Information-Retrieval-Index für ein Versicherungs-Wissensportal
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Erstelle einen hybriden Suchindex für ein Versicherungsportal und evaluiere ihn mit nDCG@10 – inklusive verifizierbarem Zertifikat.
Das Szenario
Die Versicherung (rund 2,4 Mrd. EUR Beitragsvolumen, eigenständiger Versicherungsverein auf Gegenseitigkeit) verliert geschätzte 12 Minuten pro Sachbearbeiter:in pro Tag durch ineffektive Suche — das Projekt hat klaren Business-Case.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie ersetzt man eine veraltete Volltextsuche in einem juristischen Versicherungs-Korpus durch ein modernes Hybrid-IR-System mit nachweisbar besserer Relevanz?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- BM25 und Embedding-Retrieval kombiniert (Hybrid) korrekt einsetzen
- Standard-IR-Metriken (nDCG, MRR, Recall) implementieren und interpretieren
- Sentence-Embeddings für deutsche juristische Texte auswählen
- Search-API mit performanter Re-Ranking-Stufe produktiv bauen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Information Retrieval
Apply information retrieval to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Bm25
Apply bm25 to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Embeddings
Apply embeddings to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Elasticsearch
Apply elasticsearch to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Evaluation Metrics
Apply evaluation metrics to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Fastapi
Apply fastapi to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Backend-Entwickler:in
Hybrid-Search-Backends sind eines der gefragtesten Backend-Profile in deutschen Konzernen, die ihre internen Wissensportale modernisieren — Elasticsearch + Embeddings ist die Standard-Stack-Kombination.
Dieses Projekt schärft
- information-retrieval
- elasticsearch
- fastapi
Data Scientist
Data Scientists mit IR-Evaluations-Erfahrung sind die Brücke zwischen Modell-Forschung und produktiver Suche — eine seltene und gut bezahlte Spezialisierung.
Dieses Projekt schärft
- embeddings
- evaluation-metrics
- information-retrieval
AI Engineer
RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) basieren auf genau dieser Pipeline — wer Hybrid-Retrieval beherrscht, hat einen direkten Übergang in LLM-Integrations-Rollen.
Dieses Projekt schärft
- embeddings
- bm25
- information-retrieval
Noch eine Sache