AI Engineering
KI Engineering
Zwischen einem vielversprechenden Forschungspapier und einer Funktion, die Menschen tatsächlich nutzen, liegt eine lange, unspektakuläre Brücke – und AI Engineers bauen sie. Der Job besteht darin, Modelle, die in Notebooks funktionieren, in Systeme zu verwandeln, die unter echtem Traffic, echten Kosten und echten Nutzern mit unordentlichen Fragen bestehen.
Gute Arbeit zeigt sich in einer Retrieval-Pipeline, die Antworten zu neunzig-soundso Prozent richtig liefert, mit Evaluation-Harnesses, die Regressionen abfangen, bevor sie ausgerollt werden. Studierende wachsen in diese Rolle hinein, indem sie Python und PyTorch als Instrumente und nicht als Abhakpunkte behandeln und dann lernen, über Latenz, Evaluation und Kosten gemeinsam nachzudenken.
Wenn du es magst, Ideen in laufende Software zu nähen, wird dir dieser Weg wie ein Zuhause vorkommen.
- 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
Large Language Models - CodeEinsteigerNeu
CSP-Solver für die Schichtplanung einer Pflegeeinrichtung
Du erhältst eine synthetische Personalliste (80 Personen, 5 Qualifikationen, 4 Standorte) und einen Katalog von harten und weichen Constraints: harte (gesetzliche Ruhezeiten von…
- Constraint Programming
- Or Tools
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Artificial Intelligence: Principles and Techniques - CodeEinsteigerNeu
Multi-Turn-FAQ-Bot fuer FMCG-Marke in Duesseldorf
Du erhaeltst eine FAQ-Bibliothek mit rund 1.200 Frage-Antwort-Eintraegen, 150 anonymisierte historische Mehrturndialoge und ein Beschwerden-Eskalations-Tag. Baue: (1) Hybride Re…
- Conversational Ai
- Hybrid Retrieval
- LLM Reranking
Question Answering and Conversational Systems - CodeEinsteigerNeu
Latenz- und Kosten-Optimierung für ein Hamburger E-Commerce-Chat
Du erhältst Zugriff auf 50.000 anonymisierte Chat-Sessions plus Kosten- und Latenz-Logs. Baue (1) einen Klassifikator (klein, ggf. Distil-Modell oder Few-Shot mit GPT-4o-mini), …
- Finops & Kostenoptimierung
- Model Routing
- Streaming
LLM Application Development 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
- CodeEinsteigerNeu
LLM-Pilotierung für Compliance-Recherche in einer Privatbank
Du erhältst 600 anonymisierte Presseausschnitte mit menschlichen Labels und einen API-Zugang zu einem hosted LLM. Baue eine RAG-Pipeline (Retrieval-Augmented Generation — Sprach…
- LLM Prompting
- RAG Architekturen
- Vector Databases
AI and Quantitative Finance - CodeEinsteigerNeu
Semantische Vertragssuche für eine Legal-Tech-Kanzlei aufbauen
Du erhältst 5.000 anonymisierte deutsche Vertragsklauseln (Mustertexte) plus 20 gelabelte Suchanfragen mit jeweils 5-10 erwarteten Treffern. Wende zwei Embedding-Modelle an (ein…
- Vektor Datenbank Grundlagen
- Word Embeddings
- Semantic Search
Vector Databases and Embeddings - CodeEinsteigerNeu
HTN-Planungsmodell für einen Tiroler Outdoor-Touranbieter prototypisieren
Sie modellieren Touren als Hierarchical Task Networks: hohe Ebene (Tour) zerlegt sich in Etappen, Etappen in Aktionen (Anstieg, Hütte beziehen, Gipfeleinlage). Nutzen Sie eine H…
- Htn Planning
- WissensrepräSentation
- Python Oder Javascript
Automated Planning - CodeEinsteigerNeu
MDP-basierte Lagerentnahme-Strategie für einen Logistikdienstleister
Definiere ein MDP mit Zuständen (Position des Fahrzeugs, Inhalt der Auftragsliste), Aktionen (nächste Aufgabe wählen) und stochastischen Übergängen (eine bekannte Auftragsausfal…
- Markov Decision Process
- Value Iteration
- Policy Iteration
Artificial Intelligence: Principles and Techniques - 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.
- CodeEinsteigerNeu
RAG-Prototyp für IT-Helpdesk eines OWL-Mittelständlers
Sie erhalten einen anonymisierten Korpus von rund 1.200 internen Wiki-Artikeln + 300 historischen Ticket-Antworten. Bauen Sie eine RAG-Pipeline: Embedding eines Open-Source-Mode…
- RAG Architekturen
- Word Embeddings
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AI/ML Practicum and Hands-on Lab - CodeEinsteigerNeu
Evaluations-Framework für ein RAG-System eines E-Commerce-Suchstartups
Du erhältst die bestehende RAG-Pipeline (LangChain + OpenAI), 250 kuratierte Testanfragen mit Goldstandard-Antworten und ein vom Team gewünschtes Mindestmaß an Faithfulness. Bau…
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- Ci Cd
Information Retrieval and Search - CodeEinsteigerNeu
Suchbasierte Routenoptimierung für Notarztwagen-Stationierung
Du erhältst einen vereinfachten Wiener Stadtgraphen (4.000 Knoten) plus historische Notfall-Inzidenzhäufigkeiten je Bezirk (anonymisiert auf Tagesebene). Modelliere das Problem …
- Local Search
- Simulated Annealing
- Genetic Algorithms
Artificial Intelligence: Principles and Techniques
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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Anweisungen für ein Modell zu schreiben, ist ein seltsames neues Handwerk. Die Wörter, die du wählst, ihre Reihenfolge, die Beispiele, die du einfügst – all das prägt, was ein System mit mehreren Milliarden Parametern als Nächstes tatsächlich tut. Prompt Engineers behandeln das als echte Ingenieurdisziplin: Sie versionieren Prompts in Tools wie PromptLayer, führen Evaluierungen über Tausende von Testfällen durch, optimieren Kosten und Latenz in der Produktion und arbeiten mit Fachexperten zusammen, um deren Urteilsvermögen in Text zu kodieren. Die Rolle ist so neu, dass Studierende sie oft erst im Job mitdefinieren. Hineinzuwachsen bedeutet, ein Gespür dafür zu entwickeln, wie Modelle versagen, wann stattdessen Fine-Tuning sinnvoll ist und wie man Spezifikationen präzise genug formuliert, um sie auszuliefern. Gute Prompt Engineers messen alles und vertrauen Bauchgefühlen nur als Ausgangspunkt.
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Die auf dieser Seite gezeigten Fähigkeiten und Disziplinen stammen aus dem Ewance-Challenge-Katalog. Wenn das Mediangehalt für diese Rolle via Adzuna verfügbar ist, wird es oben mit Stichprobengröße und Land angezeigt.
Porträt: Foto von Ludovic Migneault auf Unsplash.