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- CodeMittelstufeNeu
EHR-basierte Phaenotypisierung fuer ein Basler Pharma-Forschungsteam
Du erhaeltst rund 250 000 anonymisierte Patient:innen-EHRs mit ICD-10-Codes, Labor-Werten, Medikamenten-Verschreibungen ueber 5 Jahre. Die klinische Forschung hat eine 4-Kriteri…
- Clinical Ml
- Phenotyping
- Supervised Learning
Machine Learning for Healthcare and Biomedicine - AnalysisEinsteigerNeu
Predictive Maintenance fuer einen Mittelstandsmaschinenbauer
Du erhaeltst rund 12 Millionen Sensorzeilen (Zeitstempel + Vibrations-RMS + Stromstaerke + Spindeltemperatur) plus eine zweite CSV mit den letzten 90 dokumentierten Spindelausfa…
- Supervised Learning
- Time Series
- Feature Engineering
Machine Learning (Undergraduate) - CodeSeniorNeu
Lambda-Kalkül-Übersetzer für ein Salzburger EdTech-Lernspiel
Sie definieren eine kleine Mini-Grammatik (etwa 30 lexikalische Einträge plus Quantoren 'jeder', 'einige', 'kein'). Bauen Sie einen kompositionellen Übersetzer auf Basis einer k…
- Lambda Calculus
- Compositional Semantics
- Parsing
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Visual-Search für E-Commerce im Raum Düsseldorf
Sie erhalten den Produktkatalog (12.000 Produkte mit Bildern + deutschen Produkttexten) und ein Eval-Set von 200 Nutzer-Anfragen (Foto → erwartete Top-Produkte). Berechnen Sie C…
- Multimodal Embeddings
- Clip
- Visual Search
Multimodal Machine Learning 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
Fairness-Audit eines ICU-Sepsis-Warnsystems fuer einen Muenchner Klinikverbund
Du erhaeltst rund 18 000 ICU-Aufenthalte mit ML-Sepsis-Score (zeitlich aufgeloest), tatsaechlichen Sepsis-Diagnosen, Demographie und Klinik-Subzentrum. Berechne Gruppen-Metriken…
- Fairness Evaluation
- Clinical Ml
- Statistical Testing
Machine Learning for Healthcare and Biomedicine - CodeMittelstufeNeu
End-zu-End-ML-Pipeline fuer einen Logistik-Dispatcher
Du baust eine Pipeline in Python, die taeglich aus zwei Datenquellen (Containerterminal-API + Wettervorhersage-API) zieht, Features aufbaut, ein Gradient-Boosting-Modell auf rol…
- Ml Pipelines
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Machine Learning in Practice - AnalysisEinsteigerNeu
Anonymisierung eines Versicherungs-Schadensdaten-Releases
Klassifiziere die Felder im Schadensfall-Datensatz nach direkten Identifiern, Quasi-Identifiern und sensiblen Attributen. Implementiere Anonymisierungs-Techniken mit ARX oder ei…
- Privacy Enhancing Technologies
- K Anonymity
- Data Anonymization
Privacy-Enhancing Technologies - ResearchEinsteigerNeu
Reproduzierbarkeits-Audit für ein veröffentlichtes ML-Paper
Du arbeitest mit einem Paper aus dem Bereich Bildklassifikation (etwa 12 Seiten plus Anhang) und dem zugehörigen Code-Repository. Bewerte die Reproduzierbarkeit entlang von vier…
- Reproducibility Audit
- Experiment Replication
- Research Engineering
AI Measurement and Evaluation - 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
Dataset-Kuratierung und Eval-Harness für ein medizinisches Fachmodell
Du bekommst 12.000 anonymisierte Radiologie-Berichte (rohe Exports), Klinik-Style-Guide und eine Liste typischer Failure-Modes (Halluzinationen, falsche Befund-Vereinfachungen).…
- Dataset Curation
- Data Pipelines
- LLM Evaluation
Fine-Tuning Large Language Models - 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 - ResearchMittelstufeNeu
Web-Science-Studie zur Themen-Polarisierung in DACH-Online-Foren
Du erhältst Zugriff auf ein deutschsprachiges Web-Forum-Archiv (öffentlich, anonymisiert; rund 1,2 Millionen Posts über 24 Monate). Wähle drei kontroverse Themen (z. B. Energiew…
- NLP
- Stance Detection
- Computational Social Science
Social Network Analysis and Web Science - AnalysisEinsteigerNeu
Wahrnehmungs-Audit für einen Pick-and-Place-Cobot im Mittelstand
Du erhältst 500 aufgezeichnete Pick-Versuche (RGB-D-Frames + finale Greifer-Pose + Erfolg/Misserfolg-Label). Implementiere eine Auswertungs-Pipeline, die für jeden Versuch (1) d…
- Perception
- Image Processing
- Data 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
- CodeGrundlagenNeu
Rekursiven Stuecklisten-Auflöser fuer einen Mittelstaendischen Werkzeugbauer
Du erhaeltst einen CSV-Auszug der BOM-Tabelle (rund 4.500 Eintraege, Beispieldaten anonymisiert). Schreibe in Python ein Modul mit drei Funktionen: aufloesen() rekursiv ueber di…
- Programming Abstractions
- Recursion
- Higher Order Functions
Programming Abstractions - 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 - AnalysisMittelstufeNeu
Kreditrisikomodellierung für einen Tier-1-Automobilzulieferer
Du erhältst ein anonymisiertes Portfolio von 15 Unternehmensanleihen mit Emittentenstammdaten, Ratings (Standard & Poor's (S&P) und Moody's), historischen Ausfallwahrscheinlichk…
- Credit Risk Modeling
- Cds Pricing
- Portfolio Correlation
Fixed Income and Bond Markets - CodeMittelstufeNeu
Netzwerkfluss-Optimierung für einen Hamburger Hafenlogistiker
Modelliert den Logistiknetzwerk als Min-Cost-Flow-Problem (kostenminimaler Fluss) mit Knoten für Terminals, Bahnhöfe und Zielregionen sowie Kanten für Verbindungswege mit Kapazi…
- Network Flow Optimization
- Integer Programming
- Python Programming
Operations Research and Optimization - 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 - AnalysisEinsteigerNeu
Diffusionsanalyse einer Viralkampagne für eine deutsche Tageszeitung
Du erhältst zwei anonymisierte Diffusions-Datensätze: rund 42.000 X-Reposts und rund 18.000 Instagram-Reshares über 5 Tage, jeweils mit Knoten-Pseudonymen, Zeitstempel und Follo…
- Network Analysis
- Community Detection
- Diffusion Analysis
Fachübergreifend - AnalysisEinsteigerNeu
Monitor-Pattern für ein Münchner Bezahlsystem analysieren und korrigieren
Lies den anonymisierten Order-Service-Code (rund 1.800 Zeilen Java) und identifiziere die kritische Sektion in der Belastungs-Logik. Untersuche das vorhandene Monitor-Pattern (s…
- Locks And Monitors
- Race Conditions
- Java
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Tourenplanung für einen Bremer Hafenlogistiker optimieren
Sie modellieren das Problem als klassisches Vehicle Routing Problem mit Zeitfenstern (VRPTW). Beginnen Sie mit einem deterministischen Solver (OR-Tools von Google) auf einem Tag…
- Vehicle Routing
- Constraint Programming
- Search Strategies
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Constraint-Solver für die Schichtplanung in einem Berliner Krankenhausverbund
Sie erhalten anonymisierte Stations-Daten (30 Mitarbeitende mit Qualifikationen, Verfügbarkeiten, Wünschen), die rechtlichen Constraints (ArbZG — Arbeitszeitgesetz, Schichtenfol…
- Constraint Programming
- Python
- Optimization
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Churn-Frühwarnsystem für ein Frankfurter B2B-SaaS aufbauen
Sie bekommen sechs Monate anonymisierte Daten: tägliche Login-Frequenz pro Konto, Feature-Nutzung, Support-Tickets mit Severity-Label und die Liste der historischen Kündigungen.…
- Feature Engineering
- Predictive Modeling
- Model Evaluation
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Bayesianische Logistische Regression für medizinische Risiko-Scores
Du erhältst einen anonymisierten Datensatz von rund 18.000 stationären Aufnahmen mit 35 Features (Vitalwerte, Anamnese-Indikatoren, Labor-Ergebnisse) und einem 30-Tage-Wiederauf…
- Bayesian Statistics
- Logistic Regression
- Uncertainty Quantification
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Description-Logic-Reasoner für Produktkonfigurations-Regeln
Du bekommst die heutige Excel-Konfigurations-Tabelle, 12 typische Kundenkonfigurations-Anfragen und die formalisierten Regeln aus zwei Workshops mit den Vertriebs-Ingenieurinnen…
- Description Logic
- Owl
- Knowledge Representation
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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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.