Wissensbasiertes Assistenz-Tool für eine Münchener Anwaltskanzlei
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Baue eine Indexierungs-Pipeline und RAG-Weboberfläche für eine Anwaltskanzlei. Erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Die Kanzlei hat etwa 60 Mitarbeitende, sitzt in München-Schwabing und hat eine zweiköpfige IT, die das Tool nach der Übergabe selbst weiterbetreiben muss. Datenschutz ist non-negotiable — kein Daten-Verlassen des Mandanten-Netzes ist erlaubt.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie baut ein vierköpfiges Team in zwölf Wochen ein produktionsreifes, datenschutz-konformes RAG-Tool für eine Anwaltskanzlei und übergibt es an eine kleine IT-Mannschaft?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Eine End-to-End-AI-Anwendung im Team koordiniert bauen
- Software-Engineering-Praktiken (Code-Review, CI/CD, Versionierung) in ein AI-Projekt integrieren
- RAG-Architekturen mit Quellen-Transparenz und Audit-Log umsetzen
- Eine produktive Übergabe an eine kleine IT-Mannschaft vorbereiten
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
AI Software Engineering Group Project
Master · Capstone
Strong alignment
This challenge maps to AI Software Engineering Group Project at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Retrieval Augmented Generation
Apply retrieval augmented generation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Vector Databases
Apply vector databases to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Fastapi
Apply fastapi to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- React
Build component-based UI with hooks, state management, and modern React patterns.
- Ci Cd
Apply ci cd to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Docker
Containerize applications for consistent development, testing, and deployment.
- 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 der Praxis bauen End-to-End-Produkte mit RAG, nicht nur Modelle. Diese Capstone-Challenge übt das volle Spektrum von Architektur bis Übergabe in einem realistischen Mandanten-Kontext.
Dieses Projekt schärft
- retrieval-augmented-generation
- vector-databases
- python
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers bringen Modelle in Produktion und arbeiten mit klassischen SE-Praktiken. Die Challenge übt diese Brücke zwischen ML- und SE-Welt explizit.
Dieses Projekt schärft
- ci-cd
- docker
- python
AI Solutions Architect
Solutions Architects entwerfen genau diese Art von Architektur für mittelständische Kunden in regulierten Branchen. Die Übergabe-Phase ist der charakteristische Abschluss ihrer Mandate.
Dieses Projekt schärft
- retrieval-augmented-generation
- team-coordination
- vector-databases
Noch eine Sache