Veri Bilimci / ML Mühendisi

Mustafa Sezer Başar

Veri Bilimci / Makine Öğrenmesi Mühendisi

Ankara, Türkiyemustafasezerbasar@gmail.comgithub.com/mustafa-sezer-basarlinkedin.com/in/mustafa-sezer-başar

Profesyonel Özet

Perakende bir grupta veritabanı analisti, üç kişilik teknoloji ekibine liderlik ediyor. Uçtan uca ML pipeline'ları, RAG mimarileri ve ölçüm tasarımı üzerine çalışıyor; model çıktısını iş kararına bağlamayı önceliklendiriyor. Bir yöntemin ne kadar yanıldığını ölçmek işin parçası: kontrol grubu, plasebo ve koşudan önce yazılmış hipotez.

Öne Çıkanlar

%95 operasyonel hata azaltımı
Uçtan uca geliştirilmiş 2 yapay zekâ ürünü
%200 reklam ROI'si (kâr/harcama)

Yetkinlikler

Veri Bilimi ve Yapay Zekâ: Python (pandas, scikit-learn, NumPy) · RAG mimarisi, LLM API entegrasyonu, yapılandırılmış çıktı · Bilgisayarlı Görü (face_recognition, Tesseract OCR) · Power BI, ileri Excel (raporlama ve veri hazırlama) · Çok Kriterli Karar Verme (WASPAS, VIKOR, MACBETH)
Veritabanları: SQL (birleştirme, pencere fonksiyonları, indeksleme) · PostgreSQL (pgvector) · MySQL, SQLite
Web ve Full-Stack: JavaScript / TypeScript · React, Next.js · Express.js, REST API · Puppeteer

Projeler

Mevzuattan Kural Çıkarımı ile Vergi Denetim Sistemi

Bir denetim firması için geliştirilen saha denetim sisteminin kural motoru: mevzuatı RAG ile okuyup denetim kurallarına çeviren, uçtan uca çalışır durumdaki bileşen. Külliyat kendi topladığı kaynaktan geliyor: mevzuat ve Yargıtay/Danıştay kararlarını çekip veritabanına yazan bir toplayıcı yazdı, RAG bunun üzerinde çalışıyor. Kurallar madde referansı ve zaman geçerliliğiyle JSON'da tutuluyor, insan onayından geçiyor, sonrasını Go servisi deterministik olarak uyguluyor. LLM sıcak yolda değil — çevrimdışı çalışıyor, böylece her denetim koşusu tekrarlanabilir ve gerekçelendirilebilir kalıyor. Mükellef verisi sistemden hiç çıkmıyor: dışarıdaki dil modeli yalnızca kamuya açık mevzuatı görüyor.

Python (LLM)
Go
Next.js
MySQL

Veri Kalitesi Denetimi ve Raporlama Aracı

Kirli tablo verisini temizleyip çok sekmeli Excel raporu üreten araç — ve asıl mesele, temizleyicinin hata oranının ölçülmesi. Kusurları bilinen sentetik bir dosya üretip yer gerçeğine karşı puanlıyor; böylece hiçbir temizleme aracının raporlamadığı iki sonuç ölçülebiliyor: sessizce kaçırılan hata ve doğruyken bozulan hücre. Yirmi satırlık sıradan bir pandas temizleyicisine karşı sessiz hata 361'e karşı 10; ölçüm aracın kendisinde üç kusur buldu (61 doğru maaş 12 ile çarpılmış, 28 zorunlu alan sessizce boş, 8 bozuk e-posta hiç günlüğe düşmemiş) ve üçü de çıktıya bakarak görülemiyordu. Ücret farkı analizi kirli veride %3,37, temizlenmiş veride %3,86 çıkıyor — gerçek değer %3,85. 134 test.

Python
pandas
openpyxl

Takvim Riski ve Kritik Yol Analizi

Bir proje takviminin taahhüt edilen tarihi tutma olasılığını ölçen simülasyon çalışması. Yirmi faaliyetlik bir ERP geçiş takviminde deterministik kritik yol 105,2 gün veriyor; aynı tahminlerden 40.000 kez simüle edildiğinde bu tarih koşuların yalnızca %34'ünde tutuluyor. Fark tahminlerden değil ağın şeklinden geliyor: her birleşme noktası paralel yolların en yavaşını bekliyor. Etiketsiz kontrol ağlarında gösterildi ki hiçbir görev uzatılmadan yalnızca paralel yol ekleyerek proje 12,6 gün geç bitiyor. Ayrıca kritiklik endeksinin altı faaliyeti 1,0'da berabere bıraktığı, oysa bitişe etkilerinin 4,6 kat farklı olduğu ölçüldü. Müdahale karşılaştırması ortak rastgele sayılarla eşleştirildi; koşum öncesi yazılan hipotezin mekanizması çürüdü ve öyle raporlandı.

Python (NumPy
SciPy
Monte Carlo)

Deneyim

Haziran 2026 – Devam ediyorAnkara
Paulmark
Veritabanı Analisti — İş Geliştirme ve Strateji Ekibi
- Üç kişilik teknoloji ekibine liderlik ediyor; Nebim V3 ve Power BI yığınında şirketi Excel'e dayalı süreçlerden çıkarıyor.
- Ekiplerin kendi Excel dosyaları ile ana veri arasındaki boşluğu kapattı; tutarsızlıklar daha önce ancak büyüdüklerinde fark ediliyordu.
- TÜİK perakende satış endeksiyle şirketin satışlarını karşılaştırdı; endeksin üç aylık tahminine dayanan bir satış öngörü modeli kurdu.
Eylül 2024 – Şubat 2025Kapadokya
Myrco Spa Center (Barceló Cappadocia)
Kurucu Ortak / Operasyon Sorumlusu
- Barceló Cappadocia otelindeki spa merkezini alt yüklenici olarak işletti; 15 kişilik ekibi sıfırdan kurdu.
- Geliştirdiği Spa Yönetim Uygulamasıyla ekip kaynaklı hataları iki ayda %95 azalttı; hata = kameradan sayılan yetkisiz giriş + satılan süreden ±%5 sapan seans.

Eğitim

Ağustos 2022 – Temmuz 2026
Hacettepe Üniversitesi
İşletme, Lisans
GNO 3.12/4.00 · İngilizce eğitim · Mezun
Eylül 2018 – Ağustos 2022
Orta Doğu Teknik Üniversitesi (ODTÜ)
İnşaat Mühendisliği
İngilizce eğitim · Bölüm değişikliğiyle Hacettepe İşletme'ye geçiş yaptı

Diller

Türkçe (Ana dil) · İngilizce (İleri — lisans eğitimi İngilizce)

Liderlik ve Topluluklar

Hacettepe Management Consulting Club (HMCC) kurucu ekip üyesi
ODTÜ münazara turnuvalarında katılımcı; çaylaklar turnuvasında özel konuşmacı ödülü