Informatik & Informationswissenschaften
Industrieprojekte
Echte Data-Science-Projekte und Challenges auf Ewance — bereinige unsaubere Datensätze, baue und bewerte Modelle und mache aus Rohdaten Entscheidungen, wie es Data Scientists im Job tun. Löse sie und baue ein Portfolio aus verifizierten, von Recruitern prüfbaren Nachweisen auf, dass du die Arbeit wirklich kannst — nicht nur beschreibst.
Empfohlene Challenges
- 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
Drift-Monitoring fuer ein produktives Empfehlungsmodell
Du erhaeltst die Trainingsdaten (rund 80 000 Firmenkunden, 24 Features) und die letzten 6 Monate Live-Inputs des Modells. Implementiere drei Drift-Metriken: Population Stability…
- Model Monitoring
- Data Drift
- Ml Pipelines
Machine Learning in Practice - CodeMittelstufeNeu
Prognosemodell für Maschinenstillstände im Spritzguss
Du trittst als Data Scientist (datenwissenschaftliche:r Experte:in) in einem 3er-Team auf und entwickelst innerhalb von 3 Wochen ein prädiktives Wartungsmodell. Du erhältst eine…
- Machine Learning
- Data Preprocessing
- Time Series Analysis
Data Science for Business - CodeMittelstufeNeu
Reward-Modell aus Praeferenzdaten fuer Berliner Schreibassistenten
Du erhaeltst die 12.000 Praeferenzpaare (Prompt, Response A, Response B, Praeferenz, Annotator-ID) plus Demographie-Tags der Annotatorinnen. Trainiere ein Reward Model nach Brad…
- Reward Modeling
- Preference Learning
- Bradley Terry
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
- 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 - ResearchEinsteigerNeu
Vertrauen in KI-Empfehlungen sichtbar machen für eine Banking-App
Du erhältst die aktuelle Empfehlungs-Komponente, fünf Kundeninterviews als Transkript und eine Liste der Datenquellen, die das Modell intern nutzt. Entwerfe drei alternative Des…
- Explainable Ai Design
- Trust Design
- User Research
Human-Computer Interaction for AI Systems - StrategyEinsteigerNeu
KI-Feature-Priorisierung für ein Berliner B2B-SaaS-Scale-up
Du erhältst die sieben Feature-Briefings (jeweils 1-2 Seiten), die letzten vier Quartalsberichte des Scale-ups, ein anonymisiertes Auszug aus dem Customer-Relationship-Managemen…
- Ai Product Strategy
- Feature Prioritization
- Business Analysis
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
SLAM-Stack für ein Münchner Indoor-Drohnen-Startup
Du erhältst einen aufgezeichneten Datensatz aus 5 Drohnenflügen in einer Pilothalle (ROS-Bag mit Stereo-Kamera bei 30 Hz, IMU bei 200 Hz, Vicon-Ground-Truth-Posen bei 100 Hz). K…
- Slam
- State Estimation
- Sensor Fusion
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.
- 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 - CodeSeniorNeu
RLHF-Pipeline für einen domänenspezifischen Assistenten
Du erhältst etwa 3.000 menschliche Präferenz-Paare (zwei Modellantworten plus ein 'besser/schlechter'-Label, vergeben von juristischen Annotator:innen). Trainiere ein Reward Mod…
- Rlhf
- Reward Modeling
- Ppo
Fachübergreifend - ResearchGrundlagenNeu
Discovery-Sprint für ein KI-Produkt in einer Marketing-Agentur
Du planst und führst sieben semi-strukturierte Kundengespräche je 45 Minuten mit echten Texter:innen, Account-Manager:innen und einer Geschäftsführerin (Rollenspiel mit Mentor:i…
- Customer Discovery
- Jobs To Be Done
- User Interviewing
AI for Business and AI Product Management - 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 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
Pflanzen-Erkennungs-App für ein Freiburger Naturschutz-Projekt
Sie erhalten 8.000 gelabelte Pflanzenbilder aus iNaturalist (auf die 25 regionalen Arten gefiltert) plus 200 Bilder, die Ehrenamtliche selbst gemacht haben (mit handheld-typisch…
- Image Classification
- Transfer Learning
- Data Augmentation
Computer Vision (Undergraduate) - ResearchSeniorNeu
Forschungsdesign: Wirken Sprachmodell-Tutoren bei Erstsemestern?
Du entwirfst eine drei-armige Studie (Sprachmodell-Tutor, menschliche Tutor:innen, kein Tutor) über ein Semester mit rund 600 Erstsemestern in Einführungs-Statistik. Definiere d…
- Experiment Design
- Pre Registration
- Power Analysis
Fachübergreifend - AnalysisMittelstufeNeu
Ensemble-Vergleich für die Churn-Prognose bei einem Telco
Du erhältst einen anonymisierten Vertrags-Datensatz von rund 480.000 Privatkund:innen mit 65 Features (Vertragsdaten, Verbrauchsverhalten, Service-Tickets) und einem 90-Tage-Chu…
- Ensemble Methods
- Gradient Boosting
- Statistical Learning
Statistical Machine Learning - CodeMittelstufeNeu
Reading-Comprehension-Modell fuer medizinische Beipackzettel
Du erhaeltst 80 Beipackzettel plus 400 manuell annotierte Frage-Antwort-Paare (inklusive 60 'no-answer'-Faelle). Finetune ein extraktives QA-Modell (z. B. ein deutsches BERT) au…
- Reading Comprehension
- Extractive Qa
- No Answer Detection
Question Answering and Conversational Systems - CodeMittelstufeNeu
Empfehlungssystem für ein Berliner Musik-Streaming-Startup
Du erhältst einen anonymisierten Listen-Datensatz von rund 600.000 Nutzer:innen und 90.000 Tracks (rund 35 Millionen Listen-Events der letzten 12 Wochen). Implementiere (1) eine…
- Recommender Systems
- Collaborative Filtering
- Embeddings
Fachübergreifend - AnalysisMittelstufeNeu
Spektrale Analyse eines Stromnetz-Graphen für Resilienz-Bewertung
Du bekommst den anonymisierten Mittelspannungsnetz-Graph (rund 2.800 Knoten, 3.500 Kanten) und Ausfallhistorie der letzten 5 Jahre. Berechne Laplace-Spektrum und algebraische Ko…
- Spectral Methods
- Graph Analysis
- Network Resilience
Machine Learning on Graphs - CodeSeniorNeu
Bild-Text-Alignment für medizinisches Reporting im Schweizer Healthtech
Sie nutzen den öffentlichen MIMIC-CXR-Datensatz (Röntgen-Thorax + Befunde) für Training und Eval. Trainieren oder fine-tunen Sie ein CLIP-Variant-Modell (z. B. BiomedCLIP oder O…
- Vision Language Models
- Biomedclip
- Fine Tuning
Fachübergreifend - CodeSeniorNeu
Citation-getreuer RAG-Assistent fuer Wiener Kanzlei
Du erhaeltst 12.000 anonymisierte Dokumente plus 120 Frage-Antwort-Paare mit explizit zitierten Quellen. Implementiere: (1) Embedding-Index ueber ein juristisches mehrsprachiges…
- RAG Architecture
- Citation Tracking
- Hallucination Detection
Retrieval-Augmented Generation - ResearchMittelstufeNeu
Inductive-Logic-Programming für die Diagnose von Maschinenfehlern
Du bekommst 8.000 Service-Tickets mit Logs, beobachteten Symptomen und bestätigter Diagnose plus Hintergrund-Wissen (Maschinen-Komponentenbaum als Prolog-Fakten). Setze ein ILP-…
- Inductive Logic Programming
- Logic Programming
- Rule Design
Fuzzy Logic, Knowledge Representation, and Symbolic Reasoning - CodeMittelstufeNeu
GNN-basierte Betrugserkennung für ein Zahlungs-Netzwerk
Du bekommst zwei Wochen anonymisierter Transaktionen als gerichteter bipartiter Graph (rund 280k Nutzer-Knoten, 12k Händler-Knoten, 1,2 Mio. Kanten) plus Betrugs-Labels. Impleme…
- Graph Neural Networks
- Graphsage
- Pytorch Geometric
Machine Learning on Graphs - AnalysisMittelstufeNeu
Vision Transformer für 3D-MRT-Anomalieerkennung benchmarken
Du verwendest den öffentlichen BRATS-Datensatz (Hirntumor-MRT, frei zugänglich) als Stellvertreter für die internen Daten. Implementiere drei Architekturen mit MONAI (medizinisc…
- Vision Transformers
- Medical Imaging
- Pytorch
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Trainings-Datensatz und Urheberrecht für ein deutsches Generative-AI-Startup
Du analysierst drei mögliche Datenquellen für das Modell: 1) ein öffentliches Web-Crawl-Datensatz (LAION-5B-ähnlich), 2) ein lizenzierter Bestand eines kommerziellen Bild-Anbiet…
- Copyright Law
- Text And Data Mining
- Training Data Policy
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.