YETKİNLİKLER
Javascript|Typescript|MongoDB|PostgreSQL|GraphQL|Docker|React.js|Next.js|Git|SCSS|Nest|Vue
MESLEKİ DENEYİM
07/2024 – 06/2025

Software Developer

Everytours⁠

• Node.js ve NestJS kullanarak backend servisleri optimize edildi; %30 performans artışı sağlandı.

  • •AWS üzerinde servisleri yönetildi ve dağıtıldı; yüksek erişilebilirlik ve ölçeklenebilirlik sağlandı.
  • •Performans ve trafik metriklerine dayalı olarak SEO iyileştirmeleri yapıldı.
  • •Figma tasarımları çalışan kullanıcı arayüzlerine dönüştürüldü.
  • •Arama ve benzer turlar özelliği eklendi; gelirde %4 artış sağlandı.
  • •Kullanıcı geri bildirimi için bir değerlendirme sistemi oluşturuldu.
  • •Yönetim paneline yeni özellikler entegre edildi.
    • 07/2022 – 09/2022

    Software Developer Intern

    Anadolu ISUZU | Github⁠
  • •.NET framework ve C# programlama dili kullanılarak backend geliştirildi.
  • •Microsoft SQL Server ile ilişkisel veritabanı tasarlandı ve SSMS ile yönetildi.
  • •React.js ile frontend geliştirildi; Bootstrap 5 kullanılarak duyarlı tasarım sağlandı.
  • •Alışveriş sepeti, kullanıcı hesap yönetim sistemi ve diğer çeşitli özellikler uygulandı.
    • ACTIVITIES
    06/2024 – 02/2025

    Java Backend Academy⁠

    Ford Otosan A Dream For Future | Mentee
  • •Java temelleri, kalıtım ve polimorfizm gibi OOP prensipleri öğrenildi. Dosya işlemleri ve istisna yönetimi ele alındı.
  • •Veritabanlarına bağlanıldı, SQL sorguları çalıştırıldı, işlemler yönetildi. Spring Boot ile CRUD API'leri oluşturuldu; Spring Security ile güvenlik sağlandı.
  • •JUnit ve Mockito ile unit testleri gerçekleştirildi.
    • 10/2023 – 11/2023

    Product Management Bootcamp⁠

    Patika.dev & Timus Networks
  • •Netflix'in içerik keşfini geliştirmeye yönelik çözümler üretildi; kullanıcı deneyimini artırma ve abonelik sayısını yükseltme hedeflendi.
  • •SWOT analizi, rakip analizi ve 'NASIL YAPABİLİRİZ' analizi gerçekleştirildi.
  • •Alternatif çözümler önermek için çözüm taslakları geliştirildi.
  • •Kullanıcı ihtiyaçlarını belirlemek amacıyla persona ve kullanım senaryoları oluşturuldu.
  • •Epik kullanıcı hikayeleri formüle edildi ve önceliklendirildi.
    • PROJELER
    2022 – 2023

    Clothes Recommendation System Based on Weather Conditions

    TUBITAK 2209
  • •Gerçek zamanlı kamera görüntülerinde insan figürlerini tespit etmek için yapay sinir ağlarıyla YOLOv4 algoritması uygulandı.
  • •CCTV tarafından yakalanan bireylerde gerçek zamanlı kıyafet tespiti yapmak üzere YOLOv5 modeli başarıyla eğitildi.
  • •Gerçek zamanlı hava bilgisi entegre edilerek önerilen kıyafet seçeneklerinin mevcut hava koşullarına uygunluğu sağlandı.
    • EĞİTİM
    2019 – 01/2024Kocaeli

    Bilgisayar Mühendisliği - GPA: 3.17

    Kocaeli University