Merhaba, ben
AI/LLM sistemlerinden full-stack web & mobil uygulamalara kadar uçtan uca ürünler tasarlar ve geliştiririm — güçlü bir tasarım anlayışıyla.
Tanışalım
Geniş bir yelpazede çalışan bir Fullstack yazılım mühendisiyim: AI/LLM sistemleri, full-stack web ve mobil uygulamalar, veri pipeline'ları ve ürün tasarımı. React/Next.js + FastAPI ile uçtan uca platformlar kuruyor, makine öğrenmesi modellerini entegre edip uyarlıyorum. Tasarım yönüm de güçlü — bu sitenin kendisi de küçük bir tasarım denemesi. Modelin tüm yaşam döngüsünde rahatım: veri seti oluşturma, prompt mühendisliği, fine-tuning ve çıktı değerlendirme. Grup arkadaşlarımla beraber üniversiteler arası mühendislik yarışmalarında iki kez birincilik ve Teknofest finalistliği elde ettik.
Ne kullanıyorum
Seçilmiş çalışmalar
Bu projelerin bazılarının kaynak kodu özeldir; aşağıda ne yaptığımı ve hangi teknolojileri kullandığımı görebilirsiniz.
Küratörler için dijital vitrin platformu
Küratörler ve markalar için çok kiracılı (multi-tenant) bir dijital vitrin/showcase platformunu uçtan uca tasarlayıp yayına aldım. Next.js + Supabase ile içerik yönetimi, kimlik doğrulama ve Vercel üzerinde ölçeklenebilir dağıtım. Kullanıcılar kendi koleksiyonlarını/vitrinlerini oluşturup paylaşabiliyor.
🏆 2× Birincilik — Bilgisayarlı Görü
İki ayrı yarışmada birincilik kazanan bilgisayarlı görü / görüntü işleme projesi. Başkent Üniversitesi 'Genç Beyinler Yeni Fikirler 2025' proje yarışmasında 1.lik ve Işık Üniversitesi sinyal işleme konferansında 1.lik. Derin öğrenme tabanlı bir görü sistemi olarak uçtan uca tasarlandı ve sunuldu.
Full-Stack AI Video Editör
Yüz tanıma ve ses-görüntü işleme için OpenCV, FFmpeg, MediaPipe ve Librosa entegre eden full-stack bir AI video editörü geliştirdim. Üçüncü parti üretken AI modellerini (Fal AI) üretim render pipeline'ına entegre ettim; React/Next.js arayüz, Supabase ile veritabanı/kimlik doğrulama ve Vercel üzerinde ölçeklenebilir mimari ile yayına aldım.
Açık kaynak LLM'leri fine-tune etme ve değerlendirme
Açık kaynak LLM'leri LoRA/PEFT ile özel talimat veri setleri üzerinde fine-tune ettim; eğitim verisi için veri temizleme ve biçimlendirme pipeline'ları kurdum. Yanıt kalitesini ve olgusal doğruluğu artırmak için değerlendirme rubrikleri tasarlayıp model çıktılarını sıraladım.
Sıkıştırılmış deepfake videolar için Vision Transformer
Yüksek lisans Makine Öğrenmesi ve Etik dersleri için yapılan dönem sonu akademik projesi. Sıkıştırılmış (düşük kaliteli) deepfake videoları tespit etmek için hibrit bir Vision Transformer: uzamsal akış (entropi tabanlı uyarlanabilir patch + DeiT-Small) ile frekans akışı (2B FFT + EfficientNet-B0) cross-attention ile birleştirildi. SDFVD 2.0 veri setinde %95.99 AUC-ROC ve %89.13 doğruluk.
Serverless YKS Tercih Platformu
Özel bir backend altyapısı olmadan büyük dış veri setlerini dinamik olarak çeken, işleyen ve render eden serverless bir frontend geliştirdim.
Reklam & gelir modeli deneyi
Kasıtlı olarak çalışmayan bir 'dosya/video dönüştürücü'. Amaç gerçek bir converter sunmak değil; internetteki reklam ağlarının (ad networks) bir web sitesine reklamları nasıl yerleştirdiğini, reklam akışını ve gelir modelinin uçtan uca nasıl işlediğini gözlemlemek. Trafik, yerleşim ve kazanç dinamiklerini anlamak için bir kum havuzu.
Yolculuğum
May 2024 — Haz 2025
Pavo Group — Ankara
Takip süreçlerini otomatikleştirmek ve ekip iş akışlarını optimize etmek için dil modeli özellikleri gömülü, AI/LLM entegre bir görev yönetimi aracını bağımsız olarak geliştirmeye çalıştım. Yöneticilerin karar almasına yönelik DAX ile kapsamlı Power BI raporları ve panoları tasarladım.
Ağu 2023 — Eki 2023
Kristal Bulut Yazılım — Ankara
11+ e-ticaret platformundan ürün verilerini yapılandırılmış JSON'a çeken bir Python web-crawling sistemi (Selenium, BeautifulSoup) geliştirip yayına aldım — ML/AI kullanımına hazır, temiz ve etiketli veri setleri üretti.
Oca 2026 — Günümüz
Gazi Üniversitesi — Ankara
Eyl 2020 — Tem 2025
TED Üniversitesi — Ankara
Not Ort.: 3.23 / 4.0 · Yan Dal: Uygulamalı Veri Analitiği
İletişim