MERT ÇİRCİ MERT ÇİRCİ
TR▾
👋"Birlikte harika bir şey inşa edelim!"
Yazılım Mimarı · Yapay Zekâ Mühendisi · Full Stack Engineer
Hi! I'm

Mert ÇİRCİ

and I
Hadi inşa edelim

✨Bir nesneye tıklayın ya da bana sormak için kafama tıklayın

Yazılım Mimarı · Yapay Zekâ Mühendisi · Full Stack Engineer

Mimarın cephaneliği

Teknoloji & araç matrisi

Üretim sistemlerinde ve oyunlarda sınanmış araç ve çatılar.

Portfolyo öne çıkanlar

Öne çıkan mühendislik projeleri

Arka uç sistemleri, mobil uygulamalar, oyunlar ve yapay zeka hatlarından seçilmiş bir koleksiyon.

Full Stack Web platformu

eSIM Satış Platformu

ComDigital'de anlık satın alma ve ödeme için geliştirilen eSIM e-ticaret platformu. Problem ve amaç Müşteriler eSIM'i anında satın alıp ödüyor, aynı anda çok sayıda satın alma gelebiliyor ve harici eSIM ile ödeme...

Full StackDevOps & CI/CDBackend & VeriDağıtık Sistemler
Yıl: 2025–2026 Teknik özellikler →
Güvenlik Web platformu

Personel Verisi Uzmanı, İK ERP

Personel Verisi Uzmanı, İK ERP, personel belgelerini ve kişisel verileri yasalara uygun şekilde imzalayıp saklayan bir web uygulamasıdır. Personel belgelerinin ve kişisel verilerin yasal çerçevede yönetilmesine...

Full StackGüvenlik
Yazılım Mimarisi Web platformu

Mesaj Yönetim Sistemi (CRM)

Ticari SMS, arama ve e-posta mesajlaşması için önce izin yaklaşımlı bir CRM web uygulaması (2020). Problem ve amaç Ekipler, kanallar genelinde ticari SMS, arama ve e-posta izinlerini ve gönderimini tek yerden...

Yazılım MimarisiBackend & VeriAgile ve ScrumDağıtık Sistemler
Full Stack Web platformu

Etkinlik Rezervasyon CMS

Etkinlik Rezervasyon CMS, otellerde düzenlenen etkinlikler için oda, uçuş ve transfer rezervasyonu yapmaya yarayan çoklu tema sistemidir. Etkinlik organizatörlerinin oda, uçuş ve transfer rezervasyonlarını tek bir...

Full StackÜrün & 0→1
Yıl: 2020–2021 Teknik özellikler →
Backend ve Veri Web platformu

Havayolu ve Ödeme Entegrasyonları

Bir turizm platformu için birden fazla havayolu ve ödeme sağlayıcısıyla entegrasyonlar. Problem ve amaç Bir turizm platformunun rezervasyon ve ödemelerini birden fazla havayolu ve ödeme sağlayıcısına bağlaması ve...

Full StackBackend & VeriDağıtık Sistemler
Yıl: 2020–2021 Teknik özellikler →
Full Stack Web platformu

Kuyumcu ERP

Kuyumcu ERP, kuyumcular için geliştirilmiş bir mağaza ve bayi yönetim sistemidir. Kuyumculuk işletmelerinin mağazalarını ve bayi ilişkilerini tek bir web platformunda yönetmesine yardımcı olur. Proje Full Stack...

Full StackBackend & Veri
Güvenlik Web platformu

RFID Kart Erişim Sistemi ERP

RFID Kart Erişim Sistemi ERP, RFID ile korunan kabinler için erişim kontrolü ve izin yönetimi sunan bir web platformudur. Yöneticiler hangi kullanıcının hangi kabine erişebileceğini tek bir yerden belirleyip...

Backend & VeriGüvenlikIoT & Gömülü Sistemler
Full Stack Web platformu

PawnShop Genel Muhasebe

PawnShop Genel Muhasebe, Amerikan rehin sistemlerini örnek alan ve Kıbrıs için geliştirilmiş bir genel muhasebe sistemidir. Rehin işletmelerinin finansal kayıtlarını tek bir sistemde tutmasını hedefler. Öne çıkanlar...

Full StackÜrün & 0→1
Backend ve Veri Web platformu

bilgisayar destekli çeviri

ProTranslate, bilgisayar destekli çeviri ve manuel düzeltme süreçlerini tek bir platformda birleştiren bir çeviri sistemidir. Ekipler çok dilli içerikleri daha hızlı ve tutarlı kalitede üretebilir; çeviri iş akışları...

Yazılım MimarisiFull StackBackend & VeriAgile ve Scrum
Yıl: 2021–2026 Teknik özellikler →
Yapay Zekâ Mühendisliği Web platformu

Kripto Borsa Tahmin Sistemi

Kripto Borsa Tahmin Sistemi, farklı borsalarda alım, satım ve tahmin işlemlerini göstergeler kullanarak tek bir sistemde toplar. Sistem, fiyat hareketlerine dair olası yönleri teknik göstergelerle öngörmeyi amaçlar....

Yapay Zekâ MühendisliğiBackend & Veri
IoT ve Gömülü Sistemler Veri merkezi

Kabin İklim ve Fan Kontrol Sistemi

Kabin İklim ve Fan Kontrol Sistemi, verimli soğutma kontrolü için cihaz iletişim protokollerini kullanarak kabinlerin iklim ve fan çalışmasını yönetir. Sistem, soğutma ihtiyacına göre cihazların birlikte çalışmasını...

Bulut & AltyapıIoT & Gömülü Sistemler
Yapay Zekâ Mühendisliği Web platformu

E-ticaret Gelir Paylaşımlı Finansman Sistemi

E-ticaret Gelir Paylaşımlı Finansman Sistemi, Türkiye'deki e-ticaret satıcıları için gelir paylaşımlı finansman sunan bir platformdur. Çoklu kaynaktan veri toplama, tahmin ve risk skorlamayı tek bir sistemde...

Yazılım MimarisiYapay Zekâ MühendisliğiBulut & AltyapıBackend & VeriAgile ve Scrum
Yıl: 2022–2025 Teknik özellikler →
Mobil Uygulamalar Web ve mobil

Personel Yönetim Paneli

Personel Yönetim Paneli, gelecekteki personelin motivasyonunu ve akademik gelişimini takip eden, oyunlaştırılmış bir web, mobil ve tablet panelidir. Personel gelişim takibini web, mobil ve tablet arayüzlerinde bir...

Mobil UygulamalarÜrün & 0→1
Yapay Zekâ Mühendisliği Web platformu

Otomotiv Yapay Zekâ Platformu

Araç piyasa değerlemesi ve fiyat tahmini için bir yapay zekâ platformu. Problem ve amaç Kullanıcılar bir aracın piyasadaki değerini ve fiyatının nasıl gelişebileceğini bilmek ister. Rolüm ve sorumluluğum Yapay zekâ...

Full StackYapay Zekâ MühendisliğiYapay Zekâ Geliştirme
Yıl: 2025–2026 Teknik özellikler →
DevOps & CI/CD Bulut

Kubernetes Üzerinde Konteyner Mikroservisleri

ComDigital ürünlerinin arkasındaki, %99,9 uptime hedefiyle Kubernetes üzerinde çalışan üretim platformu. Problem ve amaç ComDigital'in ürünleri (bir pazarlama veri platformu, bir eSIM e-ticaret platformu ve bir araç...

DevOps & CI/CDBulut & AltyapıDağıtık Sistemler
Yıl: 2025–2026 Teknik özellikler →
Backend ve Veri Bulut

BigQuery Üzerinde Pazarlama Veri Platformu

Google BigQuery üzerinde kurumsal bir pazarlama veri platformu. Problem ve amaç Kurumsal ölçekte veriye dayalı pazarlama; yönetişimli, güvenli, hızlı analitik sorgular sunan ve Google Cloud maliyetini kontrol altında...

Yapay Zekâ MühendisliğiBulut & AltyapıBackend & VeriDağıtık Sistemler
Yıl: 2025–2026 Teknik özellikler →
Backend ve Veri Veri hattı

CAD Uzamsal Metaveri Çıkarımı

CAD Uzamsal Metaveri Çıkarımı, CAD çizimlerinden uzamsal metaveriyi otomatik .NET hatlarıyla çıkarır ve aranabilir hale getirir. Çizim verilerini yapılandırılmış, sorgulanabilir bilgilere dönüştürür. Öne çıkanlar CAD...

Backend & VeriÜrün & 0→1
Yıl: 2018–2019 Teknik özellikler →
Full Stack Web platformu

FaceTurks (Sosyal Ağ)

FaceTurks, belirli bir dine odaklı bir sosyal ağ projesidir ve bu topluluğu tek bir çevrim içi alanda bir araya getirmeyi amaçlar. Tamamlanmış, topluluk merkezli bir web platformu projesidir. Öne çıkanlar Dine odaklı...

Full StackÜrün & 0→1
Mobil Oyunlar Web platformu

Web Tabanlı Oyun

Web Tabanlı Oyun, tarayıcı üzerinde çalışan bir oyun geliştirme projesidir ve Mobil Oyunlar grubunda tamamlanmış olarak web platformu tarafında yer alır. Proje, PHP, CSS, JS ve MySQL teknolojilerini tek bir çalışmada...

Full StackOyunlar
Mobil Oyunlar Web platformu

Flash Animasyon ve Oyun

Flash Animasyon ve Oyun, web siteleri için Flash Player animasyonlarını ve Flash ile oyun geliştirmeyi kapsayan tamamlanmış bir çalışmadır. Proje, Mobil Oyunlar grubunda web platformu tarafında yer alır. Öne çıkanlar...

Full StackOyunlar
Full Stack Web ve mobil

Hintfilmcenneti CMS (video yayın)

Hintfilmcenneti CMS, Hint filmleri ve dizileri için web ve mobil uygulamalı bir çeviri ve video yayın platformudur ve 2014–2020 yılları arasında faaliyet göstermiştir. Full Stack grubunda tamamlanmış bir projedir....

Full StackMobil UygulamalarDevOps & CI/CD
Yıl: 2014–2020 Teknik özellikler →
Yapay Zekâ Mühendisliği Web platformu

Seliee'de Uygulamalı Yapay Zekâ ve Ajan Sistemleri

Neeblo'da geliştirdiğim pazarlama platformu Seliee'nin yapay zekâ katmanı: bir yapay zekâ ajan ekibi, dış ajanlar için bir MCP sunucusu ve birden çok model sağlayıcısında çalışan yapay zekâ özellikleri. Problem ve...

Yapay Zekâ MühendisliğiBackend & VeriÜrün & 0→1Yapay Zekâ Geliştirme
Yıl: 2025–2026 Teknik özellikler →
Full Stack Web platformu

E-ticaret Yönetim Sistemi (CMS)

E-ticaret Yönetim Sistemi (CMS), şirketlerin ürünlerini çevrim içi satmasını sağlayan bir içerik yönetim sistemidir. Proje Full Stack kapsamında, çevrim içi mağaza için yönetim araçlarıyla birlikte web platformu...

Full Stack
Backend ve Veri Masaüstü

Müşteri Takip Yazılımı

Müşteri Takip Yazılımı, bir şirketin alacaklı ve müşterilerini takip etmek için geliştirilmiş bir programdır ve tüm takip kayıtlarını tek bir yerde toplamaya yardımcı olur. Masaüstü tabanlı, odaklı kapsamlı bir...

Backend & VeriÜrün & 0→1
Full Stack Web platformu

finderface (Sosyal Medya ve Eklenti Geliştirme)

finderface, eklenti geliştirmeyi de kapsayan geniş kapsamlı bir sosyal medya deneyidir. Tamamlanmış bir Full Stack projesi olarak web platformu tarafında yer alır ve sosyal medya çalışmalarına geniş bir bakış sunar....

Full Stack
Mobil Oyunlar Masaüstü

Masaüstü Oyun Geliştirme

Masaüstü Oyun Geliştirme, Icy Tower tarzında basit masaüstü oyunları kapsar ve Mobil Oyunlar grubunda tamamlanmış bir projedir. Çalışma, C#, Java ve MSSQL teknolojileriyle hazırlanmıştır. Odak noktası, masaüstünde...

Oyunlar
Full Stack Web platformu

Facebook Uygulama Geliştirme

Facebook Uygulama Geliştirme, uygulama içi favori oyuncu ve arkadaş davet sistemleri gibi özelliklerle reklam geliri üreten Facebook uygulamalarını kapsar. Proje, Full Stack grubunda tamamlanmış bir web platformu...

Full StackOyunlar
Full Stack Web platformu

Diet at Home

Diet at Home, diyetisyen ve danışan diyet sistemini çevrim içine taşıyan bir projedir; diyet listeleri, mesajlaşma ve web tabanlı diyet takibini tek bir yapıda sunar. Full Stack grubunda web platformu olarak...

Full StackÜrün & 0→1
Full Stack Web ve mobil

Korecenneti CMS (video yayın)

Korecenneti CMS (video yayın), Kore filmleri ve dizileri için geliştirilmiş web ve mobil uygulamalı çeviri ve video yayın platformudur. Proje 2015–2020 yılları arasında Full Stack geliştirme yaklaşımıyla hayata...

Full StackMobil UygulamalarDevOps & CI/CD
Yıl: 2015–2020 Teknik özellikler →
IoT ve Gömülü Sistemler Mobil sağlık

M2M Health (uzaktan hasta izleme)

M2M Health (uzaktan hasta izleme), doktorların yaşlı ve kronik bakım hastalarını GSM ağ geçidi cihazları aracılığıyla evden takip etmesini sağlayan mobil bir sağlık sistemidir. Proje IoT ve Gömülü Sistemler grubunda...

Mobil UygulamalarBackend & VeriIoT & Gömülü Sistemler
Backend ve Veri Web platformu

Online Firma Rehberi

Online Firma Rehberi, illere göre düzenlenmiş bir çevrim içi firma ve mağaza rehberidir. Yerel işletmeleri bölge bölge bulmayı kolaylaştıran web platformu Backend ve Veri grubu kapsamında tamamlandı. Öne çıkanlar İl...

Full StackBackend & Veri
IoT ve Gömülü Sistemler Eczane

Akıllı Eczane Otomasyonu

Akıllı Eczane Otomasyonu, eczanelerdeki ilaç soğutma sıcaklıklarını RS-485 ağ geçidi üzerinden her ay raporlayarak bozulmayı önlemeye yardımcı olan bir sistemdir. Proje IoT ve Gömülü Sistemler grubunda tamamlandı....

Backend & VeriIoT & Gömülü Sistemler
Backend ve Veri Web platformu

Emlak Arama Sistemi

Emlak Arama Sistemi, yerel bölgeler ve kullanıcılar için geliştirilmiş çevrim içi bir emlak arama sistemidir ve seçilen bölgede gayrimenkul aramayı kolaylaştırır. Proje Backend ve Veri grubu kapsamında tamamlandı....

Backend & VeriÜrün & 0→1
Full Stack Web platformu

Çevrim İçi Fatura Sistemi

Çevrim İçi Fatura Sistemi, kullanıcıların faturalarını saklayabildiği, tasarlayabildiği ve yazdırabildiği bir web uygulamasıdır. Proje Full Stack kapsamında web platformu olarak tamamlandı. Öne çıkanlar Fatura...

Full StackÜrün & 0→1
Veri Odaklı Pazarlama Web platformu

Veri Odaklı Pazarlama Platformu

Veri odaklı pazarlama platformu, React/Next.js ön yüzlü Flask API'ler üzerinde çalışıyor ve kurumsal bir BigQuery veri altyapısıyla besleniyor. Platform, pazarlama verilerini tek bir yapıda bir araya getirerek veriye...

Full StackYapay Zekâ MühendisliğiYapay Zekâ Geliştirme
Yıl: 2025–2026 Teknik özellikler →
Backend ve Veri Web platformu

E-Ticaret Pazar Yeri Entegrasyonu

Bir şirketin yerel sistemindeki stokları online pazar yerlerinde satışa sunan entegrasyon (2018). Problem ve amaç Bir şirket stok ve satışlarını yerel muhasebe sistemlerinde (Logo, Netsis) tutuyordu ve ikisi...

Full StackBackend & VeriDağıtık Sistemler
Full Stack Masaüstü ve web

Ön Muhasebe ve İK Programı

Ön Muhasebe ve İK Programı, küçük işletmeler için ön muhasebe ve insan kaynakları işlemlerini masaüstü ve web üzerinden yürüten bir uygulamadır. Proje Full Stack kapsamında tamamlandı. Öne çıkanlar Tek uygulamada ön...

Full StackBackend & Veri
Yapay Zekâ Mühendisliği Web platformu

Metraj ve Hakediş Hesaplama Web Uygulaması (AutoCAD)

Metraj ve Hakediş Hesaplama Web Uygulaması (AutoCAD), makine mühendisleri için AutoCAD projelerini okuyarak kamu ihaleleri için metraj ve hakediş hesaplayan bir web uygulamasıdır. Proje Yapay Zekâ Mühendisliği...

Yapay Zekâ MühendisliğiÜrün & 0→1
IoT ve Gömülü Sistemler Eczane

Eczane Ortam Takip Sistemi (IoT)

Eczane Ortam Takip Sistemi (IoT), nem ve sıcaklık sensör değerleri için gerçek zamanlı bir eczane bilgi sistemidir. Proje IoT ve Gömülü Sistemler grubunda tamamlandı. Öne çıkanlar Gerçek zamanlı nem ve sıcaklık...

Backend & VeriIoT & Gömülü Sistemler
IoT ve Gömülü Sistemler Veri merkezi

Veri Merkezi Kabin Ortam Denetim IoT

Veri Merkezi Kabin Ortam Denetim IoT, CPU ve sıcaklık verilerini kullanarak veri merkezinin kararlılığını koruyan bir bilgi servisidir. Proje IoT ve Gömülü Sistemler grubunda tamamlandı. Öne çıkanlar Kabin CPU ve...

DevOps & CI/CDBulut & AltyapıIoT & Gömülü Sistemler
IoT ve Gömülü Sistemler Masaüstü uygulama

Veri Merkezi Kabin Ortam Kontrolü (masaüstü uygulama)

Veri Merkezi Kabin Ortam Kontrolü (masaüstü uygulama), veri merkezi kabinleri için düşük gecikmeli telemetri sunar; ESP32 ve STM32 cihazlar okumaları Redis ve MongoDB kuyruklarına aktarır. Proje IoT ve Gömülü...

Bulut & AltyapıIoT & Gömülü Sistemler
IoT ve Gömülü Sistemler Veri merkezi

Kabin Ortamı, RFID ve IoT ERP Uygulamaları

Kabin Ortamı, RFID ve IoT ERP Uygulamaları, veri merkezlerinde kabin ortam kontrolü, RFID erişimi ve IoT için ERP ve izleme yazılımı sunar. Proje IoT ve Gömülü Sistemler grubunda yer alır ve tamamlanmıştır. Öne...

Bulut & AltyapıGüvenlikIoT & Gömülü Sistemler
Yıl: 2019–2020 Teknik özellikler →
Yapay Zekâ Mühendisliği Web platformu

Havalandırma Maliyet Hesaplama (AI)

Havalandırma Maliyet Hesaplama (AI), havalandırma ve tesisat projeleri için yapay zekâ destekli bir maliyet hesaplama aracıdır. Araç, projelerin maliyetini yapay zekâ destekli bir akışla tahmin etmeye yardımcı olur....

Yapay Zekâ MühendisliğiÜrün & 0→1Yapay Zekâ Geliştirme
Yıl: 2018–2019 Teknik özellikler →
Backend ve Veri Masaüstü

Toplu SMS Programı

Toplu SMS Programı, toplu SMS gönderimi için geliştirilmiş bir masaüstü uygulamadır. Tek bir mesaj setini çok sayıda alıcıya tek bir araçtan gönderebilmenizi sağlar. Proje Backend ve Veri grubunda yer alır ve...

Yazılım MimarisiBackend & VeriAgile ve Scrum
Full Stack Web platformu

Ajans ERP

Ajans ERP, reklam ajanslarının reklamlarını ve bu süreçleri takip ettiği bir web uygulamasıdır. Ajans ekiplerine reklam takibi ve ilgili iş akışları için tek bir web platformu sunar. Proje Full Stack grubunda yer...

Yazılım MimarisiFull StackAgile ve Scrum
Mimari notlar

Son yazılar

AI Engineering ve Agent Orchestration: Doğru Mimari Nasıl Seçilir?

Sıkça Sorulan Sorular

Kendinizi yazılım mimarı, yapay zekâ mühendisi ve Full Stack Engineer olarak nasıl tanımlarsınız?+

Dağıtık sistemler, üretimde çalışan yapay zekâ uygulamaları (LLM entegrasyonu, RAG ve ajanlar) ve full stack ürünler tasarlıyor ve geliştiriyorum; hem mimariyi hem de uygulamayı üstleniyorum.

Ne tür yapay zekâ mühendisliği işleri yapıyorsunuz?+

Üretimde çalışan LLM uygulamaları geliştiriyorum: API'ler ve kendi sunucularında çalışan modellerle entegrasyon, retrieval-augmented generation (RAG), araç çağırabilen ajanlar ve bunların etrafındaki değerlendirme, güvenlik ve izleme.

LLM özelliklerini nasıl değerlendiriyorsunuz?+

Gerçek sorulardan oluşturulan test setleri, yayından önce offline puanlama, yayından sonra online kontroller ve bir prompt ya da model değişikliğinin önceki davranışı sessizce bozmasını önleyen regresyon testleriyle. Doğruluk, kaynağa dayanma, kapsam dışı istekleri reddetme, gecikme ve istek başına maliyet gibi başarı ölçütleri baştan belirlenir.

Yapay zekâ uygulamalarında güvenliği nasıl ele alıyorsunuz?+

Prompt injection, veri sızıntısı ve tenant izolasyonu tasarım gereksinimidir: güvenilmeyen içerik talimatlardan ayrı tutulur, araçlar kullanıcının kendi yetkileriyle çalışır, her tenant'ın verisi ayrı kalır ve ajan işlemleri audit trail'e yazılır.

Üretimdeki yapay zekâ sistemlerini nasıl izliyorsunuz?+

İstek bazında tracing, token tüketimi, gecikme, hata oranları ve özellik başına maliyet; sapma olduğunda alarm. Bu, Kubernetes platformlarında kullandığım Graylog ve Grafana izleme pratiğinin üzerine kurulur.

Bir yapay zekâ kullanım senaryosunun ROI'sini ve risklerini nasıl değerlendiriyorsunuz?+

Beklenen kazancı (kazanılan zaman, önlenen hatalar, gelir) toplam maliyetle karşılaştırıyorum: model ve altyapı harcaması, entegrasyon, insan kontrolü ve bakım. Yanlış yanıt, veri açığa çıkması ve mevzuat sınırları gibi risklerin her biri için geliştirme başlamadan bir kontrol belirlenir.

Yapay zekâyı bir organizasyona nasıl entegre ediyorsunuz?+

Yapay zekâ özellikleri insanların zaten kullandığı sistemlere bağlanır; net sahiplik, hatanın pahalı olduğu yerlerde insan kontrolü ve bu özelliklerle çalışan ekipler için eğitim sağlanır. Geçiş, ölçülebilir kontrol noktalarıyla kademeli yapılır.

Projelerinizde yapay zekâ yönetişimi ne anlama geliyor?+

Belgelenmiş model ve veri seçimleri, erişim kuralları, etkisi yüksek işlemler için onay adımları, audit log'lar ve kalite, maliyet ve olayların düzenli gözden geçirilmesi. Bu, BigQuery üzerindeki kurumsal pazarlama veri platformu için kurduğum veri yönetişimi ve güvenlik politikalarının üzerine kurulur.

Kariyeriniz boyunca hangi alanlara odaklandınız?+

Dağıtık sistemler, backend ve full stack geliştirme, mobil uygulamalar ve oyunlar ile yapay zekâ destekli araçlar.

Teknik yaklaşımınızı diğer geliştiricilerden ayıran özellikler nelerdir?+

Bütün sisteme bakıyorum: nasıl tasarlandığı, nasıl ölçeklendiği ve yayına alındıktan sonra nasıl işletildiği.

Bir problemi çözerken nasıl bir yöntem izlersiniz?+

Gereksinimleri netleştirir, problemi parçalara ayırır, varsayımları erken test eder ve ölçülen sonuçlara göre ilerlerim.

Günümüzde profesyonel olarak hangi alanlarda kendinizi geliştiriyorsunuz?+

Yapay zekâ mühendisliği, ajan tabanlı sistemler, bulut altyapısı ve kendi mimari ile DevOps uygulamalarım.

Software Architect ne iş yapar?+

Software Architect, bir sistemin genel yapısını tasarlar, temel teknik kararları verir ve sistemin ölçek, güvenilirlik ve güvenlik gereksinimlerini karşıladığından emin olur.

Yazılım mimarisi ile yazılım geliştirme arasındaki fark nedir?+

Mimari, bir sistemin nasıl yapılandığını ve parçalarının birbiriyle nasıl etkileştiğini belirler; geliştirme ise bu yapı içinde parçaları ve özellikleri hayata geçirir.

Bir yazılım projesinin mimarisini nasıl tasarlarsınız?+

Gereksinimler ve kısıtlardan yola çıkar, ana bileşenleri ve veri akışlarını tanımlar, kararları ve ödünleri belgelerim.

Yeni bir projede teknoloji seçimini nasıl yaparsınız?+

Problem, ekibin becerileri, ekosistemin olgunluğu, işletme maliyeti ve sonradan ne kadar kolay değiştirilebileceğine göre karar veririm.

Monolitik mimari mi, mikroservis mimarisi mi tercih edersiniz?+

Varsayılan olarak ikisini de tercih etmem. Gereksinimleri karşılayan en basit tasarımla başlarım; servisleri yalnızca bağımsız ölçekleme veya ekip sınırları gibi net bir neden olduğunda ayırırım.

Ölçeklenebilir yazılım sistemleri nasıl tasarlanır?+

Bileşenleri gevşek bağlı tutarak, mümkün olduğunda servisleri durumsuz yaparak, önbellekleme yaparak ve baştan arıza için tasarlayarak.

Çalışmalarınızda dağıtık sistem mühendisliği neleri kapsıyor?+

Parçaları bozulduğunda bile çalışmaya devam eden servisler tasarlamayı: net servis sınırları, asenkron işler için kuyruklar, zaman aşımı ile yeniden denemeler, health check'ler ve gözlemlenebilirlik. ComDigital'de bu, Kubernetes üzerinde üretimde %99,9 uptime tutan Python ve Node.js mikroservisleri anlamına geliyordu.

İstekler tekrar denendiğinde ödeme ve sipariş akışlarını nasıl doğru tutuyorsunuz?+

Idempotent sipariş ve ödeme işleme, sipariş ile stok üzerinde eşzamanlılık kontrolü, ödemeden sonra dış çağrı başarısız olursa telafi adımları ve her olay için audit logging ile. Geliştirdiğim eSIM satış platformu böyle çalışır; tekrarlanan bir callback asla iki kez ücret almaz veya iki kez tanımlama yapmaz.

Hata verebilen veya zaman aşımına uğrayabilen dış sağlayıcılarla nasıl entegrasyon kuruyorsunuz?+

Her çağrı için zaman aşımı, sınırlı yeniden deneme ve idempotency anahtarı kullanırım; yavaş işler RabbitMQ veya AWS SQS gibi kuyruklardan geçer, her istek ve yanıt bir audit loguna yazılır. THY, Pegasus, SunExpress ve GTC entegrasyonlarında bu yaklaşımı kullandım.

Bir mikroservis platformunu üretimde nasıl güvenilir tutuyorsunuz?+

Kubernetes başarısız iş yüklerini yeniden başlatır ve başka node'a taşır, health check'ler sağlıksız instance'ları trafikten uzak tutar, rolling update'ler kesintiyi önler; Graylog ve Grafana ise tanımlı bir uptime hedefine karşı merkezi log, pano ve alarm sağlar.

Sistemler ve kanallar arasında veri tutarlılığını nasıl sağlıyorsunuz?+

Tek bir doğruluk kaynağı seçerek, değişiklikleri iyi tanımlı ve tekrarlanabilir işler ya da olaylarla senkronize ederek ve farkların hiç olmayacağını varsaymak yerine uzlaştırarak. Bunu pazar yeri stok ve satış senkronizasyonunda, daha sonra WorqCompany'de ölçekli olarak uyguladım.

Yüksek trafikli uygulamalarda performansı nasıl optimize edersiniz?+

Önce ölçüm yapar, sonra darboğazları giderir: veritabanı sorguları, önbellekleme, veri boyutu ve pahalı çağrılar.

Veritabanı mimarisini tasarlarken nelere dikkat edersiniz?+

Erişim örüntüleri, tutarlılık ihtiyaçları, veri büyümesi, indeksleme, yedekleme ve kurtarma ile şemanın nasıl gelişeceği.

Sistem güvenliğini yazılım mimarisine nasıl dahil edersiniz?+

Güvenlik baştan tasarlanır: kimlik doğrulama ve yetkilendirme, en az yetki ilkesi, girdi doğrulama, gizli bilgi yönetimi ve denetim kayıtları.

Teknik borcu nasıl yönetir ve azaltırsınız?+

Görünür hale getirir, ekibi yavaşlatan veya güvenilirliği tehdit eden borcu önceliklendirir ve yeni özelliklerle birlikte düzeltirim.

Full Stack Engineer tam olarak ne yapar?+

Kullanıcı arayüzü, sunucu, veri katmanı ve yayına alma sürecinde çalışır; bir özelliği baştan sona takip edebilir.

Frontend ve backend geliştirme süreçlerini nasıl birleştirirsiniz?+

Erken aşamada net API sözleşmeleri üzerinde anlaşır, iki tarafı da bunlara göre geliştirir ve veri akışını sade ve test edilebilir tutarım.

Hangi programlama dilleri ve teknolojilerle çalışıyorsunuz?+

Python, JavaScript ve TypeScript; ayrıca veritabanları, konteynerler, bulut servisleri ve mobil uygulama geliştirme.

Python'ı hangi tür projelerde kullanmayı tercih edersiniz?+

Python; veri işleme, otomasyon, backend servisleri ve yapay zekâ ile ilgili işlerde uygundur.

REST API tasarlarken hangi standartları izlersiniz?+

Tutarlı kaynak adlandırması, doğru HTTP metotları ve durum kodları, sürümleme, net hata formatları ve belgelenmiş sözleşmeler.

MongoDB ve PostgreSQL arasında nasıl seçim yaparsınız?+

İlişkisel veri ve güçlü tutarlılık için PostgreSQL; verinin doküman yapısında olduğu ve sık değiştiği durumlarda MongoDB.

Redis gibi önbellekleme teknolojilerini ne zaman kullanırsınız?+

Sık okunan ve daha az değişen veriler, oturum veya istek sınırlama durumu için ve ana veritabanının yüknü azaltmak için.

API performansını ve güvenilirliğini nasıl artırırsınız?+

Güvenli olduğu yerlerde önbellek kullanarak, büyük yanıtları sayfalayarak, zaman aşımı ve yeniden deneme sürelerini dikkatle ayarlayarak ve gecikme ile hata oranlarını izleyerek.

Docker ve konteyner teknolojileri geliştirme sürecine nasıl katkı sağlar?+

Geliştirmeden üretime kadar tutarlı ortamlar sağlar ve servislerin oluşturulmasını, çalıştırılmasını ve yayına alınmasını kolaylaştırır.

AI Native Development nedir?+

Yapay zekânın sonradan eklenen bir özellik değil, yazılımın tasarlanmasında, geliştirilmesinde ve işletilmesinde temel bir parça olduğu yaklaşım.

AI destekli yazılım geliştirme ile AI Native ürün geliştirme arasındaki fark nedir?+

AI destekli geliştirme, kod yazmaya yardımcı AI araçları kullanır; AI Native ürünler ise kullanıcıları için yapay zekâ yeteneklerinin etrafında kurulur.

Yapay zekâyı günlük yazılım geliştirme sürecinizde nasıl kullanıyorsunuz?+

Kodu incelemek, uygulama taslakları oluşturmak, test yazmak ve değişiklikleri gözden geçirmek için; her zaman kendi doğrulamamla.

Claude Code ve Codex gibi araçları hangi amaçlarla kullanıyorsunuz?+

Kod inceleme, birden fazla dosyada değişiklik, hata ayıklama ve tekrarlayan işlerin otomasyonu için; her değişikliği gözden geçirerek.

AI kodlama ajanları kullanırken kod kalitesini nasıl koruyorsunuz?+

Net spesifikasyonlar, küçük ve incelenebilir değişiklikler, otomatik testler ve birleştirmeden önce insan incelemesi.

LLM'leri nasıl seçiyor ve entegre ediyorsunuz?+

Her görev için modeli kalite, gecikme ve maliyete göre seçiyor, sağlayıcıları değiştirilebilir tutuyorum. Seliee'de müşteriler kendi OpenAI, Claude, Gemini veya Perplexity anahtarlarını getiriyor ya da Llama'yı kendi llama.cpp sunucularında çalıştırıyor; bu sitedeki asistan da model geçidi yanıt vermezse yerel bilgi tabanından cevap veriyor.

RAG sistemlerini nasıl kuruyorsunuz?+

RAG tasarımlarım veri alma ve parçalama (chunking), getirme ve yeniden sıralama (reranking), kaynak gösteren yanıtlar ve bilgiyi güncel tutan yenileme işlerini kapsar. Bu sitedeki asistan yalnızca portfolyomdan yanıt veriyor; Seliee'nin uygulama içi asistanı ise yalnızca açık sayfaya ve soruya uyan bilgi bölümlerini yüklüyor.

Ajan sistemlerini güvenli şekilde nasıl kuruyorsunuz?+

Ajanlar araçları açık ve yetkilendirilmiş arayüzlerle çağırır, durumlarını modelin dışında tutar ve geri alınamaz her adımdan önce insan onayı bekler. Seliee'nin AI Office'inde yayınlama, gönderme ve harcama her zaman kullanıcı onayını bekler; 230'dan fazla araç sunan MCP sunucusu da dış ajanlara aynı kontrollü erişimi verir.

Yapay zekâ tarafından üretilen kodu nasıl test eder ve doğrularsnız?+

Her kodla aynı standartlarla: testler, tip kontrolleri, kod incelemesi ve güvenmeden önce gerçekçi koşullarda çalıştırma.

AI destekli geliştirmenin sınırları ve riskleri nelerdir?+

Hatalı veya güvensiz kod, aşırı bağımlılık, lisans soruları ve gizli maliyetler. Bunlar inceleme, test ve net sınırlarla yönetilir.

Bir yazılım fikrini çalışan bir ürüne nasıl dönüştürürsünüz?+

Temel problemi ve en küçük faydalı sürümü tanımlar, geliştirir, gerçek kullanıcıların önüne koyar ve geri bildirimlere göre iyileştiririm.

Bir ürünü sıfırdan geliştirirken ilk adımınız ne olur?+

Ayrıca çok kod yazmadan problemi ve temel kullanıcı akışını doğrulamak.

MVP geliştirirken hangi özelliklere öncelik verirsiniz?+

Yalnızca kullanıcının ana işini tamamlamasını sağlayan özelliklere. Diğer her şey, ihtiyacın kanıtı ortaya çıkana kadar bekler.

0'dan 1'e ürün geliştirme süreci nasıl yönetilir?+

Kısa döngülerle: tanımla, ince bir dilim geliştir, yayına al, ölç ve ayarla. Ürün değerini kanıtlayana kadar kapsam dar tutulur.

Teknik kararlarla iş hedefleri arasında nasıl denge kurarsınız?+

Her teknik seçimi bir iş sonucuna bağlıyorum ve mevcut hedefin gerektirdiğinden fazlasını geliştirmekten kaçınıyorum.

Bir ürünün gerçekten kullanıcı ihtiyacını karşıladığını nasıl anlarsınız?+

Kullanıcılarla yapılan görüşmelerle, kullanım verileriyle ve insanların geri dönüşüp hedeflerini tamamlayıp tamamlamadığıyla.

SaaS ürünleri geliştirirken hangi mimari yaklaşımları tercih edersiniz?+

Net veri ayrışımı olan çok kiracili tasarımlar, işletme yükünü azaltan yönetilen servisler ve baştan itibaren otomasyon.

Ürün geliştirme maliyetlerini nasıl optimize edersiniz?+

Kapsamı dar tutarak, kanıtlanmış bileşenleri yeniden kullanarak, operasyonları otomatikleştirerek ve altyapıyı gerçek kullanıma göre boyutlandirarak.

Erken aşamadaki girişimler için doğru teknoloji yığını nasıl belirlenir?+

Ekibin iyi bildiği, işe alım yapabilecek kadar olgun ve ürün büyüdükçe engel olmayacak araçları seçerek.

Bir fikrin teknik olarak uygulanabilirliğini nasıl değerlendirirsiniz?+

Önce temel teknik riskleri inceler, taahhüt etmeden önce küçük bir prototip ile test ederim.

Neeblo nedir ve hangi problemi çözmeyi amaçlar?+

Neeblo, ekiplerin dijital ürünleri daha verimli oluşturması ve yönetmesi için geliştirdiğim platform projelerinden biri.

Neeblo'nun geliştirilmesindeki temel motivasyon nedir?+

Dijital ürünlerin oluşturulması ve işletilmesindeki tekrarlayan işi azaltmak; böylece ekipler kullanıcılarının ihtiyaçlarına odaklanabilsin.

Seliee nedir ve kimler için geliştirilmiştir?+

Seliee, web sitesi ve içerik oluşturup yönetmek için bir platformdur; çok dilli, aramaya uygun siteye ihtiyaç duyan kişiler ve işletmeler için tasarlanmıştır.

Seliee ile geleneksel içerik yönetim sistemleri arasındaki fark nedir?+

Seliee; şablonlar, çok dilli içerik ve otomasyonu birleştirir; elle sürdürülen geleneksel bir kurulum gerektirmez.

Seliee'de yapay zekâ destekli içerik üretimi nasıl kullanılır?+

Yapay zekâ içerik taslakları hazırlamaya ve düzenlemeye yardımcı olur; yayınlanacak içerik üzerindeki kontrol editörde kalır.

Çok dilli içerik üretimi ve yayınlama süreçleri nasıl ele alınır?+

Her dil ayrı bir sürüm olarak yönetilir ve uygun ayarlarla yayınlanır.

SEO, AEO ve GEO kavramlarını ürün geliştirme yaklaşımınıza nasıl dahil ediyorsunuz?+

Yapılandırılmış veri, net sayfa yapısı ve anlamlı meta verilerle; içeriğin arama motorları, yanıt motorları ve üretken motorlar tarafından anlaşılabilir olmasını sağlayarak.

Neeblo ve Seliee gibi platformlarda ölçeklenebilirlik nasıl sağlanır?+

Önbellekleme, içerik ile sunumun ayrılması ve trafikle birlikte büyüyebilen altyapı ile.

Bu projelerde otomasyon ve AI ajan sistemleri nasıl bir rol oynar?+

İçerik güncellemeleri, izleme ve raporlama gibi tekrarlayan operasyonel işlerde yardımcı olur; önemli kararları ise insanlar gözden geçirir.

Neeblo veya Seliee ile nasıl iş birliği yapılabilir?+

Bu sitedeki iletişim seçenekleri aracılığıyla ulaşıp projenizi ve hedeflerinizi anlatarak.

DevOps süreçlerini yazılım geliştirme yaşam döngüsüne nasıl entegre edersiniz?+

Ortak sahiplik, otomatik test ve yayına alma ile ilk sürümden itibaren izleme yaparak.

CI/CD pipeline tasarlarken nelere dikkat edersiniz?+

Hızlı ve güvenilir derlemeler, otomatik testler, aşamalı yayına alma ve kolay geri alma.

Docker tabanlı sistemleri üretim ortamında nasıl yönetirsiniz?+

Sürümlendirilmiş imajlar, sağlık kontrolleri, kaynak sınırları ve net yayına alma prosedürleriyle.

Yüksek erişilebilirlik için nasıl bir altyapı tasarlarsınız?+

Yedekli bileşenler tasarlayarak, tek noktalı hatalardan kaçınarak ve yedekleme senaryolarını test ederek.

Loglama ve monitoring sistemleri neden önemlidir?+

Sistemin pratikte nasıl davrandığını gösterirler ve kullanıcılar bildirmeden sorunları bulmaya yardımcı olurlar.

Üretim ortamındaki performans sorunlarını nasıl teşhis edersiniz?+

Metrikler ve loglarla başlar, sorunu yeniden üretir, darboğazı belirler, sonra düzeltir ve doğrularım.

Bulut altyapısı maliyetlerini nasıl kontrol altında tutarsınız?+

Kullanımı izleyerek, kaynakları boyutlandırarak, kullanılmayanları kaldırarak ve harcamaları düzenli gözden geçirerek.

Bir sistemde kesinti yaşandığında nasıl bir müdahale süreci izlersiniz?+

Önce servisi geri getirmeye, ardından durumu bildirmeye odaklanır ve tekrarı önlemek için bir inceleme yaparım.

Tech Lead rolünü nasıl tanımlarsınız?+

Tech Lead; mimari, kalite ve ekibin iyi teslim etmesine yardımcı olma gibi ekibin teknik yönünden sorumludur.

Teknik liderlik ile insan yönetimi arasındaki ilişkiyi nasıl görüyorsunuz?+

Teknik liderlik teknik yön ve kararlara, insan yönetimi ise kişilerin kariyerine ve iyi oluşuna odaklanır. İyi liderler genellikle ikisini de yapar ama bunlar farklı sorumluluklardır.

Yazılım ekiplerinde teknik kararları nasıl alırsınız?+

Etkilenen kişilerden görüş alır, ödünleri değerlendirir ve sonucu belgelerim.

Kod inceleme (code review) süreçlerini nasıl yönetirsiniz?+

Doğruluk, açıklık ve sürdürülebilirlik üzerine odaklanan, zamanında ve net geri bildirimler vermeyi hedeflerim.

Ekip içinde teknik standartları nasıl oluşturursunuz?+

Ekibin birlikte gözden geçirdiği ortak rehberler, örnekler ve anlaşmalarla.

Junior geliştiricilerin gelişimine nasıl katkı sağlarsınız?+

Net geri bildirimler, gerçek problemlerde birlikte çalışma ve uygun görevlerde sahiplik vererek.

Teknik anlaşmazlıkları nasıl çözersiniz?+

Her görüşü anlayarak, mümkün olduğunda seçenekleri test ederek ve net bir karar vererek.

Teknik borç ile yeni özellik geliştirme arasında nasıl öncelik belirlersiniz?+

Borcun teslimat ve güvenilirlik üzerindeki etkisini, yeni özelliğin değeriyle kıyaslayarak.

Bir yazılım projesinde teslim tarihlerini ve kaliteyi nasıl dengelersiniz?+

Önce kapsamı daraltır, testleri ve incelemeyi kesmek yerine.

Teknik ekiplerin üretkenliğini artırmak için hangi yöntemleri kullanırsınız?+

Sürtünmeyi azaltarak: daha hızlı derlemeler, net sahiplik, daha az kesinti ve iyi dokümantasyon.

Daha önce hangi sektörler için yazılım çözümleri geliştirdiniz?+

Birden fazla sektör için yazılım çalıştım. Sektör ve rolüm dahil proje ayrıntıları talep üzerine paylaşılabilir.

Pazarlama verisi, eSIM e-ticaret ve araç değerleme platformları gibi projelerde nasıl roller üstlendiniz?+

Her birinde mimari, geliştirme ve teslimat sorumlulukları vardı. Ayrıntılar talep üzerine konuşulabilir.

Bir projede teknik mimariyi sıfırdan oluşturmak nasıl bir süreçtir?+

Gereksinim ve kısıtlardan başlayarak küçük bir prototip oluşturmak, kararları belgelemek ve sistem kanıtlandıkça yinelemek.

En karmaşık teknik problemlerden birini nasıl çözdünüz?+

Arızalı davranışı izole eder, yeniden üretir ve semptom yerine kök nedeni düzeltirim.

Gerçek kullanıcıların kullandığı ürünler geliştirirken en çok neye dikkat edersiniz?+

Güvenilirliğe, net hata yönetimine, performansa ve insanların gerçekten kullandığı cihazlarda sorunsuz bir deneyime.

Bir projede başarıyı hangi ölçütlerle değerlendirirsiniz?+

Kullanıcıların hedeflerine ulaşması, sistemin güvenilirliği ve ekibin sürekli iyileştirebilmesiyle.

Hangi tür yazılım projelerinde iş birliğine açıksınız?+

Mimari, full stack geliştirme, dağıtık sistemler, mobil uygulamalar veya yapay zekâ içeren projelerde.

Hangi işletmeler için yazılım mimarisi danışmanlığı faydalıdır?+

Büyüyen, mevcut bir sistemi modernize eden veya büyük bir teknoloji değişikliği planlayan işletmeler için.

Bir yazılım projesinin teknik değerlendirmesini yapabilir misiniz?+

Evet. Bir projenin teknik tasarımını gözden geçirebilir, riskleri belirleyebilir ve iyileştirme önerebilirim.

Mevcut bir uygulamanın mimarisini iyileştirmek için nasıl destek sağlayabilirsiniz?+

Mevcut sistemi analiz ederek, değişiklikleri önceliklendirerek ve ekibe geçiş sürecinde destek olarak.

Bir startup'ın teknik altyapısını oluşturmasına nasıl katkı sağlayabilirsiniz?+

Mimari, altyapı, geliştirme süreçleri ve ilk teknoloji yığının kurulmasıyla.

Bir yapay zekâ dönüşüm projesine nasıl yaklaşıyorsunuz?+

Modelden değil iş probleminden başlıyorum: hangi süreç yavaş, pahalı ya da hataya açık, bugün nasıl ölçülüyor ve daha iyi bir sonuç ne değer taşır. Sonra bu değeri kanıtlayabilecek en küçük yapay zekâ çözümünü tasarlıyor, mevcut sistemlere ve ekiplere nasıl oturacağını planlıyorum.

Yeni bir proje için sizinle nasıl iletişime geçilebilir?+

Bu sitedeki iletişim seçenekleri aracılığıyla, projenizin ve hedeflerinizin kısa bir açıklamasıyla.

Uzaktan veya uluslararası ekiplerle çalışmaya açık mısınız?+

Evet, uzaktan ve uluslararası ekiplerle çalışmaya açığım.

Önümüzdeki yıllarda yazılım geliştirme ve yapay zekâ alanlarında hangi değişimleri bekliyorsunuz?+

Yapay zekâ ajanları ve geliştiricilerin birlikte çalıştığı sistemlere, mimari, güvenilirlik ve doğrulamaya daha fazla vurguyla.

Birlikte yeni bir teknoloji ürünü geliştirmek isteyenler sizinle nasıl iş birliği yapabilir?+

Fikrinizi ve hedeflerinizi bu sitedeki iletişim seçenekleri aracılığıyla paylaşın; sonraki adımları birlikte konuşalım.