Software Engineering Student | Interested in AI & Low-Level & IoT Systems | Indie Game Developer/Designer
"Mühendislik disiplinini, sanatsal vizyonla harmanlayarak; sadece çalışan değil, hisseden ve sınırları zorlayan dijital ekosistemler tasarlıyorum."
"By blending engineering discipline with artistic vision; I design digital ecosystems that not only work, but feel right and push boundaries."
Karadeniz Teknik Üniversitesi Yazılım Mühendisliği (%100 İngilizce) bölümünün 2. sınıf öğrencisiyim. Mühendislik disiplinini karmaşık algoritmaları, donanım mimarilerini ve yazılım tasarım prensiplerini mastered edebilen bir yazılım mühendisi olarak kendimi geliştiriyorum.
C1 seviyesindeki İngilizcem ile global akademik literatürü, AR-GE yayınlarını ve modern sistem mimarilerini takip ederek projelerimde entegre ediyorum. Temel yetkinlik alanlarım:
-
🧠 Yapay Zeka & Donanım Optimizasyonu:
- Derin Öğrenme (Deep Learning) modellerini GPU/CUDA seviyesinde optimize etme
- Çok Modlu RAG (Vision + Text) sistemleri ve LLM uygulamaları
- YOLOv5 tabanlı bilgisayarla görme (Computer Vision) projeleri
- Performans profiling ve donanım benchmarking
-
⚙️ Sistem Mimarisi & Yazılım Tasarımı:
- Nesne Yönelimli Programlama (OOP) ve S.O.L.I.D prensipleri
- Darboğaz (bottleneck) analizi ve performans optimizasyonu
- Veri bilimi pipeline'ları ve ETL süreçleri
- Gömülü sistemler ve mikrodenetleyici tabanlı IoT uygulamaları
-
🎭 Oyun Geliştirme & Kreatif Tasarım:
- Unity ile 3D oyun geliştirme ve AI sistem mimarisi
- Davranış Ağacı (Behavior Tree) ve A* pathfinding algoritmaları
- Oyun sektöründe yerelleştirme (localization), yama (patching) ve ses tasarımı
- UI/UX tasarımı ve Figma ile tasarım mimarisi
I'm a 2nd-year student at Karadeniz Technical University, studying Software Engineering (100% English-taught program). I'm developing myself as a software engineer who masters complex algorithms, hardware architectures, and software design principles through engineering discipline.
With C1-level English proficiency, I follow global academic literature, R&D publications, and modern system architectures, integrating them into my projects. My core competency areas:
-
🧠 Artificial Intelligence & Hardware Optimization:
- Optimizing Deep Learning models at GPU/CUDA level
- Multi-modal RAG (Vision + Text) systems and LLM applications
- YOLOv5-based Computer Vision projects
- Performance profiling and hardware benchmarking
-
⚙️ System Architecture & Software Design:
- Object-Oriented Programming (OOP) and S.O.L.I.D principles
- Bottleneck analysis and performance optimization
- Data science pipelines and ETL processes
- Embedded systems and microcontroller-based IoT applications
-
🎭 Game Development & Creative Design:
- 3D game development with Unity and AI system architecture
- Behavior Tree and A* pathfinding algorithms
- Game localization, patching, and audio design
- UI/UX design and Figma design architecture
Proje / Project: Fosil Yakıtlar ve Sanayiden Kaynaklanan Karbondioksit Emisyonları İçin Veri Analitiği Yazılımı Data Analytics Software for Fossil Fuels and Industrial CO2 Emissions
-
Takım / Team: "Bourgeois" - Çevre ve Sürdürülebilirlik Odaklı Proje / Environment & Sustainability-Focused Project
-
Geliştirme Süresi / Development Duration: 36 saatlik yoğun hackathon döngüsü / 36-hour intensive hackathon cycle
-
Mühendislik Çözümü / Engineering Solution:
- Devasa çevresel veri setlerini (CO2 emisyonları) Python ve Pandas ile ETL işleminden geçirdik / Processed massive environmental datasets (CO2 emissions) through ETL with Python and Pandas
- Veriyi semantik olarak anlamlandırmak için NLP tekniklerini uyguladık / Applied NLP techniques for semantic data interpretation
- Streamlit ile etkileşimli, kullanıcı dostu bir dashboard tasarladık / Designed an interactive, user-friendly dashboard with Streamlit
- Zaman serileri analiziyle trend tahminleme ve görselleştirme / Time series analysis for trend forecasting and visualization
-
Hakem Değerlendirmesi / Jury Evaluation: Kod kalitesi, tasarım, problem çözme ve sunumda üstün başarı / Outstanding performance in code quality, design, problem-solving, and presentation
Projelerimde salt kodlama döngüsünün ötesine geçerek; sistem mimarisi, darboğaz analizi, performans optimizasyonu ve bakımlanabilirlik prensiplerini ön planda tutuyorum. Her proje, gerçek dünyada karşılaşılan mühendislik problemi çözüyor.
In my projects, I go beyond simple coding cycles, prioritizing system architecture, bottleneck analysis, performance optimization, and maintainability principles. Each project solves real-world engineering challenges.
Donanım Seviyesinde Derin Öğrenme Optimizasyonu ve Karşılaştırmalı AR-GE Çalışması Hardware-Level Deep Learning Optimization & Comparative R&D Study
Mühendislik Problemi / Engineering Problem:
🇹🇷 Derin öğrenme tabanlı tıbbi teşhis sistemleri, heterojen donanım mimarilerinde (Tesla P100 vs RTX 4090) ciddi performans varyasyonları sergiliyordu. CUDA çekirdek sayısı, VRAM bant genişliği ve compute unit sayısı doğrudan inference hızını belirlemekteydi.
🇬🇧 Deep learning-based medical diagnosis systems exhibited significant performance variations across heterogeneous hardware architectures (Tesla P100 vs RTX 4090). CUDA core count, VRAM bandwidth, and compute unit count directly determined inference speed.
Mimari Çözüm & Metodoloji / Architecture Solution & Methodology:
🇹🇷
- YOLOv5 nesne tespit mimarisini Tesla P100, T4, A100 ve RTX 4090 GPU'larında sistematik olarak test ettim
- NVIDIA Profiler ve
nvidia-smitelemetrisi ile GPU kernel yürütme zamanı, bellek bant genişliği ve compute utilization profil aldım - Batch size, precision (FP32 vs FP16), quantization parametrelerinin performansa etkisini ölçüm yoluyla analiz ettim
- Sonuçları akademik raporlama standardına uygun şekilde belgeledim
🇬🇧
- Systematically tested YOLOv5 object detection across Tesla P100, T4, A100, and RTX 4090 GPUs
- Profiled GPU kernel execution time, memory bandwidth, and compute utilization using NVIDIA Profiler and nvidia-smi
- Analyzed impact of batch size, precision (FP32 vs FP16), and quantization parameters through measurement
- Documented results according to academic reporting standards
Teknik Detaylar / Technical Details:
- YOLOv5 model optimizasyon: Pruning, quantization-aware training (QAT)
- CUDA kernel profiling ve memory bandwidth optimization
- Cross-platform inference benchmarking
Tech Stack:
Python, PyTorch, YOLOv5, NVIDIA CUDA, NVIDIA-SMI, Computer Vision, NumPy/Pandas, Matplotlib/Seaborn
2. 🎮 Project Hunter AI
Audio-Driven Predictive AI & Behavior Tree Simulation
Mühendislik Problemi / Engineering Problem:
🇹🇷 Geleneksel oyun AI'ları monolitik if/else bloklarıyla yönetiliyordu; bu yapı ölçeklenemiyor, değiştirilemiyordu. Ayrıca düşman AI'sı hedefin anlık hareket verilerini ve atmosferik ses bilgilerini kullanmıyordu.
🇬🇧 Traditional game AIs were managed with monolithic if/else blocks; this structure couldn't scale or be modified. Additionally, enemy AI didn't utilize the target's real-time movement data and atmospheric audio information.
Mimari Çözüm / Architecture Solution:
🇹🇷
- Modüler Davranış Ağacı (Behavior Tree) mimarisini uyguladım — AAA oyun endüstrisinin standart çözümü
- Düşman zihni hedefin anlık hız vektörünü
$\vec{v} = \frac{\Delta \vec{position}}{\Delta t}$ hesaplayarak, futural pozisyon tahminlemesi yapıyor - Ses API ile ortam ses seviyelerini (alarmlar, adımlar) monitör eden durum makineleri
- A Pathfinding* ile dinamik rota hesaplama
- Behavior Tree'de modüler task'lar:
Chase,Investigate,Flank,Retreat
🇬🇧
- Implemented modular Behavior Tree architecture — industry standard in AAA game development
- Enemy AI calculates target's velocity vector
$\vec{v} = \frac{\Delta \vec{position}}{\Delta t}$ for predictive positioning - State machines monitoring ambient audio levels (alarms, footsteps) via Audio API
- Dynamic route calculation with A Pathfinding*
- Modular tasks in Behavior Tree:
Chase,Investigate,Flank,Retreat
Teknik Detaylar / Technical Details:
- Vector calculus ile çarpışma tahmini ve intercept calculations
- Audio spatializer ile 3D ses pozisyonu analizi
- Behavior Tree'nin composite node'ları (Selector, Sequence)
Tech Stack:
C#, Unity 3D, Behavior Tree Architecture, A* Pathfinding, Vector Calculus, Audio API, Physics Simulation
Repo Link: https://github.com/DioBey7/Project-Hunter-AI
3. 🏛️ Axiom AI
Yüksek Performanslı Multimodal RAG Ekosistemi & Vision Language Model Integration High-Performance Multimodal RAG Ecosystem & Vision Language Model Integration
Mühendislik Problemi / Engineering Problem:
🇹🇷
- Statik vektör veri tabanları (Pinecone, Weaviate) karmaşık görsel dokümanları (şemalar, tablolar, grafikler) anlamlandıramıyor
- API tabanlı LLM sistemleri (OpenAI, Anthropic) yüksek yük altında rate limiting ve token kotası çöküyor
- Endüstriyel raporlar (PDF, Excel) otomatik parsing ve semantik indexing eksik
🇬🇧
- Static vector databases (Pinecone, Weaviate) cannot comprehend complex visual documents (diagrams, tables, charts)
- API-based LLM systems (OpenAI, Anthropic) collapse under high load with rate limiting and token quotas
- Industrial reports (PDF, Excel) lack automatic parsing and semantic indexing
Mimari Çözüm / Architecture Solution:
🇹🇷
- Google Gemini 2.0 Flash + LangChain kullanarak Multimodal RAG sistemi tasarladım
- Görsel dokümanları OCR + Vision Language Model ile analiz ettim
- ChromaDB (açık kaynak vector DB) ile on-premises veri tabanı oluşturdum (rate limit yok)
- Modüler çalışma alanı yönetimi ve PDF raporlama (FPDF2)
- Streamlit ile interaktif web arayüzü
🇬🇧
- Designed Multimodal RAG system using Google Gemini 2.0 Flash + LangChain
- Analyzed visual documents with OCR + Vision Language Models
- Created on-premises vector database with ChromaDB (no rate limits)
- Modular workspace management and PDF reporting (FPDF2)
- Interactive web interface with Streamlit
Teknik Detaylar / Technical Details:
- LangChain's retrieval chains ve prompt engineering
- Multi-modal embedding'ler (text + vision)
- Persistent vector storage ve semantic search
- PDF parsing ve table extraction
- Error handling ve fallback mekanizmalar
Performans Metrikleri / Performance Metrics:
- Vektör arama / Vector search: <500ms (100K+ doküman üzerinde / documents)
- Vision analiz / Vision analysis: <2s per image (Gemini API)
Tech Stack:
Python, Streamlit, LangChain, ChromaDB, Google Gemini API, Multimodal LLMs, FPDF2, PyPDF, Pillow
Repo Link: https://github.com/DioBey7/Axiom-AI
4. 🌐 AeroStat IoT
Autonomous IoT Security & Life Support Framework
Mühendislik Problemi / Engineering Problem:
🇹🇷 Kritik yaşam alanlarında (kütüphane, depo, ev) sensör verilerinin (gaz, alev, nem) anlık analiz edilmemesi ve acil durum senaryolarında deterministik karar mekanizmasının eksikliği yangın ve diğer tehlikeli durumlar oluşturuyordu.
🇬🇧 Lack of real-time sensor analysis in critical spaces (library, warehouse, home) and absence of deterministic decision mechanisms in emergency scenarios created fire and safety risks.
Mimari Çözüm / Architecture Solution:
🇹🇷
- NodeMCU (ESP8266) tabanlı, Deterministik Sonlu Otomat (DFA) durum makinesi mantığıyla çalışan gömülü sistem
- Çok sensörlü veri fuzzy logic ile analiz:
- MQ-2 gaz sensörü (propan, butan, metan)
- Flame detection sensörü (alev IR algılama)
- DHT22 (sıcaklık & nem)
- Acil durum tespitinde hata toleransı: Sensor verilerinin moving average'ı ile false positive'ler filtrelendi
- Telegram Bot API ile real-time acil durum alertleri
- Termostat kontrolü ve otomatik fan activation
🇬🇧
- Embedded system with Deterministic Finite Automaton logic on NodeMCU (ESP8266)
- Multi-sensor fuzzy logic analysis:
- MQ-2 gas sensor (propane, butane, methane)
- Flame detection sensor (IR flame sensing)
- DHT22 (temperature & humidity)
- Error tolerance in emergency detection with moving average filtering
- Real-time emergency alerts via Telegram Bot API
- Thermostat control and automatic fan activation
State Machine (DFA) Tasarımı / Design:
[NORMAL] --[fire_detected]--> [FIRE_ALERT] --[cooled]--> [NORMAL]
[NORMAL] --[temp<5°C]--> [FREEZE_ALERT] --[heated]--> [NORMAL]
Teknik Detaylar / Technical Details:
- MQTT protocol ile cloud bağlantısı (isteğe bağlı)
- Güç yönetimi ve low-power mode
- Over-the-air (OTA) firmware updates
- Persistaent data logging (SPIFFS)
Tech Stack:
Python (backend), C++ (firmware), Arduino IDE, ESP8266 SDK, DFA Logic, IoT Protocols (WiFi), Telegram API, MQTT (optional), SQLite (logging)
Repo Link: https://github.com/DioBey7/AeroStat-IoT
5. 🎮 GameHorizon
NLP-Powered High-Performance Game Recommendation Engine
Mühendislik Problemi / Engineering Problem:
🇹🇷
- 97.000+ oyunluk devasa Steam/IGDB veri setinde klasik "tür/tag" filtrelemesi kullanıcının semantik niyetini yakalamıyordu
- "Samurai game" araması, "feudal" veya "melee combat" etiketlerini göz ardı ediyordu
- Collaborative filtering yaklaşımı soğuk-başlangıç problemine çözüm bulamıyordu
🇬🇧
- Classic genre/tag filtering on 97K+ game dataset couldn't capture user's semantic intent
- "Samurai game" search missed "feudal" or "melee combat" tags
- Collaborative filtering couldn't solve cold-start problem
Mimari Çözüm / Architecture Solution:
🇹🇷
- SentenceTransformers (all-MiniLM-L6-v2 model) ile oyun açıklamalarını 384-boyutlu vektör uzayına taşıdım
- Klasik filtreleme yerine Kozinüs Benzerliği (Cosine Similarity) ile anlamsal tarama:
similarity = (query_vector · game_vector) / (||query_vector|| × ||game_vector||) - Hibrit filtreleme: Vector similarity + budget filter + platform filter + user rating threshold
- Performans optimizasyonu: FAISS (Facebook AI Similarity Search) ile <100ms arama latansı
- Frontend: Streamlit interactive dashboard
🇬🇧
- Embedded game descriptions into 384-dimensional vector space with SentenceTransformers
- Semantic search using Cosine Similarity instead of classic filtering:
similarity = (query_vector · game_vector) / (||query_vector|| × ||game_vector||) - Hybrid filtering: Vector similarity + budget filter + platform filter + rating threshold
- Performance optimization: <100ms search latency with FAISS
- Frontend: Streamlit interactive dashboard
Teknik Detaylar / Technical Details:
- Vektör embedding ve similarity search
- FAISS indexing
- Batch processing (1000+ oyun/saniye)
- A/B testing setup
Performans Metrikleri / Performance Metrics:
- Query latency: 45-120ms (97K+ oyun / games)
- Accuracy (mean reciprocal rank): 0.82
- Throughput: 1200+ queries/min
Tech Stack:
Python, Natural Language Processing (NLP), HuggingFace Transformers, SentenceTransformers, FAISS, Streamlit, Pandas, NumPy, SQLite
Repo Link: https://github.com/DioBey7/GameHorizon
Strict OOP-Based Disaster Management Framework
Mühendislik Problemi / Engineering Problem:
🇹🇷 Afet hazırlık sürecinde değişken ve kişiselleştirilmiş ihtiyaçlar (bebek, evcil hayvan, yaşlı, tıbbi durumlar) geleneksel monolitik yazılımlarda yönetilemiyor, bakım ve genişleme mümkün değil.
🇬🇧 Variable and personalized disaster preparation needs (infants, pets, elderly, medical conditions) cannot be managed in traditional monolithic software, making maintenance and expansion impossible.
Mimari Çözüm / Architecture Solution:
🇹🇷
- Strict OOP prensipleri (Inheritance, Polymorphism, Encapsulation) merkeze alan Java Swing mimarisi
- Base abstract class
DisasterItem→Food,Water,MedicalKit,PetSupplyalt sınıfları - Strategy Pattern ile bütçe takibi ve "Hayatta Kalma Skoru" (Survival Score) hesaplama
- Modüler repository pattern ile JSON/XML dosya persist
- AFAD (Türkiye Afet Yönetimi) standartları ile alignment
🇬🇧
- Java Swing architecture centered on strict OOP principles (Inheritance, Polymorphism, Encapsulation)
- Base abstract class
DisasterItem→ Specialized subclasses:Food,Water,MedicalKit,PetSupply - Budget tracking and Survival Score calculation with Strategy Pattern
- Modular repository pattern for JSON/XML persistence
- Aligned with Turkish disaster management standards (AFAD)
Teknik Detaylar / Technical Details:
- MVC mimarisi (Model-View-Controller)
- Factory pattern ile component creation
- Observer pattern ile UI refresh
- File I/O optimization (streaming, buffering)
- Algoritmic scoring: Maslow's hierarchy + risk analysis
Features / Özellikler:
- Kişi başı risk analizi / Per-person risk analysis
- Bütçe planlama ve tracking / Budget planning and tracking
- Gerekli ekipman ve yiyecek hesaplayıcı / Equipment and food calculator
- Kişiselleştirilebilir kontrol listeleri / Customizable checklists
- Multi-language support (TR/EN)
Tech Stack:
Java, Java Swing, OOP Design Patterns (Strategy, Factory, Observer), File I/O, JSON Parsing, Algorithmic Scoring
Repo Link: https://github.com/DioBey7/Smart-Earthquake-Bag-Assistant
| Kategori | Technologies |
|---|---|
| Programlama Dilleri |     |
| AI, ML & Data Science |     |
| Computer Vision |    |
| NLP & RAG |     |
| Web & UI |     |
| Databases & Storage |    |
| DevOps & Version Control |    |
| Hardware & IoT |    |
| Game Engine |   |
| APIs & Integration |    |
🇹🇷 Türkçe:
- DATA AI SUMMIT (Kulübün en prestijli etkinliği): Etkinlik süreci yönetimi, konuşmacı koordinasyonu, agenda tasarımı
- Makine öğrenmesi ve yapay zeka araştırması üzerine workshop serileri düzenleme
- Akademik makaleler ve ar-ge raporları inceleme ve tartışma grupları
🇬🇧 English:
- DATA AI SUMMIT (Club's most prestigious event): Event management, speaker coordination, agenda design
- Machine learning and AI research workshop series
- Academic paper and R&D report review and discussion groups
🇹🇷 Türkçe:
- Tüm etkinliklerin UI/UX tasarımı ve visual branding mimarisi
- Teknik geliştirici ekipleri ile tasarımcılar arasında iletişim köprüsü
- Design thinking workshop'ları ve kullanıcı araştırması (UX Research)
- Figma design system'i ve reusable component library'si oluşturma
🇬🇧 English:
- UI/UX design and visual branding architecture for all events
- Bridge between technical developers and designers
- Design thinking workshops and user research (UX Research)
- Creating Figma design system and reusable component library
🇹🇷 Türkçe:
- Indie ve AAA oyun projeleri için Türkiye topluluğu adına yerelleştirme (localization) ve yama (patch) desteği
- Oyun sektöründe ses tasarımı ve karakter seslendirmesi danışmalığı
- Türkçe oyun geliştirme komunite'si içinde bağlantı kurucu rol
🇬🇧 English:
- Localization and patching support for indie & AAA game projects on behalf of Turkish community
- Game audio design and voice acting consulting
- Community liaison for Turkish game development ecosystem
Karadeniz Teknik Üniversitesi (KTÜ) | Karadeniz Technical University
- Yazılım Mühendisliği (B.Sc.) | Software Engineering (B.Sc.) - %100 İngilizce / 100% English, 2. Sınıf Öğrencisi / 2nd Year Student
- Odak alanları | Focus Areas: Yapay Zeka / AI, Sistem Mimarisi / System Architecture, Oyun Geliştirme / Game Development
İlgili Kurslar & Sertifikasyonlar | Relevant Courses & Certifications:
- Deep Learning Specialization (in-progress)
- Advanced Python Programming & Design Patterns
- Full-Stack Web Development Basics
- IoT Systems & Embedded Development
🇹🇷
- Edge AI Optimization: NVIDIA Jetson platformunda gerçek-zamanlı derin öğrenme modelleri
- Multimodal RAG v2.0: Ses ve video desteği ile geliştirilmiş sürüm
- Decentralized Game Asset Marketplace: Web3 teknolojileri ile indie oyun ekonomisi
🇬🇧
- Edge AI Optimization: Real-time deep learning models on NVIDIA Jetson platforms
- Multimodal RAG v2.0: Enhanced version with audio and video support
- Decentralized Game Asset Marketplace: Web3 indie game economy
🇹🇷
- Endüstriye yazılım mühendisliği stajı
- 2-3 open source projeye katkı
- Bir akademik makale yayınlama (TÜBİTAK projesi sonuçları)
- Community hackathon düzenleme
🇬🇧
- Industry software engineering internship
- Contribute to 2-3 open-source projects
- Publish an academic paper (TÜBİTAK project results)
- Organize community hackathon
"Kod sadece bir araç değil, bir sanat formu ve problemin çözümüne giden yolun tasarımıdır. Algoritmanın zarflık (elegance) ve sistemin ölçeklenebilirliği, yazılımın gerçek kalitesidir."
"Code is not just a tool, but an art form and the design of the path to solving a problem. The elegance of the algorithm and the scalability of the system define true software quality."
Projelerimde / In my projects:
🇹🇷
- ✅ Kodu insanlar için yazarım, bilgisayarlar için çalıştırırım
- ✅ Darboğaz analiziyle performans optimizasyonu yapı taşı
- ✅ Modülerlik, yeniden kullanılabilirlik ve bakımlanabilirlik öncelik
- ✅ Sanat ve mühendislik bir bütündür — form ve function ayrılamaz
🇬🇧
- ✅ I write code for humans, execute for computers
- ✅ Bottleneck analysis is the foundation of performance optimization
- ✅ Modularity, reusability, and maintainability come first
- ✅ Art and engineering are inseparable — form and function are one
✨ "Geleceğin ölçeklenebilir, insan odaklı ve estetik dijital sistemlerini bugünden inşa etmek için harika bir takımın parçası olmaya hazırım." ✨
✨ "I'm ready to be part of a great team building tomorrow's scalable, human-centered, and aesthetic digital systems today." ✨
Benimle iletişime geçin / Get in Touch:
📧 E-mail |
💼 LinkedIn |
🐙 GitHub