AI Engineering
NLP Engineering
Sprache ist chaotisch. Menschen machen Rechtschreibfehler, widersprechen sich selbst, stellen dieselbe Frage auf fünf verschiedene Arten und erwarten, dass eine Maschine sie versteht. NLP-Ingenieure bauen die Systeme, die genau das versuchen.
Die Rolle spannt einen Bogen von klassischer Textverarbeitung mit spaCy über moderne Retrieval-Augmented-Architekturen, die mit LangChain zusammengefügt werden, bis hin zu den ständigen Abwägungen, wann man feinjustiert, wann man promptet und wann man auf Regeln zurückfällt. Sie belohnt Menschen, die sowohl Linguistik als auch Systemdenken lieben. Studierende wachsen in diese Rolle hinein durch kleine Projekte – einen Frage-Antwort-Bot über ihre Notizen, einen Klassifikator für ihren Posteingang – die die wahren Fehlermodi von Sprachmodellen offenlegen.
Gute NLP-Ingenieure beschäftigen sich mit Evaluation genauso intensiv wie mit Architektur.
- CodeMittelstufeNeu
Structured Prediction für die Layoutextraktion in einem Düsseldorfer LegalTech
Du erhältst 4.000 annotierte deutsche Vertrags-PDFs mit pro Token gelabelten Klauselgrenzen, Sektionsgrenzen und Klauseltypen (15 Klassen). Trainiere zwei Modelle: (a) BERT-Base…
- Structured Prediction
- Conditional Random Fields
- Named Entity Recognition (Ner)
Advanced Machine Learning - CodeMittelstufeNeu
Reading-Comprehension-Modell fuer medizinische Beipackzettel
Du erhaeltst 80 Beipackzettel plus 400 manuell annotierte Frage-Antwort-Paare (inklusive 60 'no-answer'-Faelle). Finetune ein extraktives QA-Modell (z. B. ein deutsches BERT) au…
- Reading Comprehension
- Extractive Qa
- No Answer Detection
Question Answering and Conversational Systems - ResearchEinsteigerNeu
Word-Embedding-Vergleich für Stuttgarter Automotive-NLP-Team
Sie erhalten 280.000 deutsche Werkstatt-Reports. Trainieren Sie zwei Embedding-Varianten von Grund auf auf der Domäne: (1) Word2Vec mit Skip-Gram, (2) FastText (handhabt OOV-Wör…
- Word Embeddings
- Word2vec
- Fasttext
Neural Networks for NLP - CodeMittelstufeNeu
Natural Language Inference für ein Berliner Insurtech-Klauselsystem
Sie erhalten 4.500 gelabelte deutschsprachige Antragstexte mit jeweils zehn Standardklauseln und der korrekten Inferenz (Klausel gilt zwingend, ausgeschlossen, offen). Trainiere…
- Natural Language Inference
- Fine Tuning
- Modell Evaluation
Computational Semantics 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
- 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
- Natural Language Processing (NLP)
Speech Recognition and Spoken Language Processing - CodeEinsteigerNeu
Klassifikator für Beschwerde-Tickets eines Telekommunikations-Anbieters
Du erhältst rund 40.000 gelabelte Beschwerde-Texte (4 Monate Historie, 14 Klassen) plus eine Klassen-Definition mit Beispielen. Vergleiche eine klassische TF-IDF + logistische R…
- Text Classification
- Hugging Face Transformers
- Tf Idf
Data Mining and Knowledge Discovery - ResearchEinsteigerNeu
Sprachsynthese für einen Schweizer Hörbuch-Verlag
Du erhältst zwei vortrainierte deutsche TTS-Modelle (z. B. Coqui XTTS und ein VITS-Baseline) und einen Testtext-Korpus (rund 200 Sachbuch-Absätze, je 1-2 Minuten gesprochen). Er…
- Speech Synthesis
- Audio Processing
- User Study
Speech Recognition and Spoken Language Processing - CodeEinsteigerNeu
Hybride Suche für ein LegalTech-Such-Startup aufbauen
Du erhältst einen Korpus von 25.000 deutschsprachigen Rechtsdokumenten (anonymisiert, frei verfügbar aus offenen Bundesquellen) sowie 200 Anfragen mit Goldstandard-Treffern (dre…
- Information Retrieval
- Bm25
- Dense Retrieval
Information Retrieval and Search - 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.
- 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
Machine Translation - AnalysisEinsteigerNeu
Maschinelle Übersetzung post-edit-Bewertung für ein Schweizer Lokalisierungs-Team
Du erhältst 4.000 Quelltexte (Software-Strings + technische Doku) mit Übersetzungs-Goldstandard und Post-Editing-Logs (Zeit, Edits, Edit-Typ). Implementiere ein Framework mit (1…
- Machine Translation
- Evaluation
- Comet
Linguistic Engineering and Language Technologies - CodeMittelstufeNeu
MT-Qualitaetsbewertung-Framework fuer einen mehrsprachigen Konzern
Du baust ein Bewertungsframework in Python, das fuer ein hochgeladenes Uebersetzungspaket folgendes ausgibt: BLEU + chrF + COMET (lernbasierte Bewertung), je Sprache. Ein konfig…
- Mt Evaluation
- Neural Machine Translation
- Python Oder Javascript
Machine Translation - CodeMittelstufeNeu
Conversational Customer-Service-Bot fuer Hamburger Energieversorger
Du entwirfst eine Dialog-Architektur mit (1) Intent-Klassifikator fuer 8 Standard-Intents, (2) Slot-Filling pro Intent (z. B. Zaehlernummer, Stand, Datum), (3) Dialog-Manager al…
- Dialogue Management
- Intent Classification
- Slot Filling
Question Answering and Conversational Systems Build a verifiable portfolio.
Submissions become evidence. Reviewers with shipping experience score against a rubric; the result becomes a credential anyone can verify.
Why Ewance
- CodeMittelstufeNeu
Semantische Suche für ein Kölner Rechtsverlags-Portal aufbauen
Sie erhalten 50.000 anonymisierte Urteile und ein Test-Set von 80 Anwältinnen-Suchanfragen mit redaktionell gelabelten relevanten Dokumenten (Recall@10 als Hauptmetrik). Bauen S…
- Distributional Semantics
- Word Embeddings
- Information Retrieval
Computational Semantics - CodeMittelstufeNeu
Grounded Language für einen Wiener Möbel-Konfigurator prototypisieren
Sie erhalten ein vereinfachtes 3D-Datenmodell (Schrank-Module mit Höhe, Breite, Anzahl Laden, Position) plus 1.500 Beispiel-Befehle mit korrekten Modelländerungen als Label. Bau…
- Grounded Language
- Semantic Parsing
- Entity Resolution
Computational Semantics - CodeEinsteigerNeu
NLP-gestützter Kunden-Service-Autoresponder für ein Berliner Fintech
Du erhältst 25.000 anonymisierte Support-Tickets mit 12 Kategorien plus eine Domänen-FAQ-Liste mit 200 Einträgen. Baue eine Pipeline mit (1) feinjustiertem Klassifikator (gbert …
- Text Classification
- RAG Architekturen
- Fine Tuning
Linguistic Engineering and Language Technologies - CodeMittelstufeNeu
seq2seq-Zusammenfassung für Berliner Nachrichten-App
Sie erhalten 50.000 deutsche Artikel-Headline-Paare aus den letzten 3 Jahren. Fine-tunen Sie mt5-base auf 80 % der Paare. Vergleichen Sie mit (1) TextRank-Extraktion, (2) GPT-4o…
- Seq2seq
- Summarization
- Mt5
Neural Networks for NLP - CodeMittelstufeNeu
Named-Entity-Recognition für Schweizer Rechtsanwaltskanzlei
Sie erhalten 1.200 annotierte Vertragsabschnitte (je 400 pro Sprache) mit 8 Entity-Typen. Fine-tunen Sie ein multilinguales XLM-RoBERTa-Modell auf 80 % der Daten und evaluieren …
- Named Entity Recognition (Ner)
- Mehrsprachiges NLP
- Xlm Roberta
Natural Language Processing - 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 - ResearchMittelstufeNeu
Niedrigressourcen-MT fuer Schweizerdeutsch in einer Bundesverwaltung
Du erhaeltst rund 12 000 parallele Saetze (Schweizerdeutsch → Standarddeutsch) plus rund 100 000 einsprachige Saetze in Schweizerdeutsch. Implementiere Backtranslation: trainier…
- Neural Machine Translation
- Data Augmentation
- Low Resource Mt
Machine Translation - CodeEinsteigerNeu
Text-Mining-Pipeline für ein Marktforschungs-Team in Hamburg
Du erhältst 50.000 deutsche Bewertungs-Snippets aus drei FMCG-Kategorien plus eine kuratierte Stichprobe mit Stimmungs-Labels (5.000 Items) und Themen (200 Items). Baue eine Pip…
- Text Mining
- Sentiment Analysis
- Topic Modeling
Linguistic Engineering and Language Technologies - CodeEinsteigerNeu
Informationsextraktion aus deutschen Verträgen für ein Kölner LegalTech
Du erhältst 1.500 anonymisierte deutschsprachige Verträge mit Span-Annotationen für 8 Feldtypen plus 300 Hold-out-Verträge. Implementiere (1) eine regelbasierte Vorverarbeitung …
- Information Extraction
- Ner
- Fine Tuning
Linguistic Engineering and Language Technologies - CodeMittelstufeNeu
Dense Retrieval mit DPR fuer technische Wissensbasis eines Erlanger Maschinenbauers
Du erhaeltst 180.000 Passagen plus 800 historische Frage-Loesung-Paare als Ground Truth. Implementiere: (1) Bi-encoder-Training (z. B. Sentence-BERT oder ein deutsch-englisches …
- Dense Retrieval
- Passage Ranking
- Embedding Models
Question Answering and Conversational Systems - CodeEinsteigerNeu
Transformer-Klassifikator für Kundenservice-Mails in einem Energiehandel
Du erhältst 18.000 gelabelte Mails (6 Klassen, anonymisiert). Trainiere einen deutschen BERT (z. B. GBERT oder dbmdz/bert-base-german-cased), vergleiche gegen TF-IDF + logistisc…
- Transformer Architectures
- Text Classification
- Fine Tuning
Deep Learning - CodeMittelstufeNeu
Semantisches Parsing für ein Münchner B2B-SaaS-Chatfeature
Sie erhalten 2.000 Beispielanfragen mit den korrekten JSON-Filtern als Label und das Datenschema der Plattform (Tickets, Projekte, Personen, Status, Priorität). Bauen Sie einen …
- Semantic Parsing
- Fine Tuning
- Structured Prediction
Computational Semantics - CodeMittelstufeNeu
Maschinelle Übersetzung Deutsch-Türkisch für Berliner Customer-Service
Sie erhalten 24.000 historische Ticket-Antwort-Paare (DE → TR), die intern bereits übersetzt wurden. Fine-tunen Sie NLLB-200-distilled-600M auf 90 % der Paare und evaluieren auf…
- Machine Translation
- Nllb
- Domain Adaptation
Natural Language Processing - CodeMittelstufeNeu
Keyword-Spotting für ein Industrie-Hörgerät auf der Schwäbischen Alb
Du erhältst einen deutschen Keyword-Datensatz mit 8 Warn-Worten (rund 12.000 Samples) und 30 Stunden Industrie-Hintergrund-Geräusche aus Werkshallen. Trainiere ein leichtes Conv…
- Keyword Spotting
- Speech Recognition
- Edge Deployment
Speech Recognition and Spoken Language Processing - CodeMittelstufeNeu
Question-Answering-System für Energieversorger-Wissensbasis
Sie erhalten 5.000 Wiki-Artikel der Sektion 'Netzbetrieb' plus ein selbst zu erstellendes QA-Datenset von 400 Frage-Antwort-Paaren (Sie generieren sie mit Hilfe eines LLM, valid…
- Question Answering
- Extractive Qa
- German Bert
Neural Networks for NLP - 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
Question Answering and Conversational Systems - CodeMittelstufeNeu
Deutsche Sprachsteuerung für ein Infotainment-System eines Autoherstellers
Du erhältst einen deutschsprachigen Befehls-Datensatz (rund 5.000 Audio-Clips mit 60 Infotainment-Befehlen wie 'Navigation nach Stuttgart starten' oder 'Klima auf 21 Grad setzen…
- Speech Recognition
- Audio Processing
- Pytorch Oder Tensorflow
Speech Recognition and Spoken Language Processing - CodeEinsteigerNeu
Transformer-Fine-Tuning für deutsche Patentanwaltskanzlei
Sie erhalten 14.000 deutsche Patentschriften-Abstracts mit Klassen-Labels. Fine-tunen Sie gbert-large (deutsches BERT) auf 80 % der Daten und evaluieren auf 20 %. Baseline: TF-I…
- Fine Tuning
- German Bert
- Text Classification
Neural Networks for NLP - CodeEinsteigerNeu
Lexikalische Ressource für eine Tiroler Tourismus-Plattform
Du erhältst 30.000 Beschreibungstexte (DE/EN/IT-Mix) und drei bestehende inkonsistente Glossare. Baue eine Pipeline mit (1) automatischer Term-Extraktion aus den Beschreibungen …
- Lexical Resources
- Skos
- Term Extraction
Linguistic Engineering and Language Technologies - ResearchMittelstufeNeu
Cross-lingualer Transfer fuer Sentiment-Analyse in DACH-Maerkten
Du erhaeltst rund 80 000 deutsche annotierte Posts (positiv/neutral/negativ), rund 6 000 italienische und 4 000 franzoesische Posts. Implementiere drei Setups: (1) deutsches XLM…
- Transfer Learning
- Cross Lingual Transfer
- Foundation Models
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - CodeSeniorNeu
Lexikalische Beschraenkungen fuer einen Pharma-Beipackzettel-Uebersetzer
Du erhaeltst rund 5 000 Beipackzettel-Saetze mit annotierten Pharma-Termini plus ein Glossar von rund 800 vorgeschriebenen Term-Uebersetzungen. Implementiere constrained beam se…
- Constrained Decoding
- Neural Machine Translation
- Domain Adaptation
Machine Translation - CodeEinsteigerNeu
Multilinguale Wissens-Suche für ein DACH-FMCG-Unternehmen
Du erhältst 6.000 Dokumente (etwa 60 % DE, 25 % EN, 15 % PL) und 150 Benchmark-Anfragen (50 pro Sprache) mit Goldstandard-Treffern. Baue eine Pipeline mit (1) sprachneutraler Em…
- Cross Lingual Retrieval
- Dense Retrieval
- Machine Translation
Information Retrieval and Search - CodeEinsteigerNeu
NLP-Klassifikator für Support-Tickets eines Berliner Insurtechs
Sie erhalten 60.000 anonymisierte deutschsprachige Support-Tickets mit bestehender Kategorienlabel. Trainieren Sie einen Klassifikator auf Basis eines vortrainierten deutschspra…
- Natural Language Processing (NLP)
- Fine Tuning
- Text Classification
Applied Machine Learning
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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Porträt: Foto von Beatriz Cattel auf Unsplash.



















































































