Model mimarisi üzerine araştırıyor, vision sistemleri inşa ediyorum. I research model architectures and build vision intelligence systems.
Cross-modal hizalama ve contrastive learning üzerine M.Sc. tez çalışması; PyTorch ile model fine-tuning; VLM ve LLM entegrasyonu — araştırmadan üretime taşıyorum. M.Sc. thesis research on cross-modal alignment and contrastive learning; model fine-tuning with PyTorch; VLM and LLM integration — from research to production.
Araştırma odaklı, ürüne taşıyan bir AI mühendisi A research-driven AI engineer who ships
SOTA çözümleri son ürüne taşımaya çalışıyorum. Computer vision ve cross-modal öğrenme üzerine aktif araştırma yapıyor ve bununla birlikte çalışan sistemler geliştiriyorum. I try to bring SOTA solutions to production. Active research in computer vision and cross-modal learning, while building working systems alongside it.
Computer Vision & VLM Araştırması
Computer Vision & VLM Research
TIReID üzerine M.Sc. araştırması; cross-modal contrastive learning, transformer tabanlı mimari; PyTorch ile model eğitimi ve fine-tuning. VLM ve LLM entegrasyonu.
M.Sc. research on TIReID; cross-modal contrastive learning, transformer-based architectures; model training and fine-tuning with PyTorch. VLM and LLM integration.
Full-Stack Geliştirme
Full-Stack Development
React, TypeScript, Next.js ve Firebase ile aktif kullanıcıya sahip uygulamalar geliştiriyorum; CI/CD ile otomatik dağıtım yapıyorum.
Building production apps with real user bases using React, TypeScript, Next.js and Firebase, with CI/CD end to end.
Uygulama Güvenliği
Application Security
TryHackMe, Hacker101 ve PortSwigger Academy gibi platformlarda edindiğim tecrübelerle yazılım güvenliği konusunda oldukça bilgiliyim. Pentest yapabilirim.
Keeping web security knowledge current through TryHackMe, Hacker101 and PortSwigger Academy; building OSINT tooling.
Aktif araştırma çalışması Active research
Text-to-Image Person Re-Identification (TIReID)
Text-to-Image Person Re-Identification (TIReID)
Doğal dil tanımlarından görüntü veritabanlarında kişi arama problemine odaklanan cross-modal hizalama araştırması. Transformer tabanlı mimari ve contrastive learning yöntemleri üzerine çalışıyorum.
Cross-modal alignment research focused on person retrieval from image databases using natural language descriptions. Working on transformer-based architectures and contrastive learning methods.
Günlük kullandığım araçlar What I work with day to day
AI / Araştırma
AI / Research
- PyTorch
- Transformers (BERT, ViT, CLIP)
- Contrastive Learning
- LoRA & Fine-Tuning
- RAG & FAISS
- Gemini / OpenAI API
- Hugging Face
Web
Web
- React & React Native
- TypeScript
- Next.js
- Firebase
- .NET MVC · NestJS
- Python · Flask · FastAPI
Altyapı
Infrastructure
- Docker
- GitHub Actions / CI-CD
- Linux · Nginx
- VPS Management
- Vast.ai · Google Colab
Nasıl buraya geldim How I got here
Programlamaya başlangıç — C
First steps — C
C ile programlama temellerini öğrendim; bellek yönetimi ve düşük seviyeli sistemlere duyduğum ilgi burada başladı.
Learned programming fundamentals with C; curiosity for memory management and low-level systems started here.
Linux & sistem dünyası
Linux & systems
Yazılım dünyasında bel kemik olan Linux'u öğrenmem tavsiye edilince sağlam bir şekilde Linux öğrenmeye başladım.
Was told Linux is the backbone of software — took it seriously and built a solid foundation from the ground up.
Full-stack geliştirmeye giriş
Into full-stack development
.NET MVC ile başlayan yolculuğumda Laravel, Nest.js vb. frameworkler eşlik ederken, frontend tarafında aktif olarak öğrendim. React'e fokuslandım.
Started with .NET MVC, picked up Laravel and NestJS along the way, then focused on React. Full-stack thinking developed here.
Güvenlik ilgisi
Security interest
Web güvenliğine ilgi başladı; uygulama katmanında saldırı yüzeylerini anlamak geliştirme yaklaşımımı doğrudan şekillendirdi.
Started getting into web security; understanding attack surfaces at the application layer directly shaped how I build.
Freelancer olarak geliştirmeler
Building independently
React/Firebase tabanlı, aktif kullanıcı tabanına sahip uygulamalar yapmaya başladım. CI/CD ile otomatik dağıtımları gerçekleştirdim. İhtiyaca yönelik kullanmakta olduğum bir çok çözüm mevcut.
Started shipping React/Firebase apps to real users with automated CI/CD. Built tools for my own needs — many still in active use.
AI araştırmacısı olarak yükseliş
Stepping into AI research
Yüksek lisansa başladıktan sonra aktif olarak hem makine öğrenmesi hem doğal dil işleme(NLP) hem bilgisayarlı görü(CV) alanında projeler yapmaya başladım. GitHub'da bulabilirsiniz. Bununla birlikte aktif çalıştırdığım ve hizmet verdiğim RAG tabanlı sistemler var. Basit değil, gelişmiş sistemler.
After starting my M.Sc., I've been actively working across ML, NLP, and computer vision — projects are on GitHub. Alongside the thesis, I run production RAG-based systems. Not simple pipelines — proper, advanced architectures.
Çalıştığım yerler Where I've worked
RAG tabanlı arama sistemleri ve LoRA ile VLM/LLM fine-tuning; OpenAI ve Gemini API entegrasyonlu üretim uygulamaları; React, TypeScript, Next.js, Firebase ve Flask ile aktif kullanıcı tabanına sahip web uygulamaları; CI/CD otomasyonu.
RAG-based search systems and VLM/LLM fine-tuning with LoRA; production apps integrating OpenAI and Gemini APIs; web applications with active user bases using React, TypeScript, Next.js, Firebase and Flask; CI/CD automation.
Büyük ölçekli ağlarda yönlendirme teknolojileri üzerine çalıştım. OSPF ve BGP gibi temel yönlendirme protokollerini inceledim; bir BGP implementasyonunu RFC spesifikasyonuna karşı doğruladım.
Worked on networking and routing technologies in large-scale networks. Studied OSPF and BGP protocols; validated a BGP implementation against its RFC specification.
4 kişilik ekiple sıfırdan bir Personel Yönetim Sistemi geliştirdim. Veritabanı tasarımından back-end ve front-end implementasyona kadar tüm katmanlarda yer aldım.
Developed an Employee Management System from scratch in a 4-person team. Involved across all layers from database design to back-end and front-end implementation.
Akademik geçmiş Academic background
Detaylar GitHub'da Details live on GitHub
Prompt Cache Economics
Agent'ının history'sini shrink etmeli misin? Sezgi “kırp” der, ama prompt caching açıkken biriken history zaten hit fiyatındandır — kırpmak cache prefix'ini bozup aynı tokenları miss fiyatından geri getirir. Kendi sayılarınla o dengeyi turn turn hesapla.
Should you shrink your agent's history? Intuition says trim it, but with prompt caching on, accumulated history already bills at the hit rate — and trimming breaks the cached prefix, bringing those tokens back at the miss rate. Work the tradeoff out on your own numbers.
Hesaplayıcıyı aç → Open the calculator →40'ın üzerinde repo, çeşitli ölçekte projeler
40+ repositories, projects of every scale
AI araçlarından açık kaynak npm paketlerine, güvenlik scriptlerinden full-stack uygulamalara kadar tüm çalışmalarımı GitHub üzerinden inceleyebilirsiniz.
From AI tools to open-source npm packages, from security scripts to full-stack applications — explore all my work on GitHub.
AI & Vision üzerine konuşalım
Let's talk AI & Vision
Computer vision, vision-language modelleri veya AI araştırması için birini arıyorsanız — yazın, konuşalım. Web ve sistem tarafı da müsait.
If you're looking for someone in computer vision, vision-language models, or AI research — reach out. Full-stack and systems work welcome too.