Furkan Aydınöz
2021 yılında Fırat Üniversitesi Yazılım Mühendisliği bölümünden mezun oldum. Öğrencilik yıllarım dahil olmak üzere 2019 yılından beri yapay zeka üzerine çalışmakta, proje yürütmekteyim.
Mesleğe atıldığım ilk günden bugüne kadar aralıksız bir şekilde yapay zeka teknolojilerini geliştirmeye, uygulamaya ve yönetmeye devam ediyorum.
Ezberin dışında probleme özgü çalışma standartlarını oluşturarak bütçe ve zaman bağlamını göz önünde bulundurarak irili ufaklı birçok projede birden fazla sorumluluğu yerine getirdim.
Yolculuğum
Fırat Üniversitesi - Yazılım Mühendisliği
2016-2021 yılları arasında Fırat Üniversitesi Yazılım Mühendisliği bölümünde lisans eğitimimi tamamladım.
Jeoit - Computer Vision Engineer
2019 yılı itibariyle Jeoit firmasında staj imkanı buldum. Öncelikle agile üzerine epey bir tecrübe edindim. 2020 yılında artık firmanın bir parçası oldum ve fiziksel bir ürünün görüntü işleme tarafında geliştirme yapmaya başladım. Bu süreçte Yolo'yu kullanarak Linux sistemlerde nasıl C++ derleyicisi ile build işlemlerinin yapıldığını tecrübe ettim. Tensorflow ile kendi geliştirdiğim derin öğrenme modellerini Yolo ile eğittiğim modellerle kıyaslarken data'nın ve dataops'un startup'lar için çok daha kritik olduğunu anladım. Tesseract, KerasOCR ve EasyOcr gibi kütüphanelerini kullanarak derin öğrenme modellerinin yan araçlar ile nasıl destekleneceğini gözlemledim. Veri etiketleme süreçlerini tasarladım, kendi geliştirdiğim modelleri eğittim ve deployment için gerekli optimizasyonun nasıl yapılacağını tasarlarken C++ ile geliştirdiğim model arayüzlerini Raspberry Pi'da çalıştırarak ilk projemi teslim ettim.
İnsansız Denizaltı Projesi
Bitirme projesi olarak belirlediğim İnsansız Denizaltı Projesini mekatronik mühendisi arkadaşım Mustafa Safa Aktaş ve sevgili babam ile geliştirmeye başladık. Proje kapsamında kamikaze görevlerinde kullanılması için sonar görünürlüğü az, maliyeti düşük ve mekanik anlamda tamamen farklı çalışan bir prototip ürettik. Tüm elektronik devrelerin ve gömülü kontrol sisteminin yazılımını ben üstlendim. Milli Savunma Bakanlığına projeyi sunma şansı yakaladım.
biStation
Bir diğer projem olan biStation projesine arkadaşım Mustafa ile başladım. Bisiklet yollarında, bisikletlinin olası ihtiyaçlarını çözmek için tasarladığımız sistemi Ankara Büyükşehir Belediyesi'ne sunma şansı yakaladım.
Zeg Teknoloji - Project Manager & AI Engineer
Zeg Teknoloji'de Project Manager ve AI Engineer olarak şirketin ilk yapay zeka projesinin tüm ar-ge çalışmalarını yürüttüm. 300 farklı taşıttan ve her taşıttaki 12 kameradan saniyede 30 kare olarak gelen görüntülerden büyük veri setleri oluşturdum. 12 farklı derin öğrenme modelini 3 milyona yakın fotoğraf ile yine sıfırdan geliştirdiğim modeller ve Yolo, SSD, Yolact gibi algoritmalar ile eğittim. Modellerin deployment süreçleri, gps odaklı inference algoritmaları, C++ tabanlı bir VMS'e kadar pek çok alanda geliştirme yaptım. Proje kapsamında şirket aracına yerleştirdiğim inventer ile Nvidia Jetson, dokunmatik ekran ve kamera kullanarak ilgili modellerin testlerini gerçekleştirdim. Veri etiketlemesinden model eğitimlerine kadar tüm süreçlerde bulundum. Proje ilgili kurum tarafından kabul edildi.
BackG
BackG ile amacım lokalde çalışan derin öğrenme modellerini kurumsal ve bireysel ölçekte konumlandırılmış her türlü kameraya entegre ederek hırsızlık, alan ihlali gibi anomalileri tespit ederken bir yandan da anlık ziyaretçi sayısı, ziyaret süresi, sıcaklık haritası gibi analiz yöntemlerini kullanıcılara sunmaktı. Tübitak 1512 projesine gerekli başvurular yapıldı ve ilk prototip juriye sunuldu.
Skann - Head of AI Development
BackG'yi sunmak için gittiğim şirket tarafından iş teklifi aldım ve Skann süreci başladı. Bu süreçte şirket yeni kurulduğu için yine ilk yapay zeka mühendisi ben oldum. Projenin data pipeline'larını ve machine learning katmanlarını Zeg'de olduğu gibi kendim tasarladım. Yaklaşık 15 kişilik bir veri etiketleme ekibinin kuruluşu, Google Cloud'da konumlandırdığımız makinelerde eğitimlerin nasıl yapılacağı, tüm feature vector'ler, ürünün çekirdek algoritmalarına kadar pekçok görevi yerine getirdim. Bu süreçte Head of AI Development terfisi aldım. Araçların içinden geçtiği fiziksel ve yapay zeka tabanlı bir ürünün geliştirilmesi, üretim hatlarında çalışacak ürünlerin yazılımsal olarak çalışma prensiplerini tasarladım ve gerçekleştirdim.
ikas - AI Growth Lead
ikas'ta AI Growth Lead pozisyonunda LLM'ler ve gerçek hayat yapay zeka uygulamaları üzerine çalışmalarımı devam ettirmekteyim.
Neler Yapıyorum
Kariyerim boyunca içinde edindiğim en büyük tecrübe her şirketin yapay zekaya olan ihtiyacının farklı olduğuydu. Bu sebeple ezbere öğrenilmiş techstack'ler yerine; projeye ve şirkete uygun techstack'i oluşturmak, oluşturulan techstack ile bütçe ve zaman parametrelerini koruyarak geliştirme yapmak agent'ların kod yazdığı bu dönemde daha önemli hale gelmektedir.
Uçtan Uca AI Süreci
İhtiyaç Analizi
Data Stratejisi
Model Tasarımı
Eğitim & İterasyon
Deployment
Çözdüğüm Problem Kategorileri
Derin Öğrenme
Bilgisayarlı görü, nesne tespiti, segmentasyon ve üretken modeller üzerine çalışmalar
- YOLOv3/v8, SSD, Yolact ile nesne tespiti ve segmentasyon
- CNN, RNN, Transformer mimarileri ile model tasarımı
- GAN ve diffusion model deneyimi
Makine Öğrenmesi
Klasik ML algoritmalarından LLM entegrasyonlarına kadar geniş yelpaze
- Scikit-learn, XGBoost, Random Forest ile tahmin modelleri
- NLP, BERT, GPT modelleri ile metin analizi
- LLM entegrasyonları ve RAG sistemleri
DataOps
Veri toplama, etiketleme, pipeline kurulumu ve deployment süreçleri
- Büyük veri setleri oluşturma ve yönetimi (3M+ görüntü)
- Veri etiketleme pipeline tasarımı ve ekip yönetimi
- Edge deployment, ONNX, TensorRT optimizasyonu