieferer
Du erhältst die 12 Lieferanten-Profile (anonymisiert) sowie die Kriterien-Definition aus dem Lastenheft. Führe einen AHP-Workshop (simuliert mit 3 Stakeholder-Personen — Einkauf…
- Multi Criteria Decision Making
- Ahp
- Topsis
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Mehrkamera-Rig für ein Fahrerlose-Transportsystem-Startup kalibrieren
Du entwirfst und prototypisierst einen Kalibrier-Workflow mit einem gedruckten ChArUco-Brett (Schachbrettmuster mit eingebetteten ArUco-Markern). Du erhältst einen Beispiel-Date…
- Camera Calibration
- Multi View Geometry
- Opencv
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Red-Teaming-Kampagne für ein Customer-Service-Chatbot-Deployment
Du erhältst einen Beta-Zugang zum Chatbot und einen Katalog von zehn Risiko-Kategorien (z. B. PII-Leaks — Preisgabe persönlicher Daten, schädliche Anleitungen, politisch verzerr…
- Red Teaming
- Jailbreak Defense
- Prompt Injection
AI Safety and Alignment - AnalysisMittelstufeNeu
Sparse-Linear-Solver-Vergleich für Geowissenschaftliches Institut
Erhalten Sie 4 reale anonymisierte Steifigkeitsmatrizen (1, 3, 8, 12 Mio. Unbekannte) plus rechte Seiten. Implementieren Sie CG mit Jacobi-Preconditioner, CG mit Incomplete-Chol…
- Sparse Linear Algebra
- Iterative Solvers
- Preconditioning
Scientific Computing and Numerical Methods 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
- ResearchMittelstufeNeu
Secure Multi-Party Computation fuer einen Fintech-Konsortium-KYC-Service
Vergleiche zwei Ansaetze: Diffie-Hellman-basierte PSI und MPC ueber Secret-Sharing (z. B. SPDZ). Modelliere Performance bei realistischer Listengroesse (jeweils 80.000 Kund:inne…
- Privacy Enhancing Technologies
- Secure Computation
- Mpc
Fachübergreifend - AnalysisEinsteigerNeu
Anomalie-Erkennung auf BI-Telemetrie eines Beratungshauses
Du erhältst 6 Monate Telemetrie-Daten: Query-Latenzen (Perzentile), Refresh-Success-Rates, Datenmengen-Trends pro Dashboard. Implementiere mehrere Anomalie-Methoden: (1) STL-Dec…
- Anomaly Detection
- Time Series
- Isolation Forest
Data Mining and Information Retrieval - 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 - CodeGrundlagenNeu
Intelligenter Agent für eine Schul-Lern-App
Du erhältst eine vereinfachte Umgebungs-Definition: jede Aufgabe hat eine Schwierigkeit zwischen 1 und 10; eine Schülerin hat eine versteckte 'wahre' Fähigkeit zwischen 1 und 10…
- Intelligent Agents
- Rule Based Systems
- Decision Heuristics
Introduction to Artificial Intelligence - 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 - AnalysisEinsteigerNeu
Monte-Carlo-Simulation für Lieferketten-Risiken eines Pharma-Standorts
Du erhältst historische Lieferzeit-Daten (3 Lieferanten × 5 Jahre), Qualitäts-Ausfallraten und eine Liste 'Schock-Szenarien' (Hafen-Blockade, Zollerhöhung, Pandemie-Welle) mit j…
- Monte Carlo Simulation
- Risk Modeling
- Python
Decision Support Systems and Decision Analysis - 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
Digital-Human-Pipeline für ein Münchner XR-Trainings-SaaS
Du erhältst 4 hochauflösende 3D-Scans (rund 5 Millionen Dreiecke pro Scan) und eine PBR-Workflow-Spezifikation. Implementiere eine Pipeline in Python und Blender-Scripting: (1) …
- Digital Humans
- Mesh Processing
- Pbr Texturing
Fachübergreifend - AnalysisEinsteigerNeu
Memory-Subsystem-Analyse einer Embedded-Steuerung
Du erhältst Speicher-Trace-Files aus zwei produktiven Workloads (anonymisiert) und die DDR4-Konfigurations-Optionen (zwei Channels, drei Frequenzen, zwei Timing-Profile). Implem…
- Memory Subsystem
- Computer Architecture
- Python
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Polymorphie-Übung mit Lager-Kommissionier-Robotern in Bremerhaven
Sie erhalten die Spezifikationen der drei Hersteller-APIs (jeweils 5-7 Methoden mit teils unterschiedlichen Namen und Parametern, gemeinsamer Capability-Kern), das aktuelle Java…
- Java
- Polymorphism
- Abstract Classes
Object-Oriented Programming and Design - CodeSeniorNeu
Planung unter Unsicherheit für einen Magdeburger Windpark-Betreiber
Sie modellieren die Wartungsplanung als MDP: Zustand = (Wetter-Vorhersage, Anlagenzustand, freie Teams), Aktionen = (Team auf Anlage X schicken, abwarten). Die Übergangswahrsche…
- Mdp Modeling
- Planning Under Uncertainty
- Monte Carlo Tree Search
Fachübergreifend - CodeSeniorNeu
Query-Optimizer für eine analytische Versicherungs-Datenmart bauen
Du erhältst 10 SQL-Queries, die EXPLAIN-Pläne, das Schema (Star-Schema) und Statistiken (pg_stats). Implementiere einen Rewriter in Python, der das SQL parst (sqlglot), 4 Optimi…
- Query Optimization
- SQL Parsing
- Materialized Views
Advanced Database 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.
Verwandte Kompetenzfelder
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.



















































































