Selbstgesteuertes Projekt
Machine Learning for Automotive Safety
Perception Validation Engineer (ADAS Safety Sign-off) · KI / ML · Juni 2026
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 84/100 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 detection definition at IoU >= 0.5 and computed the worked example IoU as 0.111, classifying it as a miss.
- Computed and interpreted the key safety metric correctly: VRU recall 0.76 and VRU false-negative rate 0.236, rather than relying on headline accuracy.
- Produced a strong condition-sliced analysis showing night recall collapse (0.39) and worst-case night+occluded recall (0.27).
- Wrote an internally consistent GO-WITH-CONDITIONS verdict that cites the dossier's own numbers and ties the real Uber Tempe crash to the night-time pedestrian miss.
- Data-Driven Decision Making
- Statistical Analysis
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben
12 Aufgaben · 17.6k Zeichen · Python · 8 Textantworten · 845 Wörter
- Sensor Match553 Zeichen
- Task Definition378 Zeichen
- Example Iou Demo1.5k Zeichen
- Task Definition Code1.1k 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 Triage1.8k Zeichen
- Sotif Case3.2k Zeichen
- Ship Verdict1.3k Zeichen
- Sensor Match27 Wörter
- Task Definition42 Wörter
- Example Iou Demo169 Wörter
- Task Definition Code149 Wörter
- Example Metrics Demo154 Wörter
- Scored Metrics Run143 Wörter
- Scored Metrics18 Wörter
- Ttcs Example Slice143 Wörter
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