01
Araştırma disiplini
TÜBİTAK STAR ve 2209-A bana araştırma ritmi kazandırdı: okumak, deneyi tanımlamak, modeli ölçmek ve ilerlemeyi net şekilde raporlamak.
İşe alımcı görünümü · kanıt odaklı profil
Araştırmadan ürüne giden YZ profili
Uygulamalı YZ/ML, LLM iş akışları ve ML servis eden backend mimarilerine odaklanan Bilgisayar Mühendisliği öğrencisi. Kısa özet: TÜBİTAK araştırma disiplini, Turkcell kurumsal BT deneyimi, TeklifAkış ve GFAST ile girişimcilik pratiği.
Yapay ZekaUzmanlık Programı
Neden kısa listeye alınmalı
Sadece iddia değil, kanıt üreten profil
AI alanındaki konumlanmam yalnızca ilgi düzeyinde değil; araştırma programları, çalışan prototipler, kurumsal BT deneyimi ve girişimcilik süreçleriyle destekleniyor. Aşağıdaki her blok bu profilin farklı bir kanıtını gösteriyor.
02
AI ürün geliştirme
Modelden sonraki katmanı önemsiyorum: retrieval kalitesi, API sınırları, yapılandırılmış çıktı, gecikme ve akışın gerçekten kullanılabilir olması.
03
Kurumsal disiplin
Turkcell Global Bilgi'de ölçekli BT operasyonunu gördüm: otomasyon, dashboard, kullanıcı süreçleri, destek disiplini ve kök neden bakışı.
04
Girişim bakışı
TeklifAkış ve EnerjiZeka farklı bir kası geliştirdi: problem çerçevesi, müşteri keşfi, pitch netliği ve AI'ı gerçek bir alıcı problemi etrafında kurmak.
En uygun roller
AI konumlanmamın en anlamlı olduğu roller
En güçlü olduğum yer; model merakı, ürüne çıkaracak mühendislik disiplini ve AI çıktısının gerçek bir iş akışını çözüp çözmediğini sorgulayan ürün sezgisinin birleştiği roller.
Uygulamalı AI / ML Stajyeri
Deney koşabilen, sonuçları yorumlayabilen ve model kararlarını anlaşılır şekilde aktarabilen araştırma odaklı bir stajyer profili.
- PyTorch, scikit-learn, ResNet-18, LSTM, Random Forest
- Veri hazırlama, metrik takibi, deney karşılaştırması
- TÜBİTAK araştırma süreçleriyle teknik raporlama disiplini
LLM / RAG Geliştiricisi
Cevapların dokümana dayanması, yapılandırılmış çıkması ve backend akışına bağlanması gereken ürünler için uygun alan.
- RAG, embedding, Qdrant, Gemini/OpenAI API
- OCR + LLM ile belge anlama ve alan çıkarımı
- Prompt tasarımı, güvenli cevap üretimi, structured output
AI Ürün Arka Ucu
AI özelliklerini izole demo olarak değil, güvenilir servis olarak ürünleştirmek isteyen ekipler için gelişen güçlü uyum.
- .NET 8, Spring Boot, Node.js, REST API, SQL
- Model çıktısını servis, veri ve kullanıcı akışına bağlama
- TeklifAkış gibi AI tabanlı ürünlerde MVP ve iş akışı tasarımı
Proje kanıtları
AI problemlerini nasıl çözdüğümü gösteren işler
Bu bölüm galeri değil, kısa bir kanıt haritası. Her iş farklı bir AI problem tipini gösteriyor: gizlilik, tahminleme, belge otomasyonu ve girişim doğrulaması.
TÜBİTAK 2209-AFedere Öğrenme
ResNet-18 ve FedAvg ile gizlilik koruyan tıbbi görüntü sınıflandırma; araştırmadan mühendisliğe net bir sinyal.
84%
TÜBİTAK STARBatarya SoH/SoC
Lityum-iyon batarya sağlık/şarj tahmini için zaman serisi ML, LSTM, Random Forest ve optimizasyon çalışması.
ML
TÜBİTAK 1812TeklifAkış
KOBİ teklif akışları için OCR ve LLM pipeline; müşteri keşfi ve MVP kapsamıyla aktif girişim öğrenimi.
OCR
GFAST FinalistiEnerjiZeka
Enerji odaklı fikir için SAÜ Teknokent, SATSO ve FikirSepeti paydaşlarıyla girişim doğrulama deneyimi.
SunumVizyon ve gidişat
Beni ayıran şey teknik yön kurma biçimim
Bu benim çalışma biçimimin merkezinde: AI'ı yalnızca araç listesi gibi ele almıyorum. Alanı takip ediyor, fikirleri birbirine bağlıyor ve neyin geliştirilmeye değer olduğuna bu haritayla karar veriyorum.
Kişisel bir AI araştırma işletim sistemi kuruyorum
Güncel YZ/ML makalelerini ve mühendislik notlarını link biriktirmek için değil, teknik yön oluşturmak için okuyorum. Çıktısı; bağlantılı bilgi grafı, deney fikirleri ve daha kaliteli ürün kararları oluyor.
TaramaYeni model, yöntem ve ürün desenlerini düzenli tarama.
Bilgi GrafıObsidian notlarıyla kavramları projelerle ilişkilendirme.
Deney DöngüsüOkunan fikri küçük deney, MVP veya teknik karara dönüştürme.
AI odağında gelişim çizgisi
Hayırlı Sabancı & Berlitz Ekosistemi 5000 aday arasından seçilerek köklü Berlitz İngilizce eğitim programına dahiliyet ve küresel vizyon gelişimi.
TÜBİTAK 2247-C STAR Batarya SoH/SoC ML araştırması, radar sinyal analizi ve akademik çıktı hedefi.
TÜBİTAK 1812 TeklifAkış girişim süreci: müşteri keşfi, MVP iterasyonu ve YZ iş akışı tasarımı.
Turkcell Global Bilgi Otomasyon, analitik dashboard ve kurumsal destek deneyimi içeren BT stajı.
TÜBİTAK 2209-A Tıbbi görüntülemede gizlilik koruyan federe öğrenme projesi yürütücülüğü.
GFAST · EnerjiZeka SAÜ Teknokent, SATSO ve FikirSepeti paydaşlarıyla finalist girişim deneyimi.
Rol YZ derinliği ve mühendislik takibi istiyorsa, yakından bakmaya değerim.
En iyi iletişim kanalı: e-posta. YZ/ML mühendisliği rolleri, araştırma stajları, ML backend çalışmaları ve pratik YZ ürünleri geliştiren startup ekiplerine açığım.