Zertifiziert
Selbstgesteuertes Projekt
Machine Learning for Automotive Safety
Perception Validation Engineer (ADAS Safety Sign-off) · KI / ML · Juli 2026
61/ 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 61/100 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
- Computed the borderline IoU example correctly and locked the operational detection rule at IoU >= 0.5
- Read off the synthetic table’s confusion counts and correctly elevated VRU false-negative rate as the safety number
- Exposed the dangerous slices clearly: night recall 0.39, occluded recall 0.45, and night+occluded recall 0.27
- Produced a conditional ship recommendation that cites the weak night performance instead of hiding behind aggregate recall
- Leakage-Free Detection Definition
- Safety-Critical Metric Selection
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben
12 Aufgaben · 14.4k Zeichen · Python · 8 Textantworten · 703 Wörter
- Initial Call40 Zeichen
- Task Definition377 Zeichen
- Scored Metrics RunPython · 2.3k Zeichen
- Scored Metrics351 Zeichen
- Sensor Match553 Zeichen
- Example Iou Demo1.5k Zeichen
- Task Definition Code1.1k Zeichen
- Example Metrics DemoPython · 2.2k Zeichen
- Ttcs Example SlicePython · 1.3k Zeichen
- Ttcs Triage SlicePython · 1.6k Zeichen
- Failure Triage1.8k Zeichen
- Sotif Case1.4k Zeichen
- Initial Call1 Wort
- Task Definition42 Wörter
- Scored Metrics Run143 Wörter
- Scored Metrics18 Wörter
- Sensor Match27 Wörter
- Example Iou Demo169 Wörter
- Task Definition Code149 Wörter
- Example Metrics Demo154 Wörter
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