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- AnalysisEinsteigerNeu
Zeit-Ordnung und Vector Clocks fuer ein Cross-Border-Banking-System
Erklaere Lamport-Timestamps und Vector Clocks an einem konkreten Cross-Border-Beispiel mit drei beteiligten Mandanten. Baue einen Python-Prototyp, der beide Schemata implementie…
- Logical Clocks
- Vector Clocks
- Distributed Systems Theory
Distributed Systems - CodeGrundlagenNeu
Gesichts-Anonymisierung für ein Leipziger Stadtforschungs-Projekt
Sie erhalten 500 Standbilder und 20 kurze (10-Sekunden-) Videoausschnitte. Verwenden Sie ein vortrainiertes Gesichtserkennungsmodell (z. B. MTCNN aus facenet-pytorch oder Retina…
- Face Detection
- Image Processing
- Opencv
Computer Vision (Undergraduate) - AnalysisMittelstufeNeu
Echo-Kammer-Analyse für eine Hamburger Tageszeitung
Sie erhalten anonymisierte Kommentar-Daten (rund 1,8 Millionen Kommentare, 240.000 Nutzer:innen, 18.000 Artikel) und die Themen-Klassifikation pro Artikel. Bauen Sie in Python m…
- Network Science
- Graph Analytics
- Python
Network Science and Computational Social Science - DesignEinsteigerNeu
Interaktive Erklärungs-Demo für ein Modell in der Bioinformatik
Du bekommst ein vortrainiertes XGBoost-Modell für Varianten-Pathogenität, einen Validierungsdatensatz und Feedback aus zwei Voruser-Tests mit Bioinformatiker:innen. Baue eine St…
- Interactive Ml
- Shap
- Streamlit
Explainable and Interpretable AI 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
- 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 - CodeMittelstufeNeu
Open-Source-KI-Werkzeug für ein gemeinnütziges Newsroom-Konsortium
Euer Team von vier bis fünf Studierenden baut das Werkzeug in drei Sprints: 1) Audio-Pipeline mit Whisper-basierter Transkription und Sprecher-Diarization (Trennung der Sprechen…
- Speech Recognition
- Speaker Diarization
- LLM Integration
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Datengetriebene Verschleißprognose für eine Stanzpresse
Du erhältst sechs Monate hochfrequente Sensordaten (Vibration mit 5 kHz, Strom und Temperatur mit 1 Hz) für drei vergleichbare Pressen, plus die dokumentierten Werkzeugwechsel a…
- Time Series Modeling
- Feature Engineering
- Signal Processing
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Computer-Vision-Pipeline für eine Mittelständische Recyclinganlage
Euer Team von drei bis fünf Studierenden setzt das System in drei Sprints um: 1) Datenerfassungs- und Annotations-Pipeline (etwa 8.000 Bilder werden mit einer leichtgewichtigen …
- Computer Vision
- Object Detection
- Edge Deployment
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.
- CodeEinsteigerNeu
Erklärbarkeits-Stack für ein Münchner Versicherungs-AI-Team
Du erhältst das XGBoost-Modell plus 5.000 historische Schadensfälle inklusive der getroffenen Triage-Entscheidung. Implementiere: (a) SHAP-Erklärungen pro Fall, (b) Counterfactu…
- Explainable Ai
- Shap
- Counterfactual Explanations
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Vorhersagemodell für Ausfallzeiten in der Windenergie-Offshore-Wartung
Du bist als Data Science Consultant (Berater:in für Datenwissenschaft) für dieses Projekt eingesetzt. Du erhältst einen synthetischen Datensatz mit 18 Monaten Betriebsdaten (Vib…
- Machine Learning
- Predictive Modeling
- Python
Machine Learning and AI for Business - CodeMittelstufeNeu
Anforderungs-Trace-Matrix für Magdeburger Bahninfrastruktur-Projekt
Entwerfen Sie eine RTM-Pipeline: Anforderungen werden in Markdown mit YAML-Frontmatter geschrieben (ID, Norm-Bezug, Status), Architektur-Elemente und Tests werden via JIRA-API g…
- Traceability Matrix
- Requirements Management
- Python
Fachübergreifend - AnalysisEinsteigerNeu
Kundensegmentierung für einen Lebensmittel-Discounter clusteranalysieren
Du erhältst einen anonymisierten Loyalty-Datensatz (Käufe + grobe Demografie + Filial-Region) über 6 Monate. Erstelle ein RFM-Feature-Set (Recency, Frequency, Monetary — Aktuali…
- Clustering
- Feature Engineering
- Rfm Analysis
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
- CodeEinsteigerNeu
Charakterisierungs-Tests für Stuttgarter ERP-Legacy-Modul
Sie erhalten Zugriff auf das ERP-Modul in einer Staging-Datenbank mit anonymisierten Produktivdaten. Identifizieren Sie die 6 kritischsten Pfade durch die Storno-Logik (z. B. Te…
- Characterization Tests
- Golden Master Testing
- Legacy Code
Refactoring and Code Smell Detection - 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
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Wissensbasiertes Assistenz-Tool für eine Münchener Anwaltskanzlei
Euer Team von vier Studierenden bildet die typische Rollen-Aufteilung eines Engineering-Teams ab: ML-Engineering, Backend, Frontend, Plattform/DevOps. Liefert: 1) Indexierungs-P…
- Retrieval Augmented Generation
- Vector Databases
- Fastapi
AI Software Engineering Group Project - AnalysisMittelstufeNeu
Patient:innen-Reise-Visualisierung für ein Klinikverbund-Analyse-Team
Du erhältst einen administrativen Datensatz (rund 180.000 Aufenthalte, anonymisiert, keine klinischen Inhalte — nur Aufnahme-Diagnose-Codes, Stationen, Liegezeiten). Modelliere …
- Sankey Diagrams
- Process Mining
- Interactive Visualization
Fachübergreifend - 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 - AnalysisMittelstufeNeu
Single-Cell-RNA-Seq-Analyse für eine Heidelberger Forschungsplattform
Du erhältst die anonymisierten Zähldaten als AnnData-Objekt (Standardformat für Single-Cell-Daten in Scanpy), Metadaten zur Probenherkunft und eine Liste mit 12 Markergenen aus …
- Bioinformatics
- Single Cell Analysis
- Python
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Domain-Modell für die Buchungs-Engine eines Bayerischen Wellness-Hotels
Sie erhalten die 6 Szenarien als Story-Texte, das aktuelle Excel-Schema und ein Glossar mit 22 Begriffen des Hotels. Modellieren Sie in Java die Kern-Klassen (Gast, Zimmer, Buch…
- Java
- Object Oriented Design
- Junit
Fachübergreifend - AnalysisMittelstufeNeu
Dimensionsreduktion fuer Spektroskopie-Qualitaetskontrolle
Du erhaeltst rund 80 000 Linsen mit je einem 2 000-dimensionalen Spektrum plus optionale Schadenslabels (nur fuer rund 5 000 Linsen). Vergleiche drei Dimensionsreduktions-Verfah…
- Dimensionality Reduction
- Anomaly Detection
- Unsupervised Learning
Machine Learning - 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 - ResearchEinsteigerNeu
Chain-of-Thought-Prompts fuer Mathe-Tutor bei einer Berliner EdTech
Du erhaeltst 200 Mittelstufen-Mathe-Aufgaben (Algebra, Geometrie, Bruchrechnung) mit Musterloesungen. Definiere zwei Prompt-Familien: (A) Direkt-Antwort, (B) CoT mit explizitem …
- Chain Of Thought
- Self Consistency
- Prompt Engineering
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
MDP-basierte Lagerentnahme-Strategie für einen Logistikdienstleister
Definiere ein MDP mit Zuständen (Position des Fahrzeugs, Inhalt der Auftragsliste), Aktionen (nächste Aufgabe wählen) und stochastischen Übergängen (eine bekannte Auftragsausfal…
- Markov Decision Process
- Value Iteration
- Policy Iteration
Artificial Intelligence: Principles and Techniques - CodeEinsteigerNeu
Daten-Lineage und -Katalog für ein Versicherungs-Datenteam aufbauen
Du erhältst ein Inventar der 1.200 Tabellen (CSV), produktive Airflow-DAGs als Python-Code sowie Stichproben-Reports. Wähle die Top-100-Tabellen nach Geschäftskritikalität (Solv…
- Data Catalog
- Data Lineage
- Data Governance
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.