Aditya Saini

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Aditya Saini

Computer Science · Chitkara University

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Projekte

Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Frontend Engineering with Prediction Game

Junior Front-End Engineer · Softwareentwicklung · Oktober 2026

92/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built a complete World Cup prediction game end to end: rendered the fixture board, scored picks with the exact 5/2/0 rule, computed team-strength lookups from real results, and used them to drive a bot predictor. Also implemented a persistent ranked leaderboard and shipped the finished game to a live Netlify URL.

Bewertet nach

  • Scoring engine correctness30%
  • Prediction model genuinely from real data25%
  • Game completeness and leaderboard soundness25%
  • Shipped and shareable: live deployed URL20%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6
  • Rendered each fixture as a card with two numeric inputs and visible team names
  • Implemented scorePick with correct exact/result-only/wrong-result handling, including draws
  • Computed team strengths from real results and used both teams' strengths in botPredict
  • Persisted and reloaded leaderboard state under one key with descending sort
  • Leakage-Free Feature Engineering
  • Honest Model Evaluation
Meine eingereichte Arbeit17 Aufgaben

9 Aufgaben · 11 Zeilen · JavaScript · 8 Textantworten · 699 Wörter

  • Lab Orientation678 Zeichen
  • Act1 Fixtures FormJavaScript · 3.8k Zeichen
  • Act2 Scoring FunctionJavaScript · 2.3k Zeichen
  • Act3 Compute Strength108 Zeichen
  • Act3 House Bot108 Zeichen
  • Example Save Rank ReadonlyJavaScript · 3.3k Zeichen
  • Act4 LeaderboardJavaScript · 2 Zeilen
  • Act5 Assemble2 Zeilen
  • Final Submission91 Zeichen
  • Lab Orientation66 Wörter
  • Act1 Fixtures Form143 Wörter
  • Act2 Scoring Function131 Wörter
  • Act3 Compute Strength1 Wort
  • Act3 House Bot1 Wort
  • Example Save Rank Readonly111 Wörter
  • Act4 Leaderboard138 Wörter
  • Act5 Assemble108 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
Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Fundamentals of Cybersecurity

Cybersicherheit · September 2026

91/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built an end-to-end incident response workflow for a phishing-led breach: triaged the lure, traced the attacker through authentication logs, mapped the intrusion to the cyber kill chain, and selected containment actions that cut access before escalation. Also drafted a GDPR Article 33 notification and translated the method to the Continental case with a concrete control recommendation focused on segmentation and DLP.

Bewertet nach

  • Threat Triage & Detection20%
  • Log Analysis & Investigation30%
  • Incident Response & Containment20%
  • Compliance & Breach Notification15%
  • Executive Communication & Lessons15%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6
  • Caught all four phishing red flags, including sender, link, attachment, and urgency
  • Identified the impossible-travel sign-in and tied it to the compromised account path
  • Chose a containment order that cuts access before more disruptive actions
  • Anchored the real-case recommendation to segmentation and DLP at the exfiltration stage
  • Leakage-Free Incident Triage
  • Evidence-Based Log Investigation
Meine eingereichte Arbeit18 Aufgaben

10 Aufgaben · 6.4k Zeichen · 8 Textantworten · 314 Wörter

  • Phishing Triage186 Zeichen
  • Killchain Map244 Zeichen
  • Log Triage170 Zeichen
  • Ioc Extraction176 Zeichen
  • Containment Plan373 Zeichen
  • Breach Notification944 Zeichen
  • Incident Report2.3k Zeichen
  • Recommendations648 Zeichen
  • Real Case Analysis817 Zeichen
  • Teach Back552 Zeichen
  • Phishing Triage8 Wörter
  • Killchain Map12 Wörter
  • Log Triage9 Wörter
  • Ioc Extraction8 Wörter
  • Containment Plan14 Wörter
  • Breach Notification103 Wörter
  • Incident Report147 Wörter
  • Recommendations13 Wörter

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Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV
Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Supply Chain Optimization with SAP Business AI

Business AI Associate · KI / ML · September 2026

94/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built a supply-chain rescue plan for a fictional SAP manufacturer by isolating the true bottleneck, a single-sourced critical component with about two weeks of cover, and translating it into a Joule-style copilot that surfaces the next best action. The work includes explicit human-approval guardrails, an honest euros-saved estimate, an India transfer check, and a concise board pitch with a bounded pilot ask.

Bewertet nach

  • Problem framing & business sense30%
  • Business-AI solution design & guardrails30%
  • ROI and decision quality25%
  • Executive communication15%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6
  • Correctly rejected the loud port delay and focused on the single-sourced bottleneck with ~2 weeks of cover
  • Defined a Joule-style copilot that surfaces the next best action and keeps high-stakes decisions with a human
  • Applied the low-value, reversible, high-confidence rule correctly and caught the cheap-but-irreversible trap
  • Built an honest payback case that states 3 recovered days plus avoided expedite cost without overclaiming
  • Leakage-Free Problem Diagnosis
  • Human-in-the-Loop AI Guardrail Design
Meine eingereichte Arbeit19 Aufgaben

11 Aufgaben · 7.2k Zeichen · 8 Textantworten · 548 Wörter

  • SAP Brand Sentiment Pre182 Zeichen
  • Trust Pledge135 Zeichen
  • Diagnose Break331 Zeichen
  • Problem Statement973 Zeichen
  • Copilot Spec700 Zeichen
  • Guardrails Sort1.7k Zeichen
  • ROI Payback586 Zeichen
  • India Transfer565 Zeichen
  • Board Pitch1.4k Zeichen
  • Teach Back434 Zeichen
  • SAP Brand Sentiment Post188 Zeichen
  • SAP Brand Sentiment Pre14 Wörter
  • Trust Pledge20 Wörter
  • Diagnose Break23 Wörter
  • Problem Statement139 Wörter
  • Copilot Spec96 Wörter
  • Guardrails Sort127 Wörter
  • ROI Payback60 Wörter
  • India Transfer69 Wörter

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Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV
Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

AI-Assisted Code Modernization with IBM

Junior Software Engineer · Softwareentwicklung · September 2026

96/ 100

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

Built and verified a full legacy-code modernization for KM-Waechter: fixed the wear calculation, handled missing service readings safely, repaired the nightly report, corrected a hidden mileage-conversion bug in the helpers, and added the missing regression test. Also delivered a data-driven breakdown-risk analysis that follows the fleet history rather than the naive mileage assumption, with acceptance checks confirming all requirements passed.

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
  • Correctly identified the whole-number division bug and explained why it suppressed nearly-worn cars to 0% wear.
  • Caught the quiet helper-module mileage conversion bug that no test covered and fixed it in fleet_utils.py.
  • Added the missing no-reading fleet report test and confirmed the repo with a full 11/11 acceptance check.
  • Produced a data-backed analyze.py that explicitly rejects the misleading mileage/age assumption and focuses on the predictive factors in the dataset.
  • Leakage-Free Bug Diagnosis
  • Directed AI Code Review
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben

12 Aufgaben · 3.2k Zeichen · 8 Textantworten · 126 Wörter

  • Division Predict71 Zeichen
  • Diagnose Line130 Zeichen
  • Diagnose Why159 Zeichen
  • Scope Prompt66 Zeichen
  • Audit Findings158 Zeichen
  • Audit Why356 Zeichen
  • Acceptance Checklist170 Zeichen
  • Bob Trial Click74 Zeichen
  • Template Repo Click82 Zeichen
  • Bob Ready60 Zeichen
  • Verify Report71 Zeichen
  • Exec Pitch1.8k Zeichen
  • Division Predict1 Wort
  • Diagnose Line10 Wörter
  • Diagnose Why24 Wörter
  • Scope Prompt1 Wort
  • Audit Findings1 Wort
  • Audit Why62 Wörter
  • Acceptance Checklist26 Wörter
  • Bob Trial Click1 Wort

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Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV
Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Amazon Robotics - Black-Friday Fleet Coordination

Softwareentwicklung · August 2026

96/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built an end-to-end warehouse fleet coordination prototype for Black Friday surge conditions. The work framed the bottleneck correctly as aisle congestion and dock contention, implemented admissible A* plus a centralized reservation-table cooperative planner with vertex and edge safety, and validated a realistic policy stack for charging and idle placement. The final recommendation was grounded in simulator evidence showing zero collisions and sustained throughput under the chosen policy.

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* with an admissible Manhattan heuristic on a 4-connected grid and verified it against optimal path length and runtime comparisons.
  • Built a reservation table that reserves both vertices and directed edges, preventing same-cell collisions and head-on swaps.
  • Selected a realistic coordination policy: priority/watchdog replan, staggered charging, and dispersed perimeter idle parking.
  • Used simulator outputs to identify a concave throughput optimum at 36 robots and tied the final pitch to zero collisions over the full shift.
  • Leakage-Free Feature Engineering
  • Honest Model Evaluation
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben

12 Aufgaben · 7.4k Zeichen · Python · 8 Textantworten · 364 Wörter

  • Role And Mission115 Zeichen
  • Amazon Robotics Context459 Zeichen
  • Grid World Theory104 Zeichen
  • State Representation Task ValidatorPython · 1.8k Zeichen
  • State Representation Task341 Zeichen
  • Phase1 Recap348 Zeichen
  • Astar Theory124 Zeichen
  • Astar Implementation Cell3.2k Zeichen
  • Astar Solution Correct4 Zeichen
  • Single Unit Challenge464 Zeichen
  • Phase2 Recap374 Zeichen
  • Multi Agent Problem111 Zeichen
  • Role And Mission1 Wort
  • Amazon Robotics Context37 Wörter
  • Grid World Theory1 Wort
  • State Representation Task Validator133 Wörter
  • State Representation Task1 Wort
  • Phase1 Recap23 Wörter
  • Astar Theory1 Wort
  • Astar Implementation Cell167 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
5Abgeschlossene Projekte
5Verifizierte Zertifikate
94Durchschnittsnote
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