Proje defteri / Alper ŞahinPYTHON · DJANGO · AI

Merhaba, ben Alper.

Fikir güzel.
Çalışan hâli
daha güzel.

Python / Django & uygulamalı yapay zekâ

Kod öğrenilen platformlar, iş çözen uygulamalar ve bazen fazla özgüvenli bir yapay zekâ karakteri. Fikirden arayüze, backend’den yayına kadar geliştiriyorum.

Dosyaları aç Bir fikrin mi var?

01 / Projeler

Lafı değil,
dosyası var.

İş hayatımda geliştirdiğim uygulamalar ve kendi projelerim. Her birinde ürünün ne yaptığını, üstlendiğim işi ve teknik yapısını anlattım.

01 / Eğitim / Python öğrenme platformuÖne çıkan ürün

PyLab

Full-stack geliştirici

Python öğrenirken kodun sonucunu görmek.

PyLab’da öğrenci bir öğrenme patikasını izliyor, tarayıcıdaki editörde alıştırma çözüyor ve test sonuçlarını görüyor. İlerleme takibi, yapay zekâ mentoru ve sınıf araçları aynı çalışma alanında yer alıyor.

Geliştirme ayrıntıları

İhtiyaç: Python öğrenirken bir konuyu okumak ile kendi başına çalışan bir çözüm yazmak arasında ciddi bir adım var. PyLab’ı, öğrencinin küçük alıştırmalarla deneme yapabildiği, hatasının çıktısını inceleyebildiği ve kaldığı yerden devam edebildiği bir ortam olarak geliştirdim.
Katkım: React arayüzünü ve Django API’sini geliştirdim; Monaco Editor’ü alıştırmaların başlangıç kodu, testleri ve teslim kayıtlarıyla birleştirdim. Öğrenme patikalarına projeler, bilgi kartları ve mentor desteği ekledim. XP, rozetler ve günlük görevler öğrencinin ilerlemesini görünür kılıyor; öğretmenler sınıf oluşturup ödev verebiliyor.
Mimari: Kod çalıştırma isteği Django’dan iç ağdaki ayrı bir runner servisine gidiyor. Bu servis her çalıştırma için ağ erişimi kapalı, süre ve kaynak sınırları olan bir Docker konteyneri açıyor; çıktı ve hata bilgilerini API’ye döndürüyor. Öğrenme ve teslim kayıtları PostgreSQL’de, önbellek Redis’te tutuluyor. Böylece öğrenci kodunun çalıştırılması web uygulamasından ayrılıyor.

ReactMonaco EditorDjangoPythonPostgreSQLRedisDocker

Ürün sitesi

02 / Eğitim / Araştırma ve ikna simülasyonuBağımsız dosya

Mülakid

Ürün geliştirme, backend ve yapay zekâ entegrasyonu

Bir fikri kanıtlarıyla savunmayı öğrenmek.

İlkokul öğrencileri okulda ya da çevrelerinde gördükleri bir sorun için çözüm hazırlıyor. Fotoğraf, çizim veya anket gibi kanıtlarını, konuyla ilgili farklı karakterlerle yaptıkları görüşmelerde kullanıyor; öğretmenleri de proje ve konuşma geçmişini inceleyebiliyor.

Geliştirme ayrıntıları

İhtiyaç: Bir öğrencinin önerisini okul müdürüne anlatmasıyla bir kantin işletmecisine anlatması farklı hazırlık gerektiriyor. Mülakid’de bu farkı, ilkokul düzeyine uygun bir dille soru soran ve sunulan kanıta göre itiraz eden yapay zekâ karakterleriyle ele aldım.
Katkım: Dokuz karakter şablonundan, öğrencinin seçtiği probleme uygun muhataplar oluşturan görüşme akışını geliştirdim. Yüklenen kanıtları konuşma bağlamına bağladım; değerlendirme sonucunu puan ve rolün tamamlanma durumuyla birlikte kaydettim. Öğretmen paneli ve PDF başarı belgesini ekledim. Model bağlantısındaki hata, öğrencinin başarısız denemesi olarak sayılmıyor.
Mimari: React ve TypeScript arayüzü Django REST Framework API’siyle çalışıyor. Projeler, rol oturumları ve mesajlar SQLite’ta tutuluyor; erişim token ve oturum doğrulamasıyla yönetiliyor. Backend, karakterin konuşma biçimini ve beklediği kanıtları modele iletiyor, yanıtı değerlendirme verileriyle birlikte JSON olarak döndürüyor. PDF belgelerini ReportLab üretiyor.

ReactTypeScriptDjango REST FrameworkSQLiteReportLab

Ürün sitesi

03 / Kurumsal yazılım / Üretim ERP’siProfesyonel çalışma

PANAPP / WINDOWS ERPSiparişin aşamaları

01Sipariş
02Planlama
03İmalat
04Sevkiyat

Süreç özeti · C# WinForms masaüstü uygulaması

Panapp

Yazılım geliştirici · Panova Ambalaj

Panova’nın üretim operasyonu için masaüstü ERP.

Panapp, satışta açılan bir siparişin üretim planlaması, imalat ve sevkiyat aşamalarını takip eden Windows uygulamam. Panova Ambalaj’daki çalışmam sırasında geliştirdiğim bu ERP’nin merkezinde fabrikanın günlük operasyonu var.

Geliştirme ayrıntıları

İhtiyaç: Fabrikada sipariş bilgisi, üretim planı ve sevkiyat kaydı aynı işin farklı aşamalarını anlatıyor. ERP’nin kapsamını bu ilişki üzerine kurdum: satışta başlayan işin üretimde nasıl ilerlediğini ve ne zaman sevkiyata geçtiğini uygulama üzerinden takip etmek.
Katkım: ERP’nin masaüstü arayüzünü ve veri işlemlerini C# WinForms ile geliştirdim. Ürün takibi için barkod ve el terminali entegrasyonları üzerinde çalıştım; Python otomasyonları ve Web API bağlantılarıyla uygulamalar arasındaki veri aktarımını destekledim.
Mimari: Windows Forms masaüstü arayüzü, MySQL veri katmanı ve dış sistemlerle bağlantı kuran Web API entegrasyonları kullanılıyor. Panapp kurum içi bir ERP; aşağıdaki bağlantı, Panova’nın Windows kurulum paketlerini yayımladığı kurumsal siteye gidiyor. Buradaki görsel uygulama ekranı değil, ERP’nin kapsadığı süreçlerin özeti.

C#WinFormsMySQLPythonWeb API

Uygulama portalı

04 / Kurumsal yazılım / İnsan kaynaklarıProfesyonel çalışma

Worktime

Yazılım mühendisi ve sistem mimarı · Otechsoft

Personel kaydından aylık bordroya İK yönetimi.

Worktime; çalışan kayıtları, puantaj, vardiya, izin, bordro ve raporlamayı kapsayan bir insan kaynakları sistemi. Otechsoft’ta bu ürünün backend ve sistem mimarisi üzerinde çalıştım.

PersonelVardiya & İzinBordroRaporlama

Geliştirme ayrıntıları

İhtiyaç: İnsan kaynaklarında bir çalışanın günlük yoklaması, izinleri ve vardiyası ay sonunda ücret hesabıyla birlikte ele alınıyor. Worktime’ın kapsamı, bu günlük kayıtları personel yönetimi ve dönemsel raporlarla aynı uygulamada buluşturuyor.
Katkım: Django tabanlı backend geliştirme ve sistem mimarisi çalışmalarında görev aldım. İK süreçlerinin veri modeli, API katmanı ve raporlaması üzerinde çalıştım. Bu dosyada, ürünün personel ve çalışma zamanı yönetimi kapsamını paylaşıyorum; şirket içi ekranları ve çalışan verilerini yayımlamıyorum.
Mimari: Web arayüzünün arkasında Python ve Django tabanlı bir backend bulunuyor. Personel, puantaj, vardiya ve bordro ayrı işlevler olarak düzenleniyor. Kurumsal kaynak kodu bu portföyde açık olmadığı için şirket verilerinin ayrılması ve servislerin kurulum ayrıntıları yerine, çalıştığım katmanı ve ürünün işlevlerini anlatıyorum.

PythonDjango

Worktime giriş sayfasıKurum içi ekranlar paylaşılmıyor.

05 / Bağımsız ürün / Zamanlanmış mektuplarBağımsız dosya

Geleceğe Mektup

Tasarım ve full-stack geliştirme

Bugün yazılan, ileride okunacak bir mektup.

Hesap açmadan kendine veya başka alıcılara mektup yazıp gönderim tarihi seçebildiğin bir servis. Yazma ve mühürleme deneyiminin ardından e-posta doğrulaması geliyor; mektup doğrulandıktan sonra gönderim takvimine alınıyor.

Geliştirme ayrıntıları

İhtiyaç: İleri bir tarihe e-posta planlamak, metni kaydetmekten daha fazla durum takibi gerektiriyor. Göndericinin adresini doğrulamak, birden fazla alıcının gönderim durumunu ayrı tutmak ve aksayan işleri yeniden ele almak uygulamanın temel ihtiyaçlarıydı.
Katkım: Mektup yazma arayüzünü, e-posta doğrulamasını ve birden fazla alıcıya gönderimi geliştirdim. Kullanıcının özel yönetim bağlantısıyla mektubunu iptal edebilmesini veya tarihini değiştirebilmesini sağladım. Gönderim kayıtları, hata sonrası yeniden deneme ve zamanı geçtiği hâlde bekleyen mektupları tekrar kuyruğa alma görevlerini ekledim.
Mimari: React arayüzü Django REST Framework’e bağlanıyor; mektup ve alıcı durumları PostgreSQL’de saklanıyor. Celery, Redis üzerinden aldığı gönderim işlerini yürütüyor; Celery Beat bekleyen kayıtlar için periyodik kontroller yapıyor. Web uygulaması, görev işçisi ve zamanlayıcı Docker Compose içinde ayrı servisler olarak çalışıyor.

ReactDjango REST FrameworkCeleryPostgreSQLRedisDocker

Ürün sitesi

06 / Açık kaynak / Dağıtım otomasyonuBağımsız dosya

Deployes

Ortak geliştirme · Ali Colak ve Alper Şahin

GitHub projesini kendi sunucuna yayımlamak.

Deployes, projeleri ve hedef sunucuları kaydedip dağıtımları panelden veya GitHub webhook’uyla başlatabildiğin açık kaynaklı bir araç. Dağıtım geçmişi ve canlı loglar, bir işin hangi aşamada kaldığını gösteriyor.

Geliştirme ayrıntıları

İhtiyaç: Birkaç projeyi farklı sunuculara yayımlarken her projenin dalını, komutlarını ve bağlantı bilgilerini ayrı ayrı takip etmek gerekiyor. Deployes’te bu ayarları proje ve sunucu kayıtlarıyla eşleştirdik; dağıtımın kendisini de sonucu ve logları saklanan bir iş olarak ele aldık.
Katkım: Ali Colak ile birlikte geliştirdiğimiz projede, kendi sunucusunda barındırabileceği bir dağıtım paneli isteyen geliştiricilere odaklandık. Ortak ürünümüz GitHub bağlantısını, SSH üzerinden komut çalıştırmayı, dağıtım kuyruğunu ve log takibini bir araya getiriyor.
Mimari: Angular arayüzü Go API’siyle iletişim kuruyor; proje, sunucu ve dağıtım kayıtları PostgreSQL’de tutuluyor. Arka plan işçisi kuyruktaki dağıtımı alıp hedef sunucuya SSH ile bağlanıyor. Loglar WebSocket üzerinden arayüze aktarılıyor, GitHub webhook’ları kayıtlı proje ve sunucular için dağıtım başlatabiliyor. Uygulama Docker ile barındırılabiliyor.

GoAngularPostgreSQLWebSocketDockerSSH

Ürün sitesi GitHub

07 / Kişisel deney / Yapay zekâ parodisiBağımsız dosya

TrollLand

Konsept, arayüz ve backend geliştirme

alperGPT’nin kendinden fazla emin olduğu yer.

Kurmaca kurslar, uydurma başarımlar ve sorulara büyük bir özgüvenle saçmalayan alperGPT. TrollLand, yapay zekâ ürünlerinin iddialı dilini konu alan kişisel bir mizah projem; sohbet, bu kurmaca dünyanın bir parçası.

Geliştirme ayrıntıları

İhtiyaç: TrollLand’de mizahın hedefi, her konuda uzmanmış gibi konuşan yapay zekâ karakterinin kendisi. Kurs sayfaları, istatistikler ve profil akışını bu karakterin abartılı dünyasına göre tasarladım. Ziyaretçinin karşısındaki şeyin bir parodi olduğunu anlaması önemliydi.
Katkım: React arayüzündeki kurmaca içerikleri Django sohbet API’sine bağladım. Tarayıcıdaki profil, deneyimi kişiselleştiriyor; gerçek bir üyelik hesabı oluşturmuyor. Sohbet geçmişini sunucuda oluşturulan oturuma bağladım ve model servisi yanıt veremediğinde kullanılacak yerel mizahi yanıtlar ekledim.
Mimari: Django REST Framework, konuşma kimliğini oturum sahibiyle birlikte denetliyor; geçmiş sorguları bu iki alanla filtreleniyor. Yazma işlemlerinde CSRF kontrolü, IP ve oturum bazında istek sınırları var. SQLite mesajları, Redis ise önbellek ve istek sınırlandırma verilerini tutuyor. React arayüzü Nginx üzerinden sunuluyor.

ReactDjango REST FrameworkSQLiteRedisGunicornNginx

TrollLand ana sayfası

02 / Deneyim

Çalıştığım yerler.

Üretim, insan kaynakları ve yapay zekâ araştırmalarında farklı sorumluluklar üstlendim. Bu çalışmalar, yazılım geliştirirken hangi ayrıntılara dikkat ettiğimi şekillendirdi.

Eylül 2025 —
Mayıs 2026

Otechsoft

Yazılım Mühendisi & Sistem Mimarı

Fabrikadaki ERP çalışmamın ardından Otechsoft’ta web tabanlı insan kaynakları yazılımına geçtim. Yazılım mühendisi ve sistem mimarı olarak Django backend, veri modeli, API ve raporlama üzerinde çalıştım. Personel ve çalışma zamanı kayıtlarını daha geniş bir İK ürününün parçası olarak ele aldım.

Eylül 2024 —
Temmuz 2025

Panova Ambalaj Sanayi Ve Ticaret A.Ş

Yazılım Geliştirici

Panova’da bir üretim şirketinin günlük ihtiyaçlarına yönelik iş yazılımları geliştirdim. Panapp masaüstü ERP’sinin yanında barkod ve el terminali entegrasyonlarıyla ilgilendim; uygulamalar arası veri aktarımında Python ve Web API kullandım. C# ve MySQL ile ağırlıklı olarak çalıştığım dönem buydu.

Ağustos 2022 —
Ekim 2022

Arvis Teknoloji

Yapay Zeka Ar-Ge Stajyeri

Yapay zekâ Ar-Ge stajımda araç fotoğraflarındaki hasarlı bölgelerin tespiti ve sınıflandırılması üzerinde çalıştım. Buzdolabındaki ürünleri tanıma ve tanınan ürünlere göre tarif önerme çalışmalarına da katıldım. Bu dönemde bilgisayarlı görü ve derin öğrenmeyi araştırma projelerinde kullandım.

Alper ŞahinBilgisayar Mühendisi

03 / Hakkımda

Merakımın yönü değişti, bir şeyler yapma isteğim aynı.

2024’te Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünden mezun oldum. Üniversite yıllarında görüntü işleme, İHA görev yazılımı ve robotik çalışmalarına katıldım. Panova’da üretim süreçleri için masaüstü ERP geliştirdim; Otechsoft’ta insan kaynakları yazılımı üzerinde çalıştım. Bugün bu deneyimi web uygulamalarına ve eğitim projelerine taşıyorum. Bir özelliği tasarlarken kullanıcının hangi bilgiyi gireceğini, o bilginin nerede saklanacağını ve bir hata olduğunda ne yaşanacağını birlikte düşünmeyi seviyorum.

Kendi projelerimin sunucularıyla da ben ilgileniyorum. Bazen yeni bir ürün fikrini deniyorum, bazen mevcut bir uygulamanın ayrıntılarına dönüyorum. Bu portföydeki Snake oyunu da bu uğraşların biraz daha az ciddi tarafı.

04 / Araç kutusu

Geliştirirken kullandığım araçlar

Web uygulamalarında ağırlıkla Python, Django ve React; masaüstünde C# kullanıyorum. Veri analizi ve yapay zekâ tarafındaki çalışmalarımda aşağıdaki kütüphanelerden yararlanıyorum.

Uygulama geliştirme

Python / Django / React / C#

Veritabanı ve altyapı

PostgreSQL / MySQL / Redis / Celery / Docker

Yapay zekâ ve analiz

PyTorch / Scikit-learn / Pandas / NumPy

Diğer kullandığım araçlar

Git / GitHub / Keras / Flask / FastAPI / Tailwind CSS

05 / Öğrenmeye devam

Eğitim ve ekip çalışmaları.

Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

Bilgisayar Mühendisliği - Lisans

2020 — 2024 · Not ortalaması 3.27 / 4.00

TEKNOFEST 2022 Uluslararası Serbest Görev İHA Yarışması

Güneş enerjisi destekli yangın tespit İHA’sı projesinde görev yazılımını ve yer istasyonu arayüzünü geliştirdim. Görev ve görüntü işleme çalışmalarında Python ve Raspberry Pi kullandım. Yarışma kapsamında ekibimizle Kütahya Zafer Havalimanı’nda uçuşlar gerçekleştirdik.

RoboGenç 2022 - Türkiye 3.'lüğü

Gençlik ve Spor Bakanlığı’nın düzenlediği RoboGenç 2022’de orta seviye kategorisindeki bir takıma teknik mentörlük yaptım. Çizgi izleyen ve engel aşan robotun geliştirilmesine destek oldum. Takımımız Türkiye üçüncüsü oldu.

LLM Jetpack Programı - TURKSTUDENTCO

Ekim 2025. Beş aylık programda Transformer mimarileri, GPT/BERT modellerinin ince ayarı, RLHF ve RAG tabanlı bilgi sistemleri üzerine uygulamalı projeler yaptım.

Yapay Zeka ve Veri Bilimi Eğitimi - SİLİCONMADE ACADEMY

Mayıs 2025. Zafer Demirkol mentörlüğündeki 16 haftalık eğitimde CNN, doğal dil işleme ve dil modeli tabanlı sohbet uygulamaları üzerine çalıştım.

Yapay Zeka Eğitimi - VERİ ANALİZİ OKULU

Eylül 2025. YÖK koordinasyonundaki programda makine öğrenmesi ve üretken yapay zekâ teknikleriyle veri analizi projeleri geliştirdim.

06 / İletişim

Birlikte ne
geliştirelim?

Yeni bir uygulama, mevcut bir sistemin geliştirilmesi veya birlikte çalışabileceğimiz bir rol için yazabilirsiniz. Kısa bir proje özeti ve varsa takvim bilgisi, nereden başlayacağımızı netleştirmeye yeter.

E-posta gönder

alpersahin6363@gmail.com

Fikir güzel.
Çalışan hâli
daha güzel.