Özgeçmiş

Hakkımda

Bilgisayar mühendisiyim. Papilon Savunma'da web, mobil ve backend tarafında çalışıyorum. Kendi projelerim bilgisayarlı görü, konuşma, dil modelleri ve operatör yazılımları.

Konum
Ankara
Diller
Türkçe (ana dil), İngilizce (B2), Almanca (A1)
E-posta
byznrklc01@gmail.com

Deneyim

Ekran görüntüleri talep üzerine

  1. Ekim 2025 – bugün

    Junior Full-Stack Developer

    Papilon Savunma Teknolojileri · Ankara

    Üretim denetimi ve saha takibi için geliştirilen BiYokla platformunun lead geliştiricisiyim; API, web ve mobil katmanların üçünde de çalışıyorum.

    • 103 uç noktalı API
    • ekibin 48 commit’inin 38’i
    • 4 dağıtım ortamı
    • Malezya’da 3 hafta PoC
    • Flask + PostgreSQL ile 103 uç noktalı REST API
    • React web konsolu; ekibin bu depodaki 48 commit’inin 38’i
    • Flutter mobil uygulamada cihaz üstünde yüz doğrulama ve canlılık tespiti (TensorFlow Lite, ONNX Runtime)
    • Python servislerinin dağıtım için paketlenmesi, Kotlin ve Swift ile native entegrasyonlar
    • 4 farklı dağıtım ortamı; PoC kurulumu için Malezya’da 3 hafta

    Flask · PostgreSQL · React · Flutter · TensorFlow Lite · ONNX Runtime · Kotlin · Swift

  2. Temmuz – Eylül 2025

    Yazılım Geliştirme Stajyeri

    Papilon Savunma Teknolojileri · Ankara

    Cihaz üstünde çalışan bir kimlik doğrulama uygulaması geliştirdim.

    • 1:N ve 1:1 yüz eşleştirme
    • internetsiz çalışma
    • NFC + MRZ kimlik okuma
    • FaceApp: 1:N ve 1:1 yüz eşleştirme, internet olmadan çalışabilme
    • NFC ve MRZ ile kimlik belgesi okuma
    • Uygulamanın kendi Flask API’si

    Flutter · Flask · NFC · MRZ · TensorFlow Lite

Eğitim

  1. 2026 · devam

    Yapay Zekâ Destekli Kodlama, Önlisans

    Anadolu Üniversitesi, Açıköğretim Fakültesi

    • 1. dönem
    • Makine Öğrenmesi
    • Modern Yazılım Geliştirme

  2. 2021 · 2025

    Bilgisayar Mühendisliği, Lisans

    Bursa Uludağ Üniversitesi

    • GPA 3,40 / 4,00

    Bitirme projesi: Derin öğrenme ile yüz tanıma (danışman Prof. Dr. Kemal Fidanboylu)

Sertifikalar

Belgeler ve doğrulama →

Nasıl çalışıyorum

Kısaca

Bir sonucu kabul etmeden önce, onu üretmemiş veriyle yeniden ölçüyorum. AutoTrack'te bir düzeltme tek sekansta işe yarıyor gibi görünüyordu; yedi sekansa genişletince toplamda zarar verdiği ortaya çıktı ve sebebini (kare hızına kör bir mesafe eşiği) bulup düzelttim. Stereo 3D MOT'ta hedefleri baştan yazdım, çoğu tutmadı ve rapor bunu söylüyor.

Bir fikri gerçek koda almadan önce küçük ve izole bir deneyde deniyorum. Ölçüm araçlarımın kendisinde de hata arıyorum: projelerimdeki en öğretici hataların birkaçı, değerlendirme betiklerinin içindeydi.

Teknik beceriler