Ben Dr. Tolga Büyüktanır. 10 yılı aşkın süredir makine öğrenmesi, büyük veri, bilgisayarlı görü ve fintech alanlarında Ar-Ge projeleri yürütüyorum. Kahve Dünyası ve Vodafone Yanımda'da kullanılan akıllı önbellek sisteminden yedi markayı taşıyan NUYA platformuna, esenlik merkezleri için geliştirdiğim CodeBody'ye kadar fikirleri canlı ürünlere dönüştürdüm. Bir mimari karar, yapay zekânın ürüne entegrasyonu ya da benzer bir problem üzerinde düşünüyorsanız birkaç cümle yazmanız yeterli.I'm Dr. Tolga Büyüktanır. For more than ten years I've led R&D in machine learning, big data, computer vision and fintech — turning ideas into live products, from a smart caching system used by Kahve Dünyası and Vodafone Yanımda to NUYA, a platform behind seven brands, and CodeBody, which I built for wellness centers. If you're weighing an architecture decision, bringing AI into a product or something similar, a few sentences are all it takes.
Bir mimari kararı netleştirmek, bir fikri çalışan ürüne dönüştürmek ya da yapay zekânın nerede gerçekten işe yaradığını görmek. Aşağıdaki başlıklar son yıllarda en çok çalıştığım ve her biri canlı projelere dayanan konular.Settling an architecture decision, turning an idea into a working product, or seeing where AI genuinely helps. These are the areas I've worked on most in recent years — each backed by shipped projects.
Ölçeklenebilir ve bakımı kolay sistemler: çok kiracılı SaaS mimarisi, servis sınırları, veri modeli, güvenlik ve yetkilendirme. Fikirden çalışan ürüne kadar.Scalable, maintainable systems: multi-tenant SaaS architecture, service boundaries, data modelling, security and access control. From idea to a working product.
Yapay zekânın ürününüze ya da iş akışınıza nerede değer katacağını birlikte belirlemek; doğru modeli seçmek, entegre etmek ve sonucunu ölçmek. Tahmin, sınıflandırma, anomali tespiti ve LLM özellikleri.Working out where AI adds real value to your product or workflow, then choosing the right model, integrating it and measuring the outcome. Forecasting, classification, anomaly detection and LLM features.
Verinin dışarı çıkamadığı durumlar için kurum içi ve internetsiz (air-gapped) kurulumlar, hızlı başlangıç için bulut modelleri, ikisi arasında tek bir sağlayıcı katmanı. Maliyet, gecikme ve KVKK dengesine göre doğru karışım.On-premise and air-gapped deployments when data can't leave the building, cloud models for a fast start, and one provider layer across both. The right mix for cost, latency and data-protection requirements.
Kurumsal dokümanlarınızdan bilgi tabanı (OCR dâhil), RAG mimarileri, araç kullanan AI ajanları ve iş süreçlerine entegre asistanlar. Knowledge bases from your documents (incl. OCR), RAG architectures, tool-using AI agents and assistants embedded into business workflows.
Modelin kalitesi verinin kalitesiyle başlar: web ve doküman kaynaklarından veri toplama, PDF ve tablo ayrıştırma, sensör verisi kaydı, etiketleme süreçleri ve kalite kontrolü. Etiketli veri azsa simülasyonla sentetik görüntü, nokta bulutu ve ses verisi.Model quality starts with data quality: collecting from web and document sources, PDF and table parsing, sensor logging, labelling workflows and quality control. When labelled data is scarce, synthetic images, point clouds and speech from simulation.
Yapay zekâyı ürüne güvenle koymak için: yetkiye göre bağlam kurma, prompt injection ve veri sızıntısına karşı korumalar, hassas konularda insana devir, kullanım limitleri ve kaliteyi ölçen değerlendirme setleri.Shipping AI safely: authorization-aware context, guards against prompt injection and data leakage, hand-off to humans on sensitive topics, usage limits and evaluation sets that measure quality.
Akan veri işleme, veri hattı (pipeline) tasarımı, Spark/Kafka/Hadoop mimarileri, veri temizleme ve ölçeklenebilir analitik altyapılar. Stream processing, data pipeline design, Spark/Kafka/Hadoop architectures, data cleaning and scalable analytics platforms.
Nesne tespiti ve 6 boyutlu poz kestirimi, postür analizi, Türkçe konuşma tanıma ve sesli komut arayüzleri, robot kolları ve gömülü cihazlarda çalışan modeller.Object detection and 6-DoF pose estimation, posture analysis, Turkish speech recognition and voice interfaces, robot arms and models running on embedded devices.
TÜBİTAK TEYDEB (1501/1507) ve ARDEB projelerinde fikir olgunlaştırma, teknik kurgu, iş paketleri, literatür ve yenilik argümanı. 8 destekli projede yer aldım. Idea shaping, technical design, work packages, literature review and novelty arguments for TÜBİTAK TEYDEB and ARDEB proposals. I've contributed to 8 funded projects.
CodeBody Esenlik merkezleri için yapay zekâ destekli yönetim platformuThe AI-powered platform for wellness centersEsenlik merkezleri ve uzman ekipleri için uçtan uca bir SaaS. Mimarisini kurup fikirden canlı ürüne kadar geliştirdim. Postür analizi, seans notları ve danışan takibi gibi işlerde yapay zekâ uzmanların yükünü hafifletiyor.An end-to-end SaaS for wellness centers and their specialists. I architected it and built it from idea to live product. AI lightens the load on specialists across posture analysis, session notes and client follow-up.
Büyütmek için görsele tıklayınClick an image to enlarge
Yedi markayı tek çekirdekten besleyen değerlendirme, raporlama ve AI platformuOne core powering seven brands: assessment, reporting and AISporcular, terapi ve koçluk, çiftler, okullar, ekipler ve genel kullanıcılar için yedi ürün; kendi Firebase projelerinde aynı puanlama mantığını tekrar tekrar yazan dört ayrı uygulama yerine tek bir çok kiracılı platformda birleşti. Test, puanlama, rapor, kullanıcı, yetki, ödeme, AI ve analitik merkezde; ürünler yalnızca marka, şablon ve deneyimi ekliyor.Seven products for athletes, therapy & coaching, couples, schools, teams and the public, consolidated from four standalone apps (each re-implementing the same scoring on its own Firebase project) into one multi-tenant platform. Tests, scoring, reports, users, permissions, payments, AI and analytics live in the core; products add only branding, templates and experience.
Canlı ürünlerLive productsRobot kollarından e-scooter’lara, büyük ölçekli mobil uygulamalardan şifreli makine öğrenmesine: endüstriyel Ar-Ge, ticari ürünler ve açık kaynak.From robot arms to e-scooters, from large-scale consumer mobile apps to encrypted machine learning: industrial R&D, commercial products and open source.
Loodos'un akıllı önbellekleme projesi ve doktora tezimin konusu. Kullanıcı gezinme davranışını PrefixSpan ile sıralı örüntü madenciliği, LSTM ve Node2Vec / autoencoder / seq2seq gömmeleriyle modelleyip bir sonraki isteği tahmin ediyor ve veriyi kullanıcı istemeden önce getiriyor. Kahve Dünyası mobil uygulaması ve Vodafone Yanımda projelerinde kullanıldı.Loodos's smart caching project and the subject of my PhD thesis. It models user navigation with PrefixSpan sequential pattern mining, LSTMs and Node2Vec / autoencoder / seq2seq embeddings to predict the next request and fetch data before the user asks. It was used in the Kahve Dünyası mobile app and Vodafone Yanımda projects.
Zama Concrete için uçtan uca gizlilik korumalı ML çerçevesi: karar ağacı, rastgele orman ve K-Means'i şifreli veri üzerinde eğitme; şifreli tamsayılarla karşılaştırma, sıralama ve sin/sqrt/bölme gibi matematik.An end-to-end privacy-preserving ML framework for Zama Concrete: train decision trees, random forests and K-Means on encrypted data; compare, sort and run math (sin, sqrt, division) on encrypted integers.
İslam hakkında soruları 20+ dilde kaynak göstererek yanıtlayan AI asistanı; yazılı, sesli ve görüntülü. Tavus CVI ile yüz yüze konuşan video avatar (talking head): avatarın "beyni" OpenAI uyumlu bir özel LLM ucu üzerinden aynı RAG hattına bağlı, böylece yazılı, sesli ve görüntülü cevaplar aynı kaynaklara ve kurallara dayanıyor. Sesli sohbet OpenAI Realtime ile WebRTC üzerinden; kaynaklar vektör veritabanında anlamsal aramayla geliyor. Kardeş proje AskMariam kadınlara yönelik, kaynaklı rehberlik sunuyor.An AI assistant that answers questions about Islam in 20+ languages with cited sources, by text, voice and video. With Tavus CVI it offers a face-to-face talking-head video avatar: the avatar's "brain" is wired to the same RAG pipeline through an OpenAI-compatible custom LLM endpoint, so text, voice and video answers share the same sources and rules. Voice runs on OpenAI Realtime over WebRTC; sources come from semantic search on a vector store. The sister project AskMariam offers sourced guidance for women.
Hazır giyim üretimi için PDF tabanlı analiz aracı: Style Details raporlarını ayrıştırıp ürünleri Klasman → Block Fit → Fit → Ölçü imzası hiyerarşisinde kümeliyor, yeni gelen ürünleri toleransa göre gruplayıp sapma yapan modelleri raporluyor. İki farklı PDF formatı, ürün karşılaştırma ve mini pastal yönetimi.A PDF-driven analytics tool for apparel production: it parses Style Details reports, clusters styles into a Class → Block Fit → Fit → measurement-signature hierarchy, groups incoming styles by tolerance and reports the ones that deviate. Two PDF formats, style comparison and mini-marker management.
Endüstri için RGB-D görüntü üzerinde nesnelerin 6 boyutlu konumunu bulan yapay görme modülü ve kutudan parça toplayan robot kolu. YOLOv7 ile tespit, Intel RealSense derinlik haritaları, nokta bulutu kaydı (CPD, ICP, TEASER++) ve Redis vektör veritabanı üzerinde şablon eşleme.An industrial vision module that estimates the 6-DoF pose of objects on RGB-D data, driving a bin-picking robot arm. YOLOv7 detection, Intel RealSense depth maps, point-cloud registration (CPD, ICP, TEASER++) and template matching on Redis as a vector database.
UR5 iş birlikçi robotu Türkçe sesli komutlarla yöneten sistem: DeepFilterNet3 ile gürültü bastırma, Türkçe konuşmadan metne, komut anlama ve Kafka üzerinden robota iletim.A system that drives a UR5 collaborative robot with Turkish voice commands: DeepFilterNet3 noise suppression, Turkish speech-to-text, command understanding and dispatch to the robot over Kafka.
iF Design Award ve German Design Award listelerinde yer alan BRIFIC e-scooter’ının yazılımı. ESP32 üzerinde ESP-IDF ile: voltaj bölücü devreden batarya doluluk tahmini yapan, hız modlarını (kaldırım, eko, konfor, roket) ve sürüş moduna göre ivme kontrolünü yöneten ML fonksiyonları; iOS ve Android uygulamalarıyla BLE veri hattı.Software for the BRIFIC e-scooter, featured by the iF Design Award and the German Design Award. Built on ESP32 with ESP-IDF: ML functions that estimate battery state of charge from a voltage divider, manage speed modes (sidewalk, eco, comfort, rocket) and control acceleration per driving mode; a BLE data link to the iOS and Android apps.
İvme, dönüş, hız ve fren kullanımı verisinden ön frene uygulanacak basıncı tahmin eden model. Deneyimli bir sürücüden toplanan sensör verisiyle eğitildi; ESP32 üzerinde her 10 ms'de karar veriyor.A model that predicts the pressure to apply to the front brake from acceleration, rotation, speed and brake-usage data. Trained on sensor data from an experienced rider; it decides every 10 ms on an ESP32.
Aynı kod tabanının hem SaaS hem kurum içi çalıştığı doküman tabanlı RAG ve asistan platformu. LLM, embedding, konuşmadan metne ve vektörleştirme tek bir AI runtime servisinde; ONLINE, RESTRICTED ve AIRGAP modları dışarıya veri çıkışını deterministik olarak kontrol ediyor. Yalnızca okuma yetkili, araç kullanan bir ajan Java tabanlı ana sistemle konuşuyor.A document RAG and assistant platform where one codebase runs both as SaaS and on-premise. LLM, embeddings, speech-to-text and vectorisation live in a single AI runtime service; ONLINE, RESTRICTED and AIRGAP modes deterministically control what may leave the network. A read-only, tool-calling agent talks to the Java core system.
Mali müşavirler ve işletmeler için resmî kaynaklardan hibe, teşvik, fuar ve bülten içeriğini düzenli olarak araştıran LLM ajanları. İçerik önce dosya olarak hazırlanıyor, şemaya göre doğrulanıyor, CRM'deki kayıtlarla karşılaştırılıp tekrarlar ayıklanıyor ve ancak bundan sonra API üzerinden yazılıyor.LLM agents that regularly research grants, incentives, trade fairs and bulletins from official sources for accountants and businesses. Content is prepared as files, validated against a schema, de-duplicated against CRM records and only then written through the API.
Ürün ilanının metni, öznitelikleri ve görselleri arasındaki tutarsızlıkları bulup kanıta dayalı bir Bütünlük Skoru üreten platform ve medya adli analiz kütüphanesi: piksel, dosya kabı ve köken sinyalleri, ELA haritaları, sentetik görüntü tespiti.A platform that finds inconsistencies between a listing's text, attributes and media and returns an evidence-backed Integrity Score, plus a media-forensics library: pixel, container and provenance signals, ELA maps and synthetic-image detection.
ERP verisinden doğan anlık olayların platform içi finans kampanyalarında kullanılması ve VEHAFİN: veriden habersiz, gizlilik korumalı, çok taraflı finansal hesaplama mimarisi.Using real-time ERP events to power in-platform embedded finance campaigns, and VEHAFİN: a data-agnostic, privacy-preserving, multi-party financial computation architecture.
Bağımsız denetçiler için araç: ekonomi haberlerini toplama (Scrapy), haberlerde duygu analizi, maddi duran varlık değerleme ve bağımsız denetçi görüşü tahmini modülleri. SIU 2020'de yayımlandı.A tool for independent auditors with modules for collecting economic news (Scrapy), news sentiment analysis, fixed-asset valuation and predicting auditor opinions. Published at SIU 2020.
Derin pekiştirmeli öğrenme ile sunucuyu çökertmeden sürekli yük testi yapan mimari; sunucunun yoğun zamanlarını bulan ve sentetik kullanıcı logu üreten araçla birlikte (SIU & UBMK 2022).A deep reinforcement learning architecture that load-tests continuously without crashing the server, plus a busy-time finder and synthetic user-log generator (SIU & UBMK 2022).
BIST şirketlerinin mali tablolarından 30+ oran, 7 risk/manipülasyon skoru (Altman Z, Piotroski F, Beneish M…), DCF/Graham değerleme, 0–100 bileşik skor, hisse tarayıcı ve geriye dönük test.From BIST companies' financial statements: 30+ ratios, 7 distress/fraud scores (Altman Z, Piotroski F, Beneish M…), DCF/Graham valuation, a 0–100 composite score, a screener and backtesting.
Finans ekipleri için yönlendirmeli iş akışı: tablo yükleme, standart hesap planına eşleme, veri doğrulama, enflasyon verisiyle zenginleştirme ve senaryo bazlı tahmin.A guided workflow for finance teams: upload statements, map to a canonical chart of accounts, validate, enrich with inflation data and run scenario forecasts.
E-fatura ve e-defter gibi belgeleri uç (edge) cihazlarda üretirken sunucu kaynaklarını güncelleyip ölçeklenebilirlik sağlayan, uç etmenlere dayalı öğrenen mikroservis mimarisi.A learning microservice architecture on edge agents that generates documents such as e-invoices and e-ledgers at the edge while updating server resources for scalability.
Genomik veri analizi için varyant önceliklendirme ve skorlama aracı; sınıflandırmaya dayalı birliktelik kuralları (CBA) ve A/B testleriyle doğrulama.A variant prioritization and scoring tool for genomic data analysis, using classification-based association rules (CBA) validated with A/B testing.
Derlem temelli arama yardımcısı (DETAY) ve çoklu doküman özetleme; akan veri işleme ve veri kazımayla beslenen NLP hattı.A corpus-based search assistant (DETAY) and multi-document summarization, fed by stream processing and scraping.
Gazebo/ROS simülasyonunda RGB-D kameralarla otomatik görüntü ve nokta bulutu üretimi; etiketleme maliyeti olmadan nesne tespiti eğitimi.Automatic image and point-cloud generation with RGB-D cameras in Gazebo/ROS, training object detectors without labelling cost.
Frink mobil uygulaması için profil fotoğraflarının uygunluğunu otomatik denetleyen görüntü işleme servisi; üretim sistemleri için anomali tespit aracı.A computer-vision service that automatically checks profile photo suitability for the Frink mobile app; plus an anomaly detection tool for production systems.
PDF, EPUB, DOCX ve TXT dokümanlarını OCR ve akıllı parçalama ile özel GPT'ler ve RAG sistemleri için bilgi tabanına dönüştüren React + Flask uygulaması.A React + Flask app that turns PDF, EPUB, DOCX and TXT files into a knowledge base for custom GPTs and RAG, with OCR and smart chunking.
Kalite garantili, birleştirme tabanlı histogram hesaplama; Hadoop/MapReduce uygulaması. Yüksek lisans tezi, arXiv ve Politeknik Dergisi.Merge-based histogram computation with quality guarantees on Hadoop/MapReduce. MSc thesis, arXiv and Journal of Polytechnic.
Gizli ve ticari projeler de dahil olmak üzere sahada bizzat kullandığım teknolojiler.Technologies I have used hands-on in shipped work — including confidential and commercial projects.
Probleminizi ve hedefinizi dinliyorum. Herhangi bir taahhüt yok; önce konuyu birlikte anlamaya çalışıyoruz.I listen to your problem and goals. No commitment — we first try to understand the problem together.
Mimari, başarı metrikleri, yol haritası ve gerekiyorsa hibe/proje kurgusu. Architecture, success metrics, roadmap and — if relevant — a grant/project plan.
Hızlı, ölçülebilir bir PoC ile fikri gerçek veride doğruluyoruz. A fast, measurable PoC validates the idea on real data.
Üretime alma, dokümantasyon ve ekibinize bilgi transferi / eğitim. Production rollout, documentation and knowledge transfer / training for your team.
Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği'nde doktoramı (2025) veri yoğun web ve mobil uygulamalarda akıllı önbellekleme ve prefetching üzerine tamamladım. Yüksek lisansımı Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi'nde büyük veri, lisansımı Erciyes Üniversitesi'nde yaptım. I earned my PhD (2025) in Computer Engineering at Yıldız Technical University, focusing on smart caching and prefetching for data-intensive web and mobile apps. I hold an MSc on big data from Ankara Yıldırım Beyazıt University and a BSc from Erciyes University.
Huawei, Link Bilgisayar, İdea Teknoloji ve Loodos Ar-Ge Merkezi'ndeki yılların ardından bugün Ar-Ge danışmanı olarak şirketlerle yazılım mimarisi ve yapay zekâ üzerine çalışıyorum. Robot kollarından e-scooter frenlerine, Türkçe konuşma tanımadan şifreli veri üzerinde makine öğrenmesine kadar geniş bir yelpazede ürün çıkardım. After years at Huawei, Link Bilgisayar, İdea Technology and Loodos R&D Center, I now work with companies as an R&D consultant on software architecture and AI. I've shipped everything from robot arms and e-scooter brakes to Turkish speech recognition and machine learning on encrypted data.
Birlikte çalışırken amacım basit: araştırma kalitesinde düşünüp mühendislik hızında teslim etmek — ve ekibinizi kendi başına devam edebilecek hale getirmek. When we work together my goal is simple: think with research rigor, deliver at engineering speed — and leave your team able to carry on without me.
Yazılım mimarisi, yapay zekâ ve ürün entegrasyonu, fintech ve TÜBİTAK projeleri; NUYA, CodeBody ve AskAboutIslam gibi ürünlerin mimarisi ve geliştirmesi.Software architecture, AI and product integration, fintech and TÜBİTAK projects; architecture and development of products such as NUYA, CodeBody and AskAboutIslam.
Bin-picking robot, 6D poz kestirimi, sesli komutla robot kontrolü, e-scooter AI fren sistemi, akıllı önbellek ve RL tabanlı yük testi projelerine liderlik. Led bin-picking robotics, 6D pose estimation, voice-controlled robots, an AI braking system for e-scooters, smart caching and RL-based load testing.
Zaman serisi analizi, NLP, çoklu doküman özetleme, akan veri işleme; bağımsız denetim aracı, DETAY ve VARSKOR projeleri. Time-series analysis, NLP, multi-document summarization, stream processing; the independent audit tool, DETAY and VARSKOR projects.
CloudSearch (Huawei); hafif sanallaştırma yönetimi, Kafka/Gobblin/Spark büyük veri hatları ve TEYDEB proje yazımı (Link). CloudSearch (Huawei); lightweight virtualization management, Kafka/Gobblin/Spark pipelines and TEYDEB proposal writing (Link).
Turgut Özal Üniversitesi'nde Hadoop ekosistemi üzerine araştırma ve programlama / IoT derslerinin asistanlığı; ardından freelance büyük veri, Java ve IoT geliştirme. 2017–2018 Hava Kuvvetleri'nde yedek subay. Hadoop ecosystem research and TA for programming / IoT courses at Turgut Özal University; then freelance big data, Java and IoT development. Reserve officer in the Turkish Air Force, 2017–2018.
Hakemli dergiler, IEEE konferansları ve kitaplar. Güncel liste ve atıflar için Peer-reviewed journals, IEEE conferences and books. For the latest list and citations see Google Scholar .
Evet, çoğunlukla uzaktan çalışıyorum. İstanbul'da yüz yüze görüşmek de mümkün.Yes, mostly remotely. Meeting in person in Istanbul is also possible.
Elbette. Bir mimari kararı ya da bir yapay zekâ fikrini tartmak için kısa bir sohbet de çoğu zaman yeterli oluyor.Of course. A short conversation is often enough to weigh an architecture decision or an AI idea.
İşin kapsamına göre: saatlik görüş, proje bazlı teslimat ya da aylık destek. Önce tanışıp ihtiyacı anladıktan sonra net bir öneriyle dönüyorum.It depends on the scope: hourly advice, fixed-scope projects or monthly support. We get acquainted first; once I understand the need, I come back with a clear proposal.
Evet. Gizli projelerde ayrıntı paylaşmıyorum; gerektiğinde gizlilik sözleşmesi imzalanabilir. Verinin dışarı çıkmaması gereken durumlar için kurum içi ve internetsiz LLM kurulumları da yapıyorum.Yes. I don't share details of confidential work, and an NDA can be signed when needed. For data that must not leave your network, I also build on-premise and air-gapped LLM setups.
Evet. Teknik olmayan kurucular ve yöneticilerle de sık çalışıyorum; önce problemi sade bir dille netleştiriyoruz.Yes. I often work with non-technical founders and managers; we start by clarifying the problem in plain language.
Evet. Fikrin olgunlaştırılması, teknik kurgu, iş paketleri ve yenilik argümanı konusunda 8 destekli projedeki deneyimimle yardımcı oluyorum.Yes. I help with shaping the idea, technical design, work packages and the novelty argument, drawing on experience from 8 funded projects.
Kafanızdaki konuyu birkaç cümleyle yazın; e-posta ya da WhatsApp üzerinden dönüş yapıyorum. Önce problemi birlikte anlarız, nasıl ilerleyebileceğimizi sonra konuşuruz.Write a few sentences about what's on your mind; I reply by email or WhatsApp. We first understand the problem together and talk about next steps after that.
