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
- CodeEinsteigerNeu
LLM-Evaluations-Suite für ein Wiener KI-Beratungshaus
Du baust eine Python-Suite mit (1) Aufgaben-Definitionen je Klasse; (2) Standard-Datensätzen (MMLU für Wissen, GSM8K für Mathe, deutsche Aufgaben aus z. B. dem GermanBenchmark);…
- LLM Evaluation
- Benchmarking
- Multilingual Evaluation
Fachübergreifend - 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 - AnalysisMittelstufeNeu
Imitation-Learning-Baseline für ein autonomes Lieferfahrzeug
Du erhältst 12 Stunden Telemetrie + Kamera-Stream menschlicher Sicherheitsfahrten aus dem Münchner Innenstadtgebiet sowie einen CARLA-Stadt-Simulator. Trainiere eine Behavior-Cl…
- Imitation Learning
- Behavior Cloning
- Pytorch
Deep Reinforcement Learning - CodeMittelstufeNeu
PINN für die Wärmeleitung in einem Spritzgießwerkzeug
Du erhältst 200 FEM-Referenzlösungen für unterschiedliche Kühlkanal-Geometrien (Position und Durchmesser) eines vereinfachten 2D-Werkzeugquerschnitts. Implementiere ein PINN mit…
- Physics Informed Neural Networks
- Pytorch
- Scientific Computing
AI for Science and Engineering Develop in-demand professional skills.
Each challenge names the skills it strengthens. Over time, your profile fills with the competences a hiring manager would actually look for.
Why Ewance
- CodeMittelstufeNeu
Daten-Pipeline für Streaming-Features bei einem Wiener Online-Händler
Du erhältst eine Beispiel-Topologie (Browse-, Cart-, Order-Events als Kafka-Topics mit jeweils rund 8.000 Events/s in Spitzen), das aktuelle Batch-Feature-Schema (12 Aggregat-Fe…
- Streaming
- Apache Kafka
- Apache Spark
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Hand-Tracking-Pipeline für ein AR-Trainings-Startup verbessern
Du erhältst rund 6 Stunden aufgezeichnete Hand-Tracking-Sessions aus 20 Trainings-Lern-Aufgaben plus die zugehörigen Headset-Logs. Klassifiziere die Fehler-Modi (schneller Move,…
- Pose Estimation
- Temporal Smoothing
- Kalman Filter
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Spark-Pipeline für Risiko-Scoring bei einem Frankfurter B2B-Fintech
Du erhältst die bestehende pandas-Pipeline (Feature-Aggregation über 30/90/180-Tage-Fenster pro Geschäftskund:in plus ein bereits trainiertes XGBoost-Modell als PMML-Export), ei…
- Apache Spark
- Distributed Computing
- Feature Engineering
Fachübergreifend - CodeSeniorNeu
Sim-to-Real-Transfer für einen Quadruped-Inspektionsroboter
Du arbeitest in Isaac Gym (NVIDIA-GPU-beschleunigter Roboter-Simulator) mit einem URDF des Roboters. Trainiere eine Policy zum Laufen auf nassem Beton mit Domain-Randomization ü…
- Learning Based Control
- Reinforcement Learning
- Simulation
Robotics - Browse challenges
Explore role
Strategy Analyst
Frame the business question, model the options, build the recommendation. From market sizing to competitive analysis, this role is where strategy consulting meets in-house decision-making.
- CodeEinsteigerNeu
Actor-Critic-Agent für ein klassisches Echtzeitstrategie-Spiel
Du erhältst eine Trainingsumgebung mit 20x20-Karte, drei Einheitstypen, Ressourcen-Sammeln und Kampfmechanik (Gymnasium-kompatibel) sowie den heutigen heuristischen Gegner. Trai…
- Actor Critic
- Policy Gradients
- Reinforcement Learning
Fachübergreifend - CodeSeniorNeu
Actor-Critic fuer adaptive Ampelsteuerung in einer mittleren Stadt
Du erhaeltst eine SUMO-Konfiguration fuer den Innenstadtbereich mit 8 Kreuzungen sowie Verkehrszaehldaten fuer eine typische Werktagswoche. Implementiere Multi-Agent-Actor-Criti…
- Actor Critic
- Multi Agent Rl
- Function Approximation
Reinforcement Learning - ResearchMittelstufeNeu
MDP-basiertes Lagerbestands-Modell für einen Online-Apotheker
Du erhältst 18 Monate Verkaufs-, Bestell- und Lieferzeit-Daten für 30 SKUs (Mix aus schnelldrehend und sporadisch). Formuliere für jede SKU ein MDP (Zustand = Lagerstand + ausst…
- Markov Decision Process
- Dynamic Programming
- Value Iteration
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Policy Gradient fuer Energy-Storage-Bidding in Berlin
Du erhaeltst 6 Monate Spotmarkt- und Regelleistungspreise (15-Minuten-Aufloesung) sowie eine Batterie-Spezifikation (Kapazitaet, Lade-/Entlade-Wirkungsgrad, Zyklus-Kostenmodell)…
- Policy Gradient
- Reinforce
- Function Approximation
Reinforcement Learning Get recognized by recruiters and employers.
Credentials are blockchain-anchored via LearnCoin — tamper-evident, portable, link-shareable on LinkedIn and beyond.
Why Ewance
- ResearchMittelstufeNeu
Capability- und Safety-Evaluation für ein Open-Source-LLM
Du erhältst Zugang zum Modell und zu einer Liste etablierter Benchmark-Suites (z. B. MMLU für allgemeines Wissen — Massive Multitask Language Understanding — mit deutschsprachig…
- Capability Evaluation
- Safety Evaluation
- Benchmark Design
AI Measurement and Evaluation - CodeMittelstufeNeu
Bedarfs-Prognose für die Lager-Logistik eines Wiener FMCG-Distributors
Du erhältst 3 Jahre Wochen-Verkaufs-Daten für rund 1.200 SKUs in 4 Lagern (rund 250.000 SKU-Lager-Wochen-Kombinationen) plus eine Promotion-Liste pro SKU und Woche. Implementier…
- Time Series
- Hierarchical Forecasting
- Demand Forecasting
Time Series Analysis and Forecasting - CodeMittelstufeNeu
Pick-and-Place-Planung für einen Stuttgarter Automobilzulieferer
Du arbeitest in PyBullet oder Isaac Sim mit einem simulierten UR5e- oder Franka-Arm und einer Top-Down-RGB-D-Kamera. Implementiere: (1) eine Greif-Kandidaten-Generierung aus der…
- Motion Planning
- Grasping
- Manipulation
Advanced Robotics - AnalysisMittelstufeNeu
Szenenverständnis-Benchmark für ein Autonomes-Fahren-Team
Du erhältst 800 Frontkamera-Frames aus DACH-Straßen (Mischung Stadt, Land, Autobahn) plus 80 von Domänenexpert:innen geschriebene Szenenbeschreibungen als Goldstandard. Vergleic…
- Vision Language Models
- Scene Understanding
- Model Evaluation
Visual Intelligence and Visual Reasoning - CodeEinsteigerNeu
Computational-Photography-Pipeline für Modefotos im Studio
Du erhältst 800 Rohaufnahmen (RAW + JPEG) plus Metadaten aus drei Studio-Sessions sowie eine Liste der heutigen manuellen Verarbeitungs-Schritte. Implementiere eine Pipeline in …
- Computational Photography
- Image Processing
- Background Removal
Image Processing and Computational Imaging - CodeMittelstufeNeu
Neuronale MT-Domaenenadaption fuer einen Maschinenbau-Dokumentationsanbieter
Du erhaeltst rund 200 000 parallele Saetze Deutsch-Englisch aus Wartungsanleitungen und Bedienhandbuechern eines Maschinenbau-Korpus. Wahle ein vortrainiertes Modell (z. B. Hels…
- Neural Machine Translation
- Domain Adaptation
- Fine Tuning
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Objekterkennung für ein Erfurter Solarpark-Drohnenmonitoring
Sie erhalten 3.500 gelabelte Drohnenbilder (Bounding-Boxes für Hotspot, Verschmutzung, Beschädigung). Trainieren Sie einen YOLOv8-Detektor mit Transfer Learning und vergleichen …
- Object Detection
- Transfer Learning
- Pytorch
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 - CodeMittelstufeNeu
DQN-Routing-Policy für mobile Lagerroboter trainieren
Du bekommst einen Gymnasium-kompatiblen Lager-Simulator (50x50-Raster, 8 dynamische Fußgänger als Hindernisse, 20 zufällige Pick-Positionen) und das Baseline-A*-Skript. Trainier…
- Deep Q Learning
- Reinforcement Learning
- Pytorch
Deep Reinforcement Learning - CodeSeniorNeu
Agentic-RAG fuer Innovationsabteilung eines Schweizer Versicherers
Du erhaeltst die Dokumentenbasis plus 30 komplexe Fragen mit Soll-Antworten und erwarteten Quellen. Baue: (1) Query-Decomposition-Schritt (LLM zerlegt Frage in 2-5 Teilfragen), …
- Agentic RAG
- Query Decomposition
- Multi Step Reasoning
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Code-Agent für ein Berliner DevTools-Startup evaluieren
Du baust den Agenten mit dem OpenAI-Compatible-API-Pfad gegen ein offenes LLM (z. B. Llama 3 70B), mit Werkzeugen für Datei-Lesen, Datei-Schreiben, Test-Ausführung und Git-Opera…
- LLM Agents
- Tool Use
- Code Generation
AI Agents and LLM-Based Agents - CodeMittelstufeNeu
Change-Point-Detektion in Transaktions-Daten einer Frankfurter Bank
Du erhältst einen anonymisierten Datensatz von rund 12.000 Geschäfts-Kund:innen mit 24 Monaten täglicher Transaktions-Aggregat-Statistik (Anzahl, Volumen, Durchschnitt, Standard…
- Time Series
- Change Point Detection
- Anomaly Detection
Time Series Analysis and Forecasting
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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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.