Devansh Panwar

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Devansh Panwar

Artificial intelligence and machine learning · Graphic era deemed to be university

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Projekte

Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Energy and Renewable: Machine Learning for the Power Grid

Junior Machine Learning Engineer · KI / ML · September 2026

84/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built a leakage-aware turbine yield predictor end to end: framed TEY as a regression target, excluded downstream CO/NOx emissions, trained both a LinearRegression baseline and a RandomForest model, and validated on a genuine time-based holdout. The final report includes held-out MAE/RMSE/R², a residual read, and a practical monitoring plan for drift and retraining.

Bewertet nach

  • Build and validate the model correctly35%
  • Optimize and evaluate honestly25%
  • Write the Model Card (clarity + honesty)25%
  • Explain it to a non-expert15%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6
  • Correctly excluded CO and NOx as downstream leakage features and documented why
  • Used an earlier-period train / later-period test split instead of a random shuffle
  • Compared a linear baseline against a tree ensemble and showed a real held-out MAE improvement
  • Read residual behavior and noted that metrics do not prove unbiased performance across all operating ranges
  • Leakage-Free Feature Selection
  • Time-Based Model Validation
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben

12 Aufgaben · 13 Zeilen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 437 Wörter

  • Problem Frame180 Zeichen
  • Leakage Flags113 Zeichen
  • Train Validate BaselinePython · 1.4k Zeichen
  • Train Validate Forest942 Zeichen
  • Train Validate124 Zeichen
  • Tune Evaluate SetupPython · 1.5k Zeichen
  • Tune Evaluate ResidualsPython · 2 Zeilen
  • Tune Evaluate129 Zeichen
  • Residual Read247 Zeichen
  • Drift Monitor92 Zeichen
  • Model Card994 Zeichen
  • Teach BackJavaScript · 738 Zeichen
  • Problem Frame15 Wörter
  • Leakage Flags1 Wort
  • Train Validate Baseline141 Wörter
  • Train Validate Forest76 Wörter
  • Train Validate1 Wort
  • Tune Evaluate Setup110 Wörter
  • Tune Evaluate Residuals92 Wörter
  • Tune Evaluate1 Wort

Bewusst zusammengefasst — der eingereichte Code und die Texte bleiben privat, damit diese Seite nicht als Lösungsvorlage dient. Die vollständige Einreichung steht hinter dem verifizierten Zertifikat.

Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV
Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

AI-Assisted Code Modernization with IBM

Junior Software Engineer · Softwareentwicklung · August 2026

84/ 100

Basierend auf einer öffentlichen Fallstudie von IBM · nicht mit IBM verbunden

Built and verified a full legacy-code modernization for KM-Waechter: corrected the service-wear calculation, made missing readings safe, fixed the nightly report’s average and crash path, and caught a hidden mileage-conversion bug in the helper layer. Also added the missing regression test, produced a data-driven breakdown-risk analysis from fleet_history.csv, and validated the result with an acceptance script before handing back the GitHub repo.

Bewertet nach

  • Fix and extend the repo with the agent35%
  • Diagnose the bug20%
  • Direct and audit the AI agent25%
  • Explain it like an engineer20%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6
  • Fixed the nearly-worn-car bug with true division so 14,900/15,000 now evaluates to about 99.3% instead of 0%
  • Handled missing last-service readings without crashing the report and without falsely flagging the car
  • Found and corrected the quiet fleet_utils.km_to_miles conversion bug that no test directly caught
  • Built a data-driven breakdown analysis that explicitly identifies km_since_service, avg_daily_km, and load_factor as the real signals
  • Leakage-Free Feature Engineering
  • Honest Model Evaluation
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben

12 Aufgaben · 1.6k Zeichen · 8 Textantworten · 78 Wörter

  • Division Predict72 Zeichen
  • Diagnose Line130 Zeichen
  • Diagnose Why95 Zeichen
  • Scope Prompt66 Zeichen
  • Audit Findings158 Zeichen
  • Audit Why167 Zeichen
  • Acceptance Checklist100 Zeichen
  • Template Repo Click82 Zeichen
  • Bob Trial Click324 Zeichen
  • Exec Pitch209 Zeichen
  • Bob Bonus174 Zeichen
  • Verify Report71 Zeichen
  • Division Predict1 Wort
  • Diagnose Line10 Wörter
  • Diagnose Why17 Wörter
  • Scope Prompt1 Wort
  • Audit Findings1 Wort
  • Audit Why29 Wörter
  • Acceptance Checklist18 Wörter
  • Template Repo Click1 Wort

Bewusst zusammengefasst — der eingereichte Code und die Texte bleiben privat, damit diese Seite nicht als Lösungsvorlage dient. Die vollständige Einreichung steht hinter dem verifizierten Zertifikat.

Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV
2Abgeschlossene Projekte
2Verifizierte Zertifikate
84Durchschnittsnote
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