01 / systems thinking
Sadece ekran değil, sistem kurarım
Bir özelliği tasarlarken arayüz, veri modeli, hata durumu, güvenlik ve deploy sonrası bakım maliyetini birlikte düşünürüm.
Yükleniyor…
Available· yeni fırsatlara açık
Bilgisayar Mühendisi / Full-Stack Developer
Umut Cingisiz
Sadece arayüz kodlamıyor; uçtan uca, ölçeklenebilir ve hataya dayanıklı sistemler tasarlıyorum.
Doğu Akdeniz Üniversitesi İngilizce Bilgisayar Mühendisliği mezunu olarak, TÜBİTAK BİGG programından 'En İyi Proje' ödülü almış ürünler geliştiriyorum. Yapay Zeka Geliştirme Kulübü'ndeki organizasyonel vizyonumu, C, Java, Python ve modern web teknolojileriyle harmanlayarak kullanıcı odaklı sistemler inşa ediyorum.
current_focus.ts
TÜBİTAK ödüllü projemin ardından, ölçeklenebilir ve fail-safe sistemler üzerine yoğunlaşıyorum.
Next.js 16TypeScriptReactPythonJavaCPostgreSQLRedis
Derece
DAÜ Bilgisayar Müh.
Ödül
TÜBİTAK BİGG (En İyi Proje)
Liderlik
YZ Geliştirme Kulübü
about.engineer
Hakkımda kısmı bir biyografi değil; nasıl mühendislik yaptığımın kanıtı.
Bu portfolyo benim için basit bir vitrin değil, somut bir mühendislik kanıtıdır: hibrit render mimarisi, Drizzle ORM veritabanı şeması, fail-safe Redis cache katmanı, server action'lar ve MDX içerik altyapısı tek çatı altında çalışıyor.
proof_of_work
Guestbook: GitHub OAuth, moderation, strict rate limit
Blog: MDX, ISR, Upstash Redis view tracking, fallback UI
Core: Drizzle ORM, Zod validation, defensive programming
Testing: Vitest + Playwright E2E, CI kalite kapısı
02 / engineering taste
Kodun niyeti ilk bakışta anlaşılmalı
TypeScript, Zod, küçük modüller ve net dosya sınırlarıyla kodu büyütmeden geliştirilebilir tutmaya çalışırım.
03 / product delivery
Demo değil, sunulabilir ürün hedeflerim
SEO, erişilebilirlik, performans, ölçümleme ve ortam değişkenleri gibi detayları projeyi ciddiye aldığımı gösteren kanıtlar olarak görürüm.
deneyim · liderlik
Yapay Zeka Geliştirme Kulübü @ Organizasyon Lideri
2024 — günümüz- Kulüp vizyonunu ve teknik yol haritasını kurdu; üye onboarding sürecini tasarladı.
- Atölye ve proje gruplarını koordine ederek organizasyonel liderlik deneyimi kazandı.
TÜBİTAK BİGG 1812 — En İyi Proje @ Bloomedu
2026- 14 takım arasından en iyi proje seçildi; Akdeniz 2026-1 ön jüri sunumuna kabul edildi.
- AI destekli adaptif öğrenme motoru için ürün ve teknik sunum sorumluluğu üstlendi.
B.Sc. Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce) @ Doğu Akdeniz Üniversitesi
2021 — 2026- Algoritma, veri yapıları ve sistem tasarımı üzerine akademik temel oluşturdu.
stack.map()
Güçlü olduğum ve büyüttüğüm alanlar.
Mobilde önce geliştirdiğim alanlar, ardından uzmanlaştığım alanlar. Geniş ekranda solda gelişen / sağda güçlü — görsel hiyerarşi olgunluğu gösterir.
// geliştirdiğim alanlar
gelişen
LLM Destekli Akışlar
prompt & agent tasarımı
gelişen
Üretim Gözlemlenebilirliği
structured log · tracing
gelişen
Dağıtık Sistem Tasarımı
fail-safe · ölçeklenme
// güçlü olduğum alanlar
güçlü alan
Full-Stack Ürün Geliştirme
uçtan uca sistem
2 yayında · 2 lab · auth'tan deploy'a
güçlü alan
Algoritmik Problem Çözme
rota & graph optimizasyonu
40+ düğümlü simülasyon · aşağıda dene
tech.stack
Kullandığım teknolojiler
Üretimde tercih ettiğim araçlar; her biri gerçek projelerde denenmiş.
Frontend
ReactNext.jsTypeScriptTailwind CSSMotion
Backend & Veri
Node.jsServer ActionsPostgreSQLDrizzle ORMRedis
Dil & Algoritma
PythonJavaCVeri YapılarıOOP
AI & Otomasyon
LLM EntegrasyonuPrompt AkışlarıZodREST API
Araçlar & Operasyon
GitGitHub ActionsVitestPlaywrightVercel
algorithm.lab
Algoritmaları sadece listelemiyorum, karar mantığını gösteriyorum.
Bu mini demo, rota optimizasyonu fikrini portfolyo içinde görselleştirir: farklı öncelikler seçildiğinde algoritmanın maliyet, risk ve hız arasında nasıl trade-off yaptığı görünür hale gelir.
route cost
42
En kısa yol ile riskli düğümler arasında dengeli seçim.
Dengeli rota
latency / risk dengesistack: C / Java / Python mindsetoutput: karar + trade-off anlatımı
selected.case_studies
Vitrin değil, kararların ve sonuçların kanıt panosu.
Bu kartlar “ne kullandım?” listesinden daha fazlası: problem, mühendislik kararı, teknik risk ve sonuç hikayesini görünür kılar.
- full-stacklive
Bu Portfolyo: Full-Stack Mühendislik Kanıtı
Next.js 16 App Router, Auth.js, Drizzle/Neon, Redis ve MDX ile uçtan uca üretim-dostu kişisel portfolyo.
problem
Klasik portfolyo siteleri çoğu zaman statik vitrin gibi kalır; işe alım tarafı adayın auth, veri modeli, güvenlik, test, observability ve deploy disipliniyle nasıl düşündüğünü göremez.
decision
Sadece animasyonlu bir landing page yerine ürün davranışı taşıyan bir mimari seçildi: App Router + Server Components, typed MDX pipeline, Auth.js, Drizzle/Neon, Redis rate limit, Server Actions, Playwright E2E ve structured logging aynı sistemde birleştirildi.
impact
Portfolyo; problem/decision/impact şablonu, CI kalite kapısı, E2E smoke testleri ve production servis planıyla 'ne yaptım' sorusundan 'nasıl mühendislik yaptım' sorusuna cevap veren deploy-ready kanıta dönüştü.
Next.jsTypeScriptAuth.jsDrizzlePostgreSQLRedis - full-stacklive
Bloomedu: AI Destekli Kişiselleştirilmiş Eğitim
Bloom Taksonomisi'ni temel alarak öğrencilerin bilişsel gelişimini yapay zeka ile dinamik olarak analiz eden ve kişiselleştiren EdTech girişimi.
problem
Geleneksel eğitim platformları öğrenciyi çoğunlukla tek skorla değerlendiriyor; öğretmen ise öğrencinin Bloom Taksonomisi'nde hangi bilişsel basamakta zorlandığını anlık ve açıklanabilir şekilde göremiyor.
decision
Klasik sabit test akışı yerine LLM destekli adaptif motor seçildi; öğrenci yanıtları taksonomi basamağına göre yorumlanıp ilişkisel veride izlenerek hem kişiselleştirilmiş soru üretimi hem de öğretmen için takip edilebilir gelişim modeli kurgulandı.
impact
14 takım arasından En İyi Proje seçildi; teknik derinliği ve ticarileşme potansiyeliyle TÜBİTAK BİGG 1812 Akdeniz 2026-1 dönemi ön jüri sunumuna kabul edildi.
Next.jsAI IntegrationPostgreSQLEdTech
hiring.proof
İşe alım kararını hızlandıran teknik kanıtlar.
Uzun paragraflar değil, doğrulanabilir sinyaller. Her kanıt tek bakışta okunur: ikon, başlık ve kanıtın kaynağı.
4
case-study proje
3
teknik blog
E2E
smoke test
6
kalite komutu
quality.standards
Güzel görünen değil, ölçülebilir şekilde güven veren portfolyo.
Bir bilgisayar mühendisi portfolyosu yalnızca UI göstermekle kalmamalı; performans, erişilebilirlik, güvenlik ve operasyon kalitesini de açıkça taşımalı.
01 / performance
Performans bütçesi
$ target — LCP < 2.5s · CLS < 0.1 · INP < 200ms
Hero görseli, server-first bölümler ve kontrollü animasyonlarla görsel kaliteyi hızdan ödün vermeden koruma hedefi.
02 / accessibility
Erişilebilirlik disiplini
$ target — Keyboard flow · visible focus · semantic sections
Skip link, doğru landmark akışı, yüksek kontrast ve sade kart hiyerarşisi ile portfolyo herkes için okunabilir kalmalı.
03 / security
Güvenli etkileşimler
$ target — OAuth · Zod · rate-limit · moderation
Guestbook, view counter, resume ve contact akışları kötüye kullanım senaryoları düşünülerek tasarlanıyor.
04 / observability
Operasyonel görünürlük
$ target — structured events · error logs · smoke tests
Kritik kullanıcı olayları ve servis hataları structured log olarak izlenebilir; production sonrası teşhis kolaylaşır.
contact.endpoint
Proje, staj veya işbirliği için konuşalım.
Teknik detayları konuşmayı severim: kapsam, veri modeli, kullanıcı akışı, deploy ve sürdürülebilirlik. Kısa bir mesaj yeterli.
secure.form