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
SHAP-Erklärungen für ein Kredit-Scoring-Modell unter EU-AI-Act
Du erhältst ein vorhandenes XGBoost-Modell, einen anonymisierten Datensatz von 12.000 abgeschlossenen Anträgen plus die Kundenkommunikations-Richtlinie der Bank. Berechne SHAP-W…
- Shap
- Model Interpretability
- Explainable Ai
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Open-Domain-QA-System fuer juristische Datenbank eines Frankfurter Verlags
Du erhaeltst einen Auszug von rund 50.000 Entscheidungen plus 300 manuell annotierte Frage-Antwort-Paare mit Quellenangabe. Implementiere: (1) BM25-Index ueber Pyserini oder Who…
- Open Domain Qa
- Bm25 Retrieval
- Extractive Qa
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Q-Learning fuer Lagerwagen-Disposition bei Hamburger Logistiker
Du baust einen Simulator (Python + Gymnasium-API) mit einem 12x12-Gitter, 40 Lagerwagen, 6 Eingangs- und 4 Versandzonen, und einer Auftrags-Generation mit Poisson-Verteilung. De…
- Q Learning
- Markov Decision Processes
- Exploration Exploitation
Fachübergreifend - 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 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
- ResearchSeniorNeu
Federated Learning fuer einen multi-zentrischen MRT-Datensatz
Du simulierst Federated Learning mit Flower oder PySyft auf 3 simulierten Standorten (rund 200 MRT-Volumen pro Standort, BraTS-aehnlicher Datensatz). Trainiere ein 3D-U-Net mit …
- Federated Learning
- Medical Image Segmentation
- U Net
Machine Learning for Imaging and Medical Image Analysis - CodeEinsteigerNeu
Logik-basiertes Sudoku-Tool als Lehrbeispiel
Implementiere zwei Sudoku-Löser in Python: 1) eine CSP-Variante mit Backtracking, der zusätzlich die Heuristik 'kleinster verbleibender Wertebereich' (Minimum Remaining Values —…
- Constraint Satisfaction
- Backtracking
- Logical Inference
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Multi-Anbieter-LLM-Gateway für ein Berliner B2B-SaaS
Du baust einen FastAPI-Service mit (1) einheitlicher Schnittstelle (OpenAI-kompatibles Chat-Completions-API); (2) Routing-Regeln (z. B. nach Modell-Tag, Region, Kosten); (3) aut…
- LLM Gateway
- Fastapi
- Litellm
Fachübergreifend - 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 - 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
Strukturierte Extraktion aus Lieferanten-PDFs fuer Mittelstaendler
Du erhaeltst 200 anonymisierte PDF-Auftragsbestaetigungen plus eine handgepflegte Ground-Truth-JSON-Datei. Definiere ein JSON-Schema (Bestellnummer, Liefertermin als ISO-8601, P…
- Prompt Engineering
- Structured Output
- Json Mode
Fachübergreifend - 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 - ResearchMittelstufeNeu
Belohnungsmodell und DPO für ein Berliner Schreibassistenz-Startup
Du erhältst 3.000 Präferenz-Paare (gewünschte vs. unerwünschte Antwort) sowie 200 Hold-out-Prompts. Baue eine Pipeline mit (1) Aufbau eines Belohnungsmodells aus den Präferenz-P…
- Alignment
- Dpo
- Rlhf
Large Language Models - 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 Get recognized by recruiters and employers.
Credentials are blockchain-anchored via LearnCoin — tamper-evident, portable, link-shareable on LinkedIn and beyond.
Why Ewance
- CodeMittelstufeNeu
Produktiv-LLM-Service mit Caching und Fallback-Logik
Sie entwerfen und implementieren einen FastAPI-basierten LLM-Proxy-Service mit folgenden Funktionen: (1) semantisches Caching mit Vector-Lookup über Redis + Embeddings, (2) Mult…
- LLM Engineering
- Semantic Caching
- Fastapi
ML Engineering and Production ML - CodeMittelstufeNeu
Inference-Serving-Latenz für Berliner Fintech-Plattform
Sie erhalten ein bereits trainiertes XGBoost+kleines Transformer-Hybrid-Modell und einen anonymisierten Lastprofil-Trace (rund 1.500 RPS Peak). Setzen Sie das Modell unter drei …
- Model Serving
- Latency Optimization
- Load Testing
Machine Learning Systems - CodeEinsteigerNeu
Knowledge Distillation für ein IoT-Türschloss mit Stimmerkennung
Du bekommst ein in PyTorch trainiertes Lehrer-Modell (rund 18 MB, ECAPA-TDNN-Stil) plus 8.000 5-Sekunden-Sprachfenster mit Sprecher-Labeln. Trainiere ein Schüler-Modell unter 50…
- Knowledge Distillation
- Edge Inference
- Pytorch
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Container-Orchestrierung für ein Hamburger Healthtech-Startup
Sie erhalten den Source-Code der drei Services (Node.js und Python), ein Beispiel-Lasttest-Skript und das Datenmodell. Containerisieren Sie die drei Services mit Docker, schreib…
- Kubernetes
- Docker
- AWS
Cloud Computing for Data and ML - CodeMittelstufeNeu
Sequenzmodell fuer Sturzerkennung in einem Pflegeheim
Du erhaeltst rund 12 000 markierte Sequenzen (10 Sekunden, dreiachsig, 50 Hz) aus den Wearables — etwa 5 Prozent davon sind echte Sturz-Ereignisse, der Rest sind Alltagsbewegung…
- Sequence Models
- Time Series
- Deep Learning
Machine Perception - ResearchSeniorNeu
Generatives Augmentations-Modell fuer einen Lebensmittelinspektor
Du erhaeltst rund 8 000 Inspektor-Bilder (3 000 fehlerfrei, 4 500 haeufige Defekte, 500 Mikrorisse) plus eine vortrainierte Stable-Diffusion-Pipeline. Verwende ControlNet oder D…
- Generative Models
- Data Augmentation
- Computer Vision
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Visuelle Regal-Analyse für einen Lebensmittel-Filialisten
Du erhältst rund 1.500 Regal-Fotos aus 20 anonymisierten Filialen plus Annotationen (Produkt-Bounding-Boxes, Lückenpositionen, Preisetiketten) und einen Katalog von 250 Produkte…
- Object Detection
- Image Classification
- Model Quantization
Visual Intelligence and Visual Reasoning - ResearchMittelstufeNeu
Embedding-Modell für deutsche Produktdaten feinjustieren
Du erhältst 80.000 Produkt-Datensätze (Titel, Beschreibung, Kategorien) plus 1.200 historische Klick-Logs ('Anfrage X -> geklicktes Produkt Y') und 100 manuell gelabelte Test-An…
- Embedding Fine Tuning
- Contrastive Learning
- Sentence Transformers
Vector Databases and Embeddings - DesignEinsteigerNeu
Interaktive Erklärungs-Demo für ein Modell in der Bioinformatik
Du bekommst ein vortrainiertes XGBoost-Modell für Varianten-Pathogenität, einen Validierungsdatensatz und Feedback aus zwei Voruser-Tests mit Bioinformatiker:innen. Baue eine St…
- Interactive Ml
- Shap
- Streamlit
Explainable and Interpretable AI - AnalysisEinsteigerNeu
Dependency-Parsing-Studie für Lexikografie-Verlag in Mannheim
Sie evaluieren drei Parser auf dem deutschen UD-GSD-Testset (Universal Dependencies German): (1) Stanza, (2) spaCy de_core_news_lg, (3) Trankit. Messen Sie LAS (Labeled Attachme…
- Dependency Parsing
- Universal Dependencies
- Spacy
Natural Language Processing - 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 - CodeEinsteigerNeu
Prompt-Versionierung und Regressionstests für ein Wiener KI-Produkt
Du baust ein System mit (1) Prompt-Speicher als versionierten Markdown-/YAML-Dateien im Git-Repo; (2) Test-Set von 200 Beispielen mit Goldstandard-Antworten; (3) GitHub-Actions-…
- Prompt Versioning
- Ci Cd
- LLM Evaluation
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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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.