Uygulamalı mühendislik
deneyim ve düşüncelerimiz
Yapay zeka sistemleri, teslimat kararları, ürün operasyonları ve kayda geçmeye değer saha deneyimleri. İçerik takvimiyle değil, projeler arasında bizzat kıdemli ekibimiz tarafından yazılır.
Otomasyonun Kendisi Canlı Ortam Vakasına Dönüştüğünde
Otomasyonlar gürültülü değil sessizce bozulur. Bozuk bir iş akışını müşteri şikayet etmeden önce yakalayan kalp atışı, çıktı doğrulama ve kurtarma desenleri.
İkinci Bir İş Yaratmadan İç İş Akışlarını Otomatikleştirmek
Çoğu iç otomasyon işi görev yapmaktan otomasyon bakımına kaydırır. Bakım maliyetini asıl görevin altında tutan mimari desenler ve başabaş hesabı.
Temporal, n8n ve Zapier: Dürüst Bir Mimari Karşılaştırma
Üç farklı ekip profili için üç iş akışı aracı: güvenilirlik, ergonomi, kendi sunucunda barındırma ve AI entegrasyonu açısından tarafsız karar matrisi.
Veri Ambarı Maliyet Kontrolü: Çeyreklik Temizlik Ritüeli
Snowflake, BigQuery ve Redshift faturaları CFO sorana kadar sessizce büyür. Acil maliyet kesintilerine gerek bırakmayan beş adımlı çeyreklik ritüel.
Akışlı Veri Hatları (Streaming Pipelines): Geri Basınç Tuzağı
Akışlı veri hatları tüketici üreticinin gerisinde kalana kadar sorunsuz çalışır. Veri kaybetmeden veya kaynağı kilitlemeden geri basıncı yöneten desenler.
Özellik Deposu (Feature Store) Mimarisi: Çalışan Üç Yapı
Feature store bir veritabanı değil kütüphanedir. Canlıda çalışan üç mimari şekil ve ekibinizin ölçeğine göre doğru olanı seçtiren mühendislik kriterleri.
Doğruluk Kaymasının Ötesinde Canlı Model İzleme (Monitoring)
Doğruluk kayması izlemesi en kolay ancak en geç gelen sinyaldir. Modelin bozulduğunu müşterilerden önce yakalayan beş öncül üretim sinyali.
LLM Dünyasında Klasik Makine Öğrenmesi (ML) Teslimatı
LLM'ler klasik makine öğrenmesini emekliye ayırmadı. Gradient boosting ve lojistik regresyonun maliyet, gecikme ve güvenilirlikte hala kazandığı alanlar.