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.
- CodeMittelstufeNeu
Anomalie-Erkennung für Produktions-Sensordaten in einem Maschinenbau-KMU
Sie erhalten 18 Monate Sensordaten (10 Hz pro Sensor, 14 Sensoren, drei Anlagen) und ein Wartungs-Protokoll mit 12 dokumentierten Ausfällen plus 47 geplanten Wartungen. Bereiten…
- Unsupervised Learning
- Time Series
- Feature Engineering
Machine Learning (CS Elective) - AnalysisEinsteigerNeu
Automatisierte Aufsatz-Bewertung für ein Sprachlern-Startup
Du erhältst 600 anonymisierte Lernertexte (300 auf B1, 300 auf B2) mit jeweils zwei unabhängigen menschlichen Bewertungen nach einer Vier-Achsen-Rubrik (Inhalt, Aufbau, Wortscha…
- Automated Assessment
- Prompt Engineering
- LLM Evaluation
AI in Education and Learning Analytics - CodeMittelstufeNeu
Bandit-Algorithmus für Preisentscheidungen in einem Reisemarktplatz
Du erhältst 12 Monate Buchungsdaten (Hotel, Preisniveau, Buchungs-Indikator, Marge) für 50 Hotels. Implementiere zwei Bandit-Varianten: ε-greedy als Baseline und Thompson-Sampli…
- Multi Armed Bandits
- Thompson Sampling
- Exploration Exploitation
Decision Making Under Uncertainty - CodeEinsteigerNeu
Kunden-Abwanderungs-Vorhersage für ein Münchner SaaS-Unternehmen
Sie erhalten anonymisierte Daten von 1.400 Kunden über 24 Monate: Login-Frequenz, Feature-Nutzung pro Modul, Support-Tickets, Stripe-Zahlungs-Verzögerungen, Kontaktwechsel im CR…
- Supervised Learning
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Machine Learning (CS Elective) 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
- ResearchEinsteigerNeu
Sprachsynthese für einen Schweizer Hörbuch-Verlag
Du erhältst zwei vortrainierte deutsche TTS-Modelle (z. B. Coqui XTTS und ein VITS-Baseline) und einen Testtext-Korpus (rund 200 Sachbuch-Absätze, je 1-2 Minuten gesprochen). Er…
- Speech Synthesis
- Audio Processing
- User Study
Speech Recognition and Spoken Language Processing - DesignMittelstufeNeu
MLOps-Plattform für Modell-Rollouts bei einem Schweizer Versicherer
Das Team von drei Studierenden konzipiert eine MLOps-Plattform auf Basis von Open-Source-Komponenten und implementiert sie konkret für das Kundenchurn-Modell. Die Plattform muss…
- Mlops
- Ci Cd
- Model Monitoring
Fachübergreifend - ResearchSeniorNeu
Politik-Diskurs-Diffusions-Modell für ein Wiener Politikforschungs-Institut
Sie erhalten den anonymisierten Mastodon-Folge-Graphen, eine historische Frame-Verbreitung (Verwendung eines spezifischen Begriffs zwischen Tag 0 und Tag 30) und die IC2S2-Submi…
- Agent Based Modeling
- Diffusion Models
- Python
Network Science and Computational Social Science - AnalysisEinsteigerNeu
Ergonomie-Studie für einen Mensch-Roboter-Kollaborationsarbeitsplatz auf der Schwäbischen Alb
Du arbeitest in der Simulation mit einem UR10e- oder Kuka-iiwa-Modell in Isaac Sim oder Gazebo, plus einem digitalen Menschen-Modell aus OpenPose- oder Mediapipe-aufgenommenen B…
- Robot Simulation
- Motion Planning
- Human Robot Interaction
Fachübergreifend - 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
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
Call-Center-Transkription für einen Münchner Versicherer
Du erhältst rund 200 anonymisierte Schaden-Anrufe (zwischen 2 und 8 Minuten, mit echten Hintergrund-Geräuschen) und 50 menschliche Goldstandard-Transkripte zur Validierung. Setz…
- Speech Recognition
- Speaker Diarization
- NLP
Speech Recognition and Spoken Language Processing - 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
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
RAG-Prototyp für IT-Helpdesk eines OWL-Mittelständlers
Sie erhalten einen anonymisierten Korpus von rund 1.200 internen Wiki-Artikeln + 300 historischen Ticket-Antworten. Bauen Sie eine RAG-Pipeline: Embedding eines Open-Source-Mode…
- Retrieval Augmented Generation
- Embeddings
- Vector Databases
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
Bare-Metal-Treiber für einen SPI-Sensor auf einer RISC-V-MCU
Sie erhalten das Sensor-Datenblatt (SPI Mode 0, 8 MHz Bus-Takt, 24-Bit-Sensorwerte mit CRC-Prüfsumme), das SoC-Datenblatt der RISC-V-MCU mit allen Register-Offsets, ein Hardware…
- C Programming
- Embedded Systems
- Hardware Interfaces
Imperative and Low-Level Programming - 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 - CodeEinsteigerNeu
Association-Rules für Warenkorb-Empfehlungen im Online-Großhandel
Du erhältst 18 Monate Bestellungen (rund 4 Mio. Zeilen) und einen Produktkatalog mit Hierarchie (Warengruppe → Kategorie → Artikel). Implementiere Apriori oder FP-Growth (mlxten…
- Association Rules
- Apriori
- Fp Growth
Fachübergreifend - 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
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Konstantenfaltung und tote Codeentfernung für eine Lehrcompiler-Pipeline
Du erhältst eine bestehende Compiler-Pipeline in Python (Lexer, Parser, AST-Builder), eine Zwischenrepräsentation in Drei-Adress-Code (Three-Address Code — IR-Form, in der jede …
- Compiler Optimization
- Constant Folding
- Dead Code Elimination
Fachübergreifend - AnalysisEinsteigerNeu
Bloom-Filter-Audit für anonymisierten Klinik-Dublettencheck
Lesen Sie den bestehenden Bloom-Filter-Code (rund 280 Zeilen Python). Leiten Sie analytisch die optimale Bit-Array-Größe m und Hash-Funktionsanzahl k her für n = 4,8 Mio. Pseudo…
- Bloom Filters
- Probabilistic Data Structures
- Hash Functions
Fachübergreifend - AnalysisMittelstufeNeu
Open-Source-Beitrags-Netzwerk eines Münchner CNCF-Sandbox-Projekts
Sie erhalten die öffentlichen GitHub-API-Daten (Commits, PRs, Reviews, Issues, 18 Monate) des Projekts. Bauen Sie in Python mit PyGithub und NetworkX einen bipartiten Beitrags-G…
- Network Science
- Open Source Analysis
- Python
Network Science and Computational Social Science - 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 - CodeMittelstufeNeu
Numerische Optimierung für Penzberger Bioprozess-Forschung
Erhalten Sie 14 historische Fermenter-Datensätze (jeweils rund 1.200 Zeitpunkte) plus ein bestehendes Surrogat-Modell (Gauss-Prozess, scikit-learn). Implementieren Sie drei Opti…
- Numerical Optimization
- Scipy
- Bayesian Optimization
Scientific Computing and Numerical Methods - ResearchMittelstufeNeu
Simulationsbasierte Bayes'sche Inferenz für Sensor-Kalibrierung
Du arbeitest mit einem öffentlich dokumentierten nicht-linearen Sensormodell mit fünf Parametern, das du aus einem bestehenden Simulator beziehen kannst. Generiere mit dem Simul…
- Simulation Based Inference
- Normalizing Flows
- Bayesian Inference
Fachübergreifend - 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 - ResearchSeniorNeu
Stimm-Anonymisierung für Forschungs-Datensätze einer Wiener Sprachklinik
Du erhältst einen synthetischen Test-Korpus von rund 200 Sprecher:innen (anonyme akademische Daten, simulierte Stimmstörungs-Marker) mit jeweils 2 Minuten Aufnahme. Implementier…
- Speech Processing
- Voice Conversion
- Privacy
Speech Recognition and Spoken Language Processing
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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Industrieteams können Briefings rund um die Fähigkeiten gestalten, die sie suchen, und Studierende anhand von bewertungsmatrix-gestützten Ergebnissen beurteilen – nicht anhand von Lebensläufen.



















































































