Yapay Zeka Mühendisi · AI Engineer
MuhammedGöktuğ Temiz
Yapay zeka ve veri sistemleri kesişiminde ürünler kuruyorum.
Bilgisayar mühendisliği altyapımla AI tabanlı sistemler, veri işleme akışları ve sistem entegrasyonları geliştiriyorum. Karmaşık veriyi anlamlı ve kullanılabilir hâle getiren, otomasyon odaklı ve ölçeklenebilir yapılar tasarlıyorum.
- Konum
- Başakşehir / İstanbul
- seçili proje
- 7
Yeni projelere açığımHakkımda
Bilgisayar Mühendisliği mezunu bir AI Engineer olarak, LLM tabanlı chatbot ve AI Agent sistemleri, veri işleme pipeline'ları ve sistem entegrasyonları geliştiriyorum.
Production ortamlarında PII maskeleme, salt-okunur veritabanı güvenliği ve Prometheus/Grafana tabanlı observability katmanları kurma deneyimine sahibim. Python, REST API, SQL ve Elasticsearch kullanarak AI destekli sistemleri gerçek iş süreçlerine entegre ediyor; güvenli, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir ürünler geliştirmeye odaklanıyorum.
- Rol
- Yapay Zeka Mühendisi · AI Engineer
- Konum
- Başakşehir / İstanbul
- Large Language Models (LLM)
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- AI Agent Mimarileri
- Embedding & Vector Search
- Speech-to-Text (Whisper)
- AI Chatbot Geliştirme
- Prompt Engineering
- Python
- Transify'da işlenen toplantı
- 500+
- Desteklenen dil
- 50+
- Türkçe transkripsiyon doğruluğu
- %95+
- Chatbot regresyon testi
- 107
Yazılar
- RAG asistanımda ilk kelimeyi 50 saniyeden 4 saniyeye indirmekPortfolyom için kurduğum RAG asistanı ilk sürümde bir cevaba başlamak için 25–50 saniye bekletiyordu. Neyi ölçtüğümü, neyi yerelde bırakıp neyi buluta taşıdığımı ve bu kararın bedelini anlatıyorum.
- Yapay zekâ botunu üretim veritabanına bağlamak: üç katmanlı salt-okunurlukBir destek botunun canlı MySQL'e bakması gerekiyordu ama tek bir satır bile yazmaması gerekiyordu. Tek bir önleme güvenmek yerine neden üç katman kurduğumu ve hassas veriyi loglara hiç düşürmeden nasıl maskelediğimi anlatıyorum.
