Tahmine dayalı ML
Net baseline ve değerlendirme yaklaşımıyla talep tahmini, dinamik fiyatlandırma sinyalleri, fraud detection, sınıflandırma ve karar desteği.
XGBoostOptunaZaman serileri
Veri Bilimci · Applied ML & AI
Gerçek sektör verisini çalışan karar sistemlerine dönüştürüyorum.
Talep tahmini, dinamik fiyatlandırma, öneri sistemleri, optimizasyon ve uygulamalı yapay zekâ alanlarında; model kalitesini operasyonel ve finansal sonuçlara bağlayan üretim odaklı sistemler geliştiriyorum.
Perakende ve pazaryeri Ar-Ge
Uçtan uca ML teslimatı
Türkiye
10+ Mrtalep tahmini ve dinamik fiyatlandırma pipeline’ında işlenen eğitim kaydı
%21 daha düşükbaseline tahmin modeline göre RMSE
%4,5 kazanımgerçek depo kısıtları altında en iyi amaç fonksiyonu artışı
10+ sistemperakende, pazaryeri ve operasyonel karar süreçlerinde
Değer ürettiğim alanlar
Tek bir pratik, birbiriyle bağlı dört yetkinlik.
Makine öğrenmesi, veri mühendisliği ve yöneylem araştırmasını bir araya getirerek tahminlerin kontrollü aksiyonlara dönüşmesini sağlıyorum.
Kişiselleştirme
Aday üretimi, collaborative/content-based filtering, sıralı örüntüler ve anlamsal sıralama.
RecSysRankingEmbeddings
Karar optimizasyonu
Gerçek operasyonel kısıtlar altında stok, transfer, batching, slotting, vardiya ve simülasyon.
ORGenetik algoritmalarSimülasyon
Uygulamalı AI sistemleri
Değerlendirme, otomasyon ve güvenli teslimat için LLM, RAG, multimodal ve human-in-the-loop akışları.
RAGAgentic AIMultimodal
Ar-Ge teslimat portföyü
Müşteri deneyiminden operasyona uzanan uygulamalı AI.
D&R ve idefix için tamamlanan ve devam eden sistemlerin kısa görünümü: keşif, risk, görsel zekâ, planlama ve operasyonel kararlar.
Öneri, cross-sell ve ürün keşfi
Collaborative/content-based filtering, sıralı davranış, aday üretimi ve semantic/LLM-assisted ranking.
Talep tahmini esaslı dinamik fiyatlandırma
SKU-mağaza talep tahminlerini; rakip, envanter ve ticari sinyallerle 20.000+ SKU için fiyat öneren optimizasyon katmanına bağlayan sistem.
Ajan tabanlı fraud karar desteği
Fraud tahmini, sıralanmış uyarılar, inceleme kuyrukları, audit sampling ve kontrollü inceleme için feedback veri setleri.
Ürün ve katalog zekâsı
Ürün renk tanıma, sentiment extraction, kitap metadata zenginleştirme, sınıflandırma ve listeleme otomasyonu.
Ürünle uyumlu sahne üretimi
Ürün içeriği ve görseliyle uyumlu, marka diline uygun arka planlar oluşturan generative imagery akışları.
Simülasyon ve optimizasyon
Gerçek kısıtlar altında darboğaz analizi, vardiya planlama, mağaza simülasyonu, warehouse slotting ve order batching.
Deneyim
Veri altyapısından uygulamalı yapay zekâ Ar-Ge’sine.
Kariyer yolum; veri mühendisliği temelini perakende, pazaryeri ve doküman zekâsında uçtan uca ML, optimizasyon ve AI sistemleriyle birleştiriyor.
Türkçe CV’yi indirMar 2024 — Günümüz
Veri Bilimci · Ar-Ge
Turkuvaz Media Digital · Türkiye
Kişiselleştirme, talep tahmini ve dinamik fiyatlandırma, fraud detection, bilgisayarlı görü, NLP/LLM, simülasyon ve depo optimizasyonu alanlarında uçtan uca projeler.
May 2023 — Mar 2024
Veri Mühendisi
Treo Bilgi Teknolojileri / Treomind · Türkiye
Dağıtık veri hatları ve ML deployment akışlarında kurumsal HPE Data Fabric ve Unified Analytics kurulumları.
2022 — 2023
AI & Backend Stajları
WizardTales · Almanya / Texinsight · Türkiye
E-ticaret için derin öğrenme tabanlı öneri sistemleri ve doküman tarama uygulamaları için transformer tabanlı NLP/OCR hatları.
Ağu 2020 — May 2021
Kurucu · Ticari Operasyonlar
MIRZA TRADE · Türkiye
Avrupa pazarlarına hizmet veren küçük bir tekstil işletmesi kurup yönettim; ürün geliştirme, ihracat operasyonları, KPI takibi, iş planlama, pazarlama ve marka konumlandırmayı uçtan uca yürüttüm.
Eğitim
İşletme Lisans Programı (İngilizce)
İstanbul Ticaret Üniversitesi
3,54/4,00 GNO, bölüm ikinciliği ve 2019–2020 ile 2021–2022 dönemlerinde akademik başarı bursu.
Sertifikalar
Uygulamalı AI & Veri Bilimi
DeepLearning.AI · IBM · HPE
Deep Learning Specialization, IBM Data Science Professional Certificate ve HPE Ezmeral Unified Analytics Software.
Araştırma ve yazılar
Operasyonel veriye dayanan uygulamalı araştırma.
Konferans çalışmalarım ölçeklenebilir tahminleme, davranış dizisi madenciliği ve depo optimizasyonuna odaklanıyor.
ISPR 2025 Springer 2026
Rakip Verisiyle Perakende Satış Tahmini
Rakip fiyatı, kampanya ve zamansal özelliklerle gerçek perakende verisi üzerinde Optuna-XGBoost karşılaştırması.
DOI bağlantısıETMS 2025 Springer
Sıralı Örüntü Madenciliğinde GSP ve PrefixSpan
Çalışma süresi, bellek, örüntü çıktısı ve farklı perakende granülerliklerini kapsayan üretim odaklı karşılaştırma.
Katkıyı inceleINFUS & YAEM 2026
Depo batching ve slotting optimizasyonu
Gerçek sipariş, ürün ve depo verileriyle sezgisel ve meta-sezgisel yöntemlerin karşılaştırmalı analizi.
Araştırmaları inceleBirlikte çalışmanın iki yolu
Applied ML rolü için işe alım mı yapıyorsunuz, zor bir iş problemini mi çözüyorsunuz?
ML ve AI’ın üretime ulaştığı rollere; tahminleme, kişiselleştirme, optimizasyon ve AI destekli iş akışlarında seçili projelere açığım.