ISHMAM Jahin

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ISHMAM Jahin

Mechanical Engineering · University of Technology Malaysia

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Projekte

Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Amazon Robotics - Black-Friday Fleet Coordination

Softwareentwicklung · September 2026

96/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built an end-to-end Amazon Robotics fleet-coordination prototype for Black Friday operations. The work framed the bottleneck as aisle congestion and dock contention, implemented A* plus centralized reservation-table cooperative planning with vertex and edge protections, chose staggered charging and dispersed idle parking, and validated the policy in simulation with zero collisions and a clear throughput trade-off before pitching a scoped FC pilot to leadership.

Bewertet nach

  • Problem framing & operational stakes20%
  • Algorithmic depth - A* and cooperative coordination30%
  • Coordination policy realism - deadlock, charging, idle25%
  • Throughput trade-off analysis15%
  • Executive pitch to leadership10%

Bestanden · Bestehensgrenze 55/100

Was herausstach6
  • Implemented a reservation table that prevents both vertex collisions and head-on edge swaps
  • Selected a priority-watchdog conflict policy and justified it with simulator trade-offs
  • Identified a concave throughput curve and locked onto a specific fleet-size sweet spot
  • Delivered a leadership-ready memo with a deterministic safety story and scoped pilot ask
  • Leakage-Free Multi-Agent Coordination
  • Honest Simulator-Based Evaluation
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben

12 Aufgaben · 8.0k Zeichen · Python · 8 Textantworten · 197 Wörter

  • Role And Mission115 Zeichen
  • Amazon Robotics Context459 Zeichen
  • Program Overview133 Zeichen
  • Grid World Theory119 Zeichen
  • State Representation Task ValidatorPython · 1.8k Zeichen
  • State Representation Task341 Zeichen
  • Phase1 Recap348 Zeichen
  • Astar Theory124 Zeichen
  • Astar Implementation Cell3.8k Zeichen
  • Astar Solution Correct4 Zeichen
  • Single Unit Challenge468 Zeichen
  • Phase2 Recap374 Zeichen
  • Role And Mission1 Wort
  • Amazon Robotics Context37 Wörter
  • Program Overview1 Wort
  • Grid World Theory1 Wort
  • State Representation Task Validator132 Wörter
  • State Representation Task1 Wort
  • Phase1 Recap23 Wörter
  • Astar Theory1 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

Energy and Renewable: Machine Learning for the Power Grid

Junior Machine Learning Engineer · KI / ML · September 2026

88/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built an end-to-end gas-turbine yield predictor using leakage-free sensor inputs, a time-based held-out split, and a baseline-vs-forest comparison. The candidate reported honest held-out performance (about 1.5 MWh MAE, 1.9 MWh RMSE, R² ≈ 0.98), checked residual behavior, and documented practical limits, including single-plant scope and drift monitoring.

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 explained why they are unavailable at prediction time.
  • Used a genuine time-based train/test split instead of a random shuffle, preserving the temporal structure of the data.
  • Compared a LinearRegression baseline against a RandomForest and showed a clear held-out improvement in MAE and R².
  • Read the residuals rather than stopping at headline metrics, and correctly noted the model’s weaker behavior at high loads.
  • Leakage-Free Feature Selection
  • Honest Held-Out Evaluation
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben

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

  • Problem Frame196 Zeichen
  • Leakage Flags113 Zeichen
  • Train Validate BaselinePython · 1.4k Zeichen
  • Train Validate Forest943 Zeichen
  • Train Validate124 Zeichen
  • Tune Evaluate SetupPython · 1.4k Zeichen
  • Tune Evaluate ResidualsPython · 2 Zeilen
  • Tune Evaluate130 Zeichen
  • Residual Read406 Zeichen
  • Drift Monitor95 Zeichen
  • Model Card1.6k Zeichen
  • Teach BackJavaScript · 965 Zeichen
  • Problem Frame14 Wörter
  • Leakage Flags1 Wort
  • Train Validate Baseline141 Wörter
  • Train Validate Forest76 Wörter
  • Train Validate1 Wort
  • Tune Evaluate Setup111 Wörter
  • Tune Evaluate Residuals92 Wörter
  • Tune Evaluate1 Wort

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Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV
Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Machine Learning for Automotive Safety

Perception Validation Engineer (ADAS Safety Sign-off) · KI / ML · August 2026

96/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built a complete perception-validation dossier for a synthetic Aurora-7 detector: defined detection rigorously with an IoU ≥ 0.5 match rule, computed aggregate and VRU-specific metrics from a scored table, and showed that VRU false negatives—not headline accuracy—drive the safety case. They then sliced recall by operating condition, identified the night+occluded VRU collapse, wrote ISO 21448-style functional-insufficiency mitigations, and issued a consistent conditional deployment recommendation grounded in their own evidence.

Bewertet nach

  • Detection metrics correctness (precision, recall, VRU false-negative rate)30%
  • Failure-mode analysis & per-condition rigour25%
  • SOTIF safety case quality (ISO 21448 reasoning)25%
  • Ship verdict — evidence-based & internally consistent20%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6
  • Computed and interpreted IoU correctly, then locked the detection rule at IoU ≥ 0.5 with unmatched real objects counted as false negatives.
  • Used the full synthetic table to derive TP/FP/FN, precision, aggregate recall, and the VRU false-negative rate, explicitly treating VRU recall as the safety metric.
  • Sliced VRU recall by day/night, clear/occluded, and common/rare, and correctly surfaced the night + occluded slice as the worst-case failure mode.
  • Wrote a conditional deployment verdict that cites the dossier’s own metrics and mitigations, and connected the real Uber Tempe crash to the same night-time VRU failure pattern.
  • Leakage-Free Detection Definition
  • Safety-Critical Metric Selection
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben

12 Aufgaben · 17.3k Zeichen · Python · 8 Textantworten · 885 Wörter

  • Sensor Match553 Zeichen
  • Task Definition Code1.1k Zeichen
  • Task Definition377 Zeichen
  • Scored Metrics RunPython · 2.3k Zeichen
  • Scored Metrics351 Zeichen
  • Sotif Case3.8k Zeichen
  • Realcase Analysis989 Zeichen
  • Teachback1.2k Zeichen
  • Ship Verdict1.8k Zeichen
  • Example Iou Demo1.5k Zeichen
  • Example Metrics DemoPython · 2.2k Zeichen
  • Ttcs Example SlicePython · 1.3k Zeichen
  • Sensor Match27 Wörter
  • Task Definition Code149 Wörter
  • Task Definition42 Wörter
  • Scored Metrics Run143 Wörter
  • Scored Metrics18 Wörter
  • Sotif Case169 Wörter
  • Realcase Analysis142 Wörter
  • Teachback195 Wörter

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
3Abgeschlossene Projekte
3Verifizierte Zertifikate
93Durchschnittsnote
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