Zertifiziert
Selbstgesteuertes Projekt
Machine Learning for Automotive Safety
Perception Validation Engineer (ADAS Safety Sign-off) · KI / ML · Juli 2026
92/ 100
Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis
A verified, self-directed Perception Validation Engineer (ADAS Safety Sign-off) project — completed and passed a real industry rubric at 92/100 on ProoV.
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
- Correctly locked the IoU>=0.5 detection definition and classified the worked pair as a miss when IoU was 0.111
- Computed and interpreted the key safety metric: VRU false-negative rate of 0.24 despite a reassuring aggregate recall of 0.87
- Exposed the dangerous slices clearly: night recall 0.39 and night+occluded recall 0.27
- Mapped the Uber Tempe crash to the night-VRU failure mode using the NTSB figure and mechanism
- Data-Driven Decision Making
- Safety-Critical Risk Analysis
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben
12 Aufgaben · 16.5k Zeichen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 845 Wörter
- Sensor Match559 Zeichen
- Example Iou Demo1.5k Zeichen
- Task Definition Code1.1k Zeichen
- Task Definition377 Zeichen
- Example Metrics DemoPython · 2.2k Zeichen
- Scored Metrics RunPython · 2.3k Zeichen
- Scored Metrics351 Zeichen
- Ttcs Example SlicePython · 1.3k Zeichen
- Ttcs Triage SlicePython · 1.6k Zeichen
- Failure Triage1.7k Zeichen
- Sotif CaseJavaScript · 2.3k Zeichen
- Ship Verdict1.2k Zeichen
- Sensor Match27 Wörter
- Example Iou Demo169 Wörter
- Task Definition Code149 Wörter
- Task Definition42 Wörter
- Example Metrics Demo154 Wörter
- Scored Metrics Run143 Wörter
- Scored Metrics18 Wörter
- Ttcs Example Slice143 Wörter
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