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.
- CodeEinsteigerNeu
Bild-Klassifikator für die Qualitätskontrolle in einer Schwarzwälder Holzverarbeitung
Sie erhalten 4.200 annotierte Bilder (Defekt-Typ als Label, plus 'kein Defekt') aufgeteilt 70/15/15 in Train/Val/Test und ein Vergleichs-Datensatz mit 200 Inspektoren-bewerteten…
- Transfer Learning
- Image Classification
- Python
Machine Learning (CS Elective) - CodeMittelstufeNeu
SSA-Konversion und Sparse Conditional Constant Propagation auf LLVM IR
Du erhältst eine Ausgangssuite aus 20 LLVM-IR-Modulen (handgeschriebene Beispiele plus Auszüge aus internen DSP-Kerneln) und eine Spezifikation, welche LLVM-Pässe deaktiviert se…
- Ssa
- Dataflow Analysis
- Constant Propagation
Advanced Compilers and Program Optimization - 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 - AnalysisEinsteigerNeu
Latenz- und Jitter-Mess-Werkzeug für ein Hamburger Telekom-Tochterunternehmen
Du erhältst Zugang zu zwei VPN-Endpunkten (Hamburg und München) und eine Anforderungs-Spezifikation. Implementiere in Python einen aktiven Probe-Generator (ICMP- und UDP-Probes …
- Computer Networks
- Latency Measurement
- Python
Computer Networks 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
- DesignMittelstufeNeu
API-Design-Review fuer ein neues Public-API durchfuehren
Lies die drei Designvorschlaege (jeweils 6-10 Seiten, werden bereitgestellt). Erstelle ein Review-Rubric mit 10 Designkriterien (z. B. Versionierbarkeit, Backward-Compatibility,…
- API Design
- Design Patterns
- Stakeholder Communication
Fachübergreifend - CodeSeniorNeu
Echtzeit-Nachfrageprognose für ein B2B-Fintech in Berlin
Konzipiere und prototypisiere ein Echtzeit-Prognosesystem für die tägliche Umsatzprognose auf Kundenebene. Nutze dafür mindestens einen Machine-Learning-Ansatz (zum Beispiel Gra…
- Machine Learning
- Time Series Forecasting
- Python
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Empfehlungssystem für ein Düsseldorfer FMCG-Onlineportal entwickeln
Sie erhalten zwei Jahre Bestellhistorie (anonymisiert) plus Produktstammdaten und Kategorien. Bauen Sie ein Empfehlungssystem als Kombination aus implizitem Matrixfaktorisierung…
- Recommendation Systems
- Matrix Factorization
- Model Evaluation
Applied Machine Learning - CodeMittelstufeNeu
Bayes'sches Netz für Diagnose-Triage in einer Telemedizin-App
Modelliere ein Bayes'sches Netz mit etwa zehn Knoten (Symptome, Risikofaktoren wie Alter und Vorerkrankungen, Ergebnis als Triage-Stufe 'Selbstbehandlung / Hausarztbesuch / Notf…
- Bayesian Networks
- Probabilistic Inference
- Pgmpy
Artificial Intelligence: Principles and Techniques - 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.
- 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 - AnalysisMittelstufeNeu
Datenfluss-Analyse fuer einen Energie-Versorger-Telemetrie-Service
Setze ein statisches Analyse-Werkzeug mit Datenfluss-Analyse ein (Kandidaten: CodeQL mit Python-Pack, Pyre oder Pysa von Meta). Definiere Taint-Quellen (unkalibrierte Sensor-Rea…
- Program Analysis
- Dataflow Analysis
- Taint Analysis
Program Analysis - 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 - CodeMittelstufeNeu
Sequenz-Embedding-Service für ein Berliner Bio-Tech-Startup
Du erhältst die Modell-Wahl (esm2_t12_35M_UR50D, ein klein gehaltenes Modell für moderate Hardware), Beispiel-Sequenz-Datensätze (UniProt-Subset mit rund 50.000 Sequenzen) und e…
- Bioinformatics
- Embedding Models
- Fastapi
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
Marketplace-MVP für eine Berliner Second-Hand-Mode-Plattform
Sie erhalten die Persona-Beschreibungen (Boutique-Inhaber:in mittleren Alters, modeaffine Käufer:innen 25-40 Jahre), die Stripe-Test-Keys und ein Style-Tile. Bauen Sie das Front…
- Nextjs
- Typescript
- Stripe
Web Application Development - ResearchMittelstufeNeu
Statistische Lerntheorie für Modell-Auswahl bei einer Big-Four-Audit-Firma
Erstelle eine 4-Notebook-Reihe in Jupyter, die (1) Bias-Variance-Trade-off auf einem Polynom-Fit-Beispiel demonstriert, (2) Cross-Validation-Fallstricke zeigt (Leak durch Prepro…
- Statistical Learning Theory
- Cross Validation
- Model Selection
Statistical Machine Learning - 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 - ResearchMittelstufeNeu
Red-Teaming einer Behörden-Chatbot-Anwendung in Wien
Du erhältst Zugang zur API-Version des Chatbots, einen 200-Anfragen-Test-Korpus aus echten Verwaltungs-Themen und eine interne Guideline der Stadtverwaltung. Entwerfe und führe …
- Red Teaming
- LLM Evaluation
- Prompt Injection
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 - 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 - 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
Variational Inference fuer Themenmodell in Buergeranfragen
Du erhaeltst 18 Monate anonymisierter Anfragen (jeweils mit Stadtteil-Code und Eingangsdatum, ohne personenbezogene Daten). Implementiere LDA mit Stochastic Variational Inferenc…
- Variational Inference
- Topic Modeling
- Lda
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Conversational Customer-Service-Bot fuer Hamburger Energieversorger
Du entwirfst eine Dialog-Architektur mit (1) Intent-Klassifikator fuer 8 Standard-Intents, (2) Slot-Filling pro Intent (z. B. Zaehlernummer, Stand, Datum), (3) Dialog-Manager al…
- Dialogue Management
- Intent Classification
- Slot Filling
Question Answering and Conversational Systems - CodeEinsteigerNeu
Design-Patterns-Refactoring für die Bestell-Engine einer Kölner Bäckerei-Kette
Sie erhalten das Original-Modul (800 Zeilen Java mit zwei verschachtelten if-else-Ketten mit jeweils > 12 Zweigen), eine 30-Test-Suite, die das aktuelle Verhalten festschreibt, …
- Java
- Design Patterns
- Refactoring
Object-Oriented Programming and Design - CodeMittelstufeNeu
Anomalie-Erkennung in Sensor-Daten einer süddeutschen Windparks
Du erhältst 18 Monate 10-minütiger SCADA-Daten von 80 Turbinen (Vibration, Drehzahl, Drehmoment, Außen-Temperatur, Leistung) und ein Wartungs-Log mit 35 bestätigten Schadens-Ere…
- Time Series
- Anomaly Detection
- Signal Decomposition
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Klassifikator für Beschwerde-Tickets eines Telekommunikations-Anbieters
Du erhältst rund 40.000 gelabelte Beschwerde-Texte (4 Monate Historie, 14 Klassen) plus eine Klassen-Definition mit Beispielen. Vergleiche eine klassische TF-IDF + logistische R…
- Text Classification
- Transformers
- Tf Idf
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
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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.