Personalisierte Nachhilfe-App mit adaptiver Aufgaben-Engine
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Baue eine adaptive Nachhilfe-App mit Aufgaben-Engine, drei Frontends und CI. Erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Das Startup hat 14 Mitarbeitende, sitzt in Wien-Neubau und ist Teil eines österreichischen Bildungs-Accelerators. Pilot-Schulen sind drei Wiener Gymnasien; die Anforderungen sind klar definiert und das Produktteam wartet auf das Capstone-Projekt-Ergebnis als Grundlage für die Series-A-Vorbereitung.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie baut ein vierköpfiges Team in zwölf Wochen eine vollwertige adaptive Nachhilfe-App, die rollen-basiert nutzbar ist und für drei Pilot-Schulen produktiv eingesetzt werden kann?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Eine vollwertige Produkt-Anwendung mit ML-Komponenten im Team bauen
- Bayes'sche Inferenz produktiv in eine Empfehlungs-Engine integrieren
- LLMs als Erklärungs-Schicht in einer rollen-basierten Anwendung einsetzen
- Klassische SE-Praktiken in einem AI-Projekt diszipliniert anwenden
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.
- Adaptive Learning
Apply adaptive learning to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Bayesian Inference
Apply bayesian inference to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Llm Integration
Apply llm integration to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- React
Build component-based UI with hooks, state management, and modern React patterns.
- Fastapi
Apply fastapi to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Ci Cd
Apply ci cd to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Team Coordination
Apply team coordination 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.
AI Engineer
AI Engineers in EdTech-Startups verbinden Empfehlungs-Engines, LLM-Integration und Full-Stack-Entwicklung. Die Challenge übt genau dieses Profil in einem realen Pilot-Setting.
Dieses Projekt schärft
- adaptive-learning
- llm-integration
- fastapi
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers in Anwendungs-Domänen müssen ML-Komponenten in produktive Apps integrieren, nicht nur Modelle trainieren. Die Bayes'sche Engine plus CI/CD ist das Standard-Setup dafür.
Dieses Projekt schärft
- bayesian-inference
- ci-cd
- python
AI Product Manager
AI Product Manager im EdTech-Bereich koordinieren genau solche Multi-Rollen-Produkte. Die Challenge ist ein realistischer Vorgeschmack auf die Produktverantwortung in einem Pilot-Mandat.
Dieses Projekt schärft
- adaptive-learning
- llm-integration
- team-coordination
Noch eine Sache