Becerİler
Javascript|Typescript|React.js|Next.js|Git|SCSS|MongoDB|Nest|Vue|GraphQL
İŞ DENEYİMİ
07.2024 – 06.2025

Yazılım Mühendisi

Everytours
  • •Görüntüler optimize edıilerek ve CDN kullanılarak uygulama performansı %30 arttırıldı.
  • •Performans ve trafik metriklerine dayalı olarak SEO iyileştirildi.
  • •Figma tasarımları çalışan bir kullanıcı arayüzüne dönüştürüldü.
  • •Arama ve benzer turlar özelliği eklenerek gelirde %4 artış sağlandı.
  • •Kullanıcı geri bildirimi için bir inceleme sistemi oluşturuldu.
  • •GraphQL kullanılarak yönetim paneline yeni özellikler entegre edildi.
    • 07.2022 – 09.2022

    Yazılım Mühendisi Stajyeri

    Anadolu ISUZU | Github
  • •.NET framework ve C# programlama dili kullanılarak bir backend sistemi geliştirildi.
  • •Microsoft SQL Server kullanılarak ilişkisel bir veritabanı tasarlandı ve SSMS kullanılarak yönetildi.
  • •React.js ile frontend sistemi geliştirildi ve Bootstrap 5 kullanılarak duyarlılık sağlandı.
  • •Alışveriş sepeti, kullanıcı hesabı yönetim sistemi ve diğerleri dahil olmak üzere çeşitli özellikler geliştirildi.
    • AKTİVİTELER
    06.2024 – present

    Java Backend Academy

    Ford Otosan A Dream For Future | Mentee

    Vehbi Koç Vakfı ve Mikado Danışmanlık tarafından desteklenen bu Ford Otosan projesi, SistersLab ile teknoloji ve inovasyon alanında kadınların güçlendirilmesine odaklanmaktadır.

  • •Java temelleri, kalıtım ve polimorfizm gibi OOP ilkeleri öğrenildi. Dosya işlemleri ve istisna yönetimi gerçekleştirildi.
  • •Veritabanlarına bağlanıldı, SQL sorguları yürütüldü, işlemler yönetildi. Spring Boot ile CRUD API'leri oluşturuldu, Spring Security ile güvenliği sağlandı.
  • •Birim testleri JUnit ve Mockito ile yapıldı.
    • 10.2023 – 11.2023

    Product Management Bootcamp

    Patika.dev & Timus Networks
  • •Netflix'in içerik keşifini geliştirmek için çözümler geliştirildi, kullanıcı deneyimini iyileştirmek ve abonelikleri artırmak hedeflendi.
  • •SWOT analizi, rakip analizi ve HOW MIGHT WE analizi gerçekleştirildi.
  • •Alternatif çözümler önermek için çözüm taslakları geliştirildi.
  • •Kullanıcı ihtiyaçlarını belirlemek için kişilikler ve kullanım senaryoları oluşturuldu.
  • •Epic kullanıcı hikayeleri oluşturuldu ve başarı ölçütleri belirlendi.
  • •GTM (Go-to-Market) stratejisi geliştirildi.
    • PROJELER
    2022 – 2023

    Hava Koşullarına Dayalı Kıyafet Öneri Sistemi

    TUBITAK 2209

    YOLOv4 ve YOLOv5 algoritmalarını birleştiren, kamera görüntülerindeki giysileri algılayan ve hava durumuna göre kıyafet önerileri sunan gerçek zamanlı bir giysi öneri sistemi geliştirildi ve AI ile görüntü işleme teknolojilerinin yenilikçi bir birleşimini sergilendi.

  • •YOLOv4 algoritmasını yapay sinir ağlarıyla birleştirerek gerçek zamanlı kamera görüntülerinde insan figürleri algılandı.
  • •CCTV tarafından yakalanan bireylerde gerçek zamanlı giysi algılama gerçekleştirmek için YOLOv5 modeli başarıyla eğitildi.
  • •Gerçek zamanlı hava durumu bilgilerini dahil ederek, sistem önerilen giysi seçeneklerinin mevcut hava koşullarına uygun olmasını sağlar.
    • EĞİTİM
    2019 – 01.2024Kocaeli

    Bilgisayar Mühendisliği - GPA: 3.17

    Kocaeli Üniversitesi