YGTBS.COM.TR / CV REV. E · 2026-10 TürkiyeTürkiye · --:--:--

Software Development EngineerYazılım Geliştirme Mühendisi Computer Engineering · 4th yearBilgisayar Mühendisliği · 4. sınıf

MUSTAFA YİĞİTBAŞI

Portrait of Mustafa Yiğitbaşı — FIG. 00PortraitPortre

I build backends and full-stack products that run in production, and AI systems that can explain their decisions. Canlıda çalışan backend sistemleri, full-stack ürünler ve kararlarını açıklayabilen yapay zeka sistemleri geliştiriyorum.

View workÇalışmalarım ↓ Download CV (PDF)CV’yi indir (PDF)

2,000+

students served by a system I built, live in productioncanlıda çalışan, geliştirdiğim sistemin hizmet verdiği öğrenci

%94.6%

vessel classification accuracy on LiDAR / radar cloudsLiDAR / radar nokta bulutlarında gemi sınıflandırma doğruluğu

4.2ms

real-time inference time at 10 FPS10 FPS’te gerçek zamanlı çıkarım süresi

10,000+

images used to train computer-vision modelsgörüntü işleme modellerini eğittiğim görüntü sayısı

SummaryÖzet

SHEET 02/07

Computer engineering student and software engineer focused on industrial backend architecture, full-stack web and Explainable AI. Bilgisayar mühendisliği öğrencisi ve yazılım mühendisiyim; endüstriyel backend mimarisi, full-stack web ve Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) alanlarına odaklanıyorum.

I engineer robust data-access layers in .NET / C#, architect scalable REST APIs with ASP.NET Core and FastAPI, design end-to-end computer-vision pipelines and bring LLM-based solutions into production. Agile methods, modular clean code and CI/CD are how I work, not slogans. .NET / C# ile sağlam veri erişim katmanları geliştiriyor, ASP.NET Core ve FastAPI ile ölçeklenebilir REST API’ler tasarlıyor, uçtan uca görüntü işleme hatları kuruyor ve LLM tabanlı çözümleri canlı ortama taşıyorum. Çevik yöntemler, modüler temiz kod ve CI/CD benim için slogan değil, çalışma biçimi.

01
Industrial backendEndüstriyel backend

.NET / C# data-access layers, ASP.NET Core and FastAPI REST APIs..NET / C# veri erişim katmanları, ASP.NET Core ve FastAPI ile REST API’ler.
02
Computer visionGörüntü işleme

YOLO, CNNs, sensor fusion. Pipelines from raw imagery to explainable decisions.YOLO, CNN, sensör füzyonu. Ham görüntüden açıklanabilir karara uçtan uca hatlar.
03
LLMs in productionCanlıda LLM

RAG, vector search, MCP servers, Azure AI Foundry.RAG, vektör arama, MCP sunucuları, Azure AI Foundry.
04
DeliveryTeslimat

Scrum, clean modular code, CI/CD, Docker.Scrum, temiz modüler kod, CI/CD, Docker.

ExperienceDeneyim

REVISION HISTORYREVİZYON GEÇMİŞİ · SHEET 03/07

REV.E

Jan 2026 — PresentOca 2026 — GünümüzNOW

Software Development Engineer (Working Student)Yazılım Geliştirme Mühendisi (Çalışan Öğrenci)

Siemens · Istanbul, Türkiyeİstanbul, Türkiye

Engineer and maintain backend and data-access layer architecture in .NET / C# for industrial software applications.Endüstriyel yazılım uygulamaları için .NET / C# ile backend ve veri erişim katmanı mimarisini geliştiriyor ve sürdürüyorum.
Integrate automation workflows and data-exchange interfaces inside the TIA Portal environment.TIA Portal ortamında otomasyon iş akışlarını ve veri alışverişi arayüzlerini entegre ediyorum.
Write unit tests with NUnit and help modernize legacy code, migrating core modules from .NET Framework 4.8 to .NET 8.NUnit ile birim testleri yazıyor, çekirdek modülleri .NET Framework 4.8’den .NET 8’e taşıyarak eski kodun modernizasyonuna katkı veriyorum.
Work in Scrum across the whole lifecycle: modular clean code, CI/CD support.Tüm yaşam döngüsünde Scrum ile çalışıyor; modüler temiz kod yazıyor, CI/CD süreçlerini destekliyorum.

REV.D

Aug 2025 — Sep 2025Ağu 2025 — Eyl 2025

Software InternYazılım Stajyeri

Sabancı DX · Istanbul, Türkiyeİstanbul, Türkiye

Built web apps with Blazor and CI/CD pipelines on Azure DevOps.Blazor ile web uygulamaları, Azure DevOps ile CI/CD hatları geliştirdim.
Built RAG systems and ElasticSearch-based search infrastructure.RAG sistemleri ve ElasticSearch tabanlı arama altyapıları kurdum.
Integrated LLM APIs and Hugging Face embedding models for AI-powered features.Yapay zekâ destekli çözümler için LLM API’lerini ve Hugging Face embedding modellerini entegre ettim.
Developed a custom MCP server for Gemini and LLM-based actions inside web apps.Gemini için özel bir MCP sunucusu ve web uygulamalarında LLM tabanlı aksiyonlar geliştirdim.
Shipped production-ready systems with Azure AI Foundry and Docker.Azure AI Foundry ve Docker ile canlıya hazır sistemler oluşturdum.

REV.C

Sep 2024 — PresentEyl 2024 — GünümüzNOW

Full Stack Developer · AI ResearcherFull Stack Geliştirici · Yapay Zekâ Araştırmacısı

Kocaeli University Embedded Systems Laboratory · Kocaeli, TürkiyeKocaeli Üniversitesi Gömülü Sistemler Laboratuvarı · Kocaeli, Türkiye

Developed 3+ full-stack apps on ASP.NET Core, deployed and in daily use inside the university.ASP.NET Core ile üniversite içinde canlıya alınmış ve aktif kullanılan 3+ full-stack uygulama geliştirdim.
Working on a TÜBİTAK-funded structural-analysis project with YOLOv8 and CNN-based models.TÜBİTAK destekli yapısal analiz projesinde YOLOv8 ve CNN tabanlı modeller geliştiriyorum.
Trained ML models on 10,000+ images with OpenCV, TensorFlow and PyTorch.OpenCV, TensorFlow ve PyTorch ile 10.000+ görüntü üzerinde makine öğrenmesi modelleri eğittim.
Designed and optimized databases with EF Core and SQL Server; API testing with Postman, Git for version control.EF Core ve SQL Server ile veritabanları tasarladım ve optimize ettim; API testlerini Postman, sürüm kontrolünü Git ile yönettim.

REV.B

2023 — Present2023 — GünümüzNOW

Full Stack Developer (Freelance)Full Stack Geliştirici (Freelance)

Various projectsÇeşitli projeler

Completed 5+ LLM integration projects with RAG and vector databases.RAG ve vektör veritabanları kullanan 5+ LLM entegrasyon projesi tamamladım.
Built FastAPI REST APIs managing 50K+ records in PostgreSQL and MongoDB.PostgreSQL ve MongoDB üzerinde 50 bin+ kaydı yöneten FastAPI REST API’leri geliştirdim.
Built NLP solutions with LangChain, Transformers and FAISS.LangChain, Transformers ve FAISS ile NLP çözümleri geliştirdim.
Developed 3+ full-stack projects: React.js frontend, FastAPI / Django backend, JWT auth, PostgreSQL / MongoDB.React.js frontend, FastAPI / Django backend, JWT kimlik doğrulama ve PostgreSQL / MongoDB ile 3+ full-stack proje geliştirdim.

REV.A

Aug 2023 — Dec 2023Ağu 2023 — Ara 2023

R&D Team MemberAr-Ge Takım Üyesi

IEEE KOU TECHNIC (UAV)

Developed object detection and image classification projects with OpenCV and Python.OpenCV ve Python ile nesne tespiti ve görüntü sınıflandırma projeleri geliştirdim.
Contributed to autonomous decision-making processes for UAV systems.İHA sistemleri için otonom karar verme süreçlerine katkı verdim.

ProjectsProjeler

SELECTED WORKSEÇİLMİŞ İŞLER · SHEET 04/07

FIG. 04.1 · WEB + MOBILE, ONE APIWEB + MOBİL, TEK API ILLUSTRATIVEŞEMATİK

PRJ-01Web + MobileWeb + MobilAWSBeta

Eksik Halka

Sports events and player-rating platformSpor etkinlik ve oyuncu değerlendirme platformu

A platform for organizing amateur sports matches: events with a shareable code and map location, participation management, post-match player ratings, teams, tournaments and weekly per-sport leaderboards. One Django REST API (with Channels WebSockets and Celery jobs) serves a React + TypeScript web app and a React Native (Expo) mobile app.Amatör spor maçlarını organize etmek için bir platform: paylaşılabilir kodlu ve harita konumlu etkinlikler, katılımcı yönetimi, maç sonrası oyuncu değerlendirme, takımlar, turnuvalar ve haftalık spor bazlı liderlik tabloları. Tek bir Django REST API (Channels WebSocket’leri ve Celery işleriyle) hem React + TypeScript web uygulamasına hem React Native (Expo) mobil uygulamaya hizmet veriyor.

Architected the test and production environments on AWS: EC2, Auto Scaling Group, Application Load Balancer, Aurora Serverless, RDS for PostgreSQL, S3, CloudFront and PrivateLink.Test ve production ortamlarını AWS üzerinde tasarladım: EC2, Auto Scaling Group, Application Load Balancer, Aurora Serverless, RDS for PostgreSQL, S3, CloudFront ve PrivateLink.
Designed and deployed a 7-service production architecture: Django, React, Celery, PostgreSQL, Redis and Nginx.Django, React, Celery, PostgreSQL, Redis ve Nginx ile 7 servisli bir production mimarisi tasarlayıp yayına aldım.
Nginx reverse proxy with WebSocket support, static-file caching, HTTP-to-HTTPS redirects and TLS with automatic Certbot renewal.WebSocket desteği, statik dosya önbellekleme, HTTP’den HTTPS’e yönlendirme ve otomatik Certbot yenilemeli TLS ile Nginx reverse proxy.
Prometheus + Grafana monitoring; development and production workflows standardized with Docker Compose and Makefile automation.Prometheus + Grafana ile izleme; Docker Compose ve Makefile otomasyonuyla standartlaştırılmış geliştirme ve production iş akışları.

AWS
Aurora
S3
CloudFront
Django
Celery
PostgreSQL
Redis
Nginx
React
React Native
Docker

Visit eksikhalka.comeksikhalka.com’u aç ↗

FIG. 04.2 · SLOT ENGINERANDEVU MOTORU ILLUSTRATIVEŞEMATİK

PRJ-02In productionCanlıda

Medikorandevu

Health Center Management SystemSağlık Merkezi Yönetim Sistemi

A full-stack appointment system on ASP.NET Core and React.js, in active production serving 2,000+ students at Kocaeli University Health Center.ASP.NET Core ve React.js ile geliştirilmiş, Kocaeli Üniversitesi Sağlık Merkezi’nde 2.000+ öğrenciye aktif olarak hizmet veren full-stack randevu sistemi.

RESTful APIs and EF Core / SQL Server operations scaled across 2,000+ patient records.2.000+ hasta kaydı üzerinde ölçeklenen RESTful API’ler ve EF Core / SQL Server operasyonları.
Secure access: LDAP authentication, JWT token management, role-based authorization.Güvenli erişim: LDAP kimlik doğrulama, JWT token yönetimi, rol tabanlı yetkilendirme.
Automated background services for daily slot management and SMTP confirmations; global exception handling and robust logging.Günlük randevu slotları ve SMTP onay e-postaları için otomatik arka plan servisleri; global hata yönetimi ve sağlam loglama.

ASP.NET Core
React.js
EF Core
SQL Server
LDAP
JWT

Visit live systemCanlı sistemi aç ↗

FIG. 04.3 · FACADE + FOOTPRINTCEPHE + KAT PLANI ILLUSTRATIVEŞEMATİK

PRJ-03TÜBİTAK

Building Earthquake Risk AssessmentBina Deprem Risk Değerlendirme

Explainable AI computer-vision systemAçıklanabilir yapay zekâ ile görüntü işleme sistemi

An end-to-end XAI pipeline that scores a building’s earthquake risk by extracting structural risk factors (soft story, short column, plan irregularity) from street-level and satellite imagery.Sokak seviyesi ve uydu görüntülerinden yapısal risk faktörlerini (yumuşak kat, kısa kolon, plan düzensizliği) çıkararak binanın deprem riskini puanlayan, uçtan uca XAI hattı.

Fine-tuned YOLO11 (detection) and YOLO11-seg (polygon segmentation) for facade and aerial views.Cephe ve hava görüntüleri için YOLO11 (tespit) ve YOLO11-seg (poligon segmentasyon) modellerini eğittim.
2-stage inference with target cropping, TTA and rare-class oversampling to beat class imbalance and small-object recall bottlenecks.Sınıf dengesizliğini ve küçük nesne recall darboğazını aşmak için hedef kırpma, TTA ve nadir sınıf oversampling içeren 2 aşamalı çıkarım.
Deterministic geometric rule engine and scoring engine matching domain-expert formulas: 94% recall on critical risk parameters, with automated visual evidence and text rationales for human-in-the-loop triage.Alan uzmanı formülleriyle birebir uyumlu deterministik geometrik kural ve skor motoru: kritik risk parametrelerinde %94 recall; insan denetimli değerlendirme için otomatik görsel kanıt ve metin gerekçesi.
Full-stack geospatial app: FastAPI, React.js, PostgreSQL / PostGIS, OpenStreetMap API.Full-stack coğrafi uygulama: FastAPI, React.js, PostgreSQL / PostGIS, OpenStreetMap API.

YOLO11
XAI
FastAPI
React.js
PostGIS
OpenStreetMap

FIG. 04.4 · GPU-LiDAR / RADAR 360°

ILLUSTRATIVEŞEMATİK

PRJ-04HAVELSAN

NavalSight

HAVELSAN SUIT

A marine simulation built with HAVELSAN on Gazebo Harmonic and ROS 2, plus an end-to-end target detection, tracking and lock-on pipeline over 360° GPU-LiDAR / radar point clouds.HAVELSAN iş birliğiyle Gazebo Harmonic ve ROS 2 üzerinde geliştirilen deniz simülasyonu ve 360° GPU-LiDAR / radar nokta bulutları üzerinde uçtan uca hedef tespit, takip ve kilitlenme hattı.

Multi-target clustering with DBSCAN on point clouds.Nokta bulutlarında DBSCAN ile çoklu hedef kümeleme.
Adaptive dual-channel sensor fusion: geometric features (PCA, Voxel) plus kinematic trajectory tracking (KalmanNet, TCN).Uyarlanabilir çift kanallı sensör füzyonu: geometrik öznitelikler (PCA, Voxel) ve kinematik yörünge takibi (KalmanNet, TCN).
Up to 94.6% classification accuracy across vessel classes with deterministic real-time processing: 4.2 ms inference at 10 FPS.Farklı gemi sınıflarında %94,6’ya varan sınıflandırma doğruluğu ve deterministik gerçek zamanlı işleme: 10 FPS’te 4,2 ms çıkarım.

Gazebo Harmonic
ROS 2
GPU-LiDAR
DBSCAN
KalmanNet
TCN

FIG. 04.5 · STOREFRONT + CHECKOUTVİTRİN + ÖDEME ILLUSTRATIVEŞEMATİK

PRJ-05LiveYayında

Asudem Tesettür

E-commerce platformE-ticaret platformu

A production e-commerce platform with a working online payment flow through PayTR: catalog, cart, checkout for guests and members, order management, and an admin back office for products, refunds, discounts and campaigns.Çalışan bir online ödeme akışına sahip, canlıda bir e-ticaret platformu: PayTR ile ödeme, katalog, sepet, misafir ve üye checkout’u, sipariş yönetimi; ürün, iade, indirim ve kampanya yönetimi için admin paneli.

Payments: payment results are accepted only after the PayTR notification passes HMAC signature verification (timing-safe comparison), so an order cannot be marked as paid by a forged request.Ödeme: PayTR bildirimi HMAC imza doğrulamasından (zamanlama-güvenli karşılaştırma) geçmeden ödeme sonucu kabul edilmez, yani sahte bir istekle sipariş “ödendi” yapılamaz.
Security: JWT access / refresh authentication, bcrypt password hashing, role-based admin access, rate limiting, strict input validation and hardened HTTP headers.Güvenlik: JWT access / refresh kimlik doğrulama, bcrypt ile parola hashleme, rol tabanlı admin erişimi, rate limiting, sıkı girdi doğrulama ve sertleştirilmiş HTTP başlıkları.
Performance: Redis for cart and caching, response compression, and a server-side image pipeline (resize, WebP, metadata stripped).Performans: sepet ve önbellek için Redis, yanıt sıkıştırma, sunucu tarafında görsel işleme hattı (yeniden boyutlandırma, WebP, metadata temizliği).
Engineering: Clean Architecture on Node.js + TypeScript with PostgreSQL, automated unit and integration tests in CI, Sentry monitoring, containerized deployment.Mühendislik: PostgreSQL ile Node.js + TypeScript üzerinde Clean Architecture, CI’da otomatik birim ve entegrasyon testleri, Sentry ile izleme, container tabanlı yayın.

Node.js
TypeScript
PostgreSQL
Redis
React
PayTR
Sentry
Docker

Visit the storeMağazayı aç ↗

PRJ-06

Next entry — pending release.Sıradaki kayıt — yayın bekleniyor.

SkillsYetenekler

SPECIFICATIONSTEKNİK ÖZELLİKLER · SHEET 05/07

LanguagesDiller

Python
C#
JavaScript
TypeScript

Frameworks

ASP.NET Core
Blazor
Django
FastAPI
Flask
React.js
Next.js

AI / ML

TensorFlow
PyTorch
scikit-learn
OpenCV
YOLOv8
Hugging Face
LangChain

DatabasesVeritabanları

PostgreSQL
MongoDB
SQL Server
ElasticSearch

Cloud & DevOps

AWS
Azure AI Foundry
Azure DevOps
Google Cloud Platform
Docker
Nginx
Prometheus
Grafana
Git

Data ScienceVeri Bilimi

Pandas
Matplotlib
Seaborn
NumPy
FAISS

ToolsAraçlar

Postman
Entity Framework Core
JWT
RESTful APIs
CI/CD

EducationEğitim

SHEET 06/07

Sep 2022 — PresentEyl 2022 — GünümüzNOW

BSc, Computer EngineeringLisans, Bilgisayar Mühendisliği

Kocaeli University, TürkiyeKocaeli Üniversitesi, Türkiye

3.38GPA

Sep 2017 — Sep 2021Eyl 2017 — Eyl 2021

High SchoolLise

Hatay Sınav Koleji, TürkiyeHatay Sınav Koleji, Türkiye

Let’s talkKonuşalım

SHEET 07/07

A project, an internship, a question about something here: my inbox is open. Bir proje, bir staj ya da buradaki işlerle ilgili bir soru: gelen kutum açık.

mustafa@ygtbs.com.tr