Ömer Can Gümüş

AIOps Engineer & Cloud Solutions Architect

AWS & Python Core | Docker & Cloud-Native Systems | AI-Predictive Automation

Hakkımda

Fırat Üniversitesi Yazılım Mühendisliği bölümünde lisans eğitimime devam ederken, **Beko Corporate** bünyesinde **AIOps Engineer** olarak görev alıyorum. Kurumsal ölçekteki sistemlerin cloud-native dönüşümü, operasyonel verimliliği ve akıllı otomasyonu üzerine uzmanlaşıyorum.

Teknik odak noktam; **AWS** eko-sistemi, **Docker** konteynerizasyon süreçleri ve **Python** tabanlı veri analitiğidir. Çalışmalarımda CI/CD süreçlerini modern bulut mimarileriyle bütünleştirerek; proaktif anomali tespiti, otonom sistem iyileştirmeleri ve yüksek performanslı altyapılar inşa etmeye odaklanıyorum.

Kariyer vizyonum; Kubernetes orkestrasyonu, ölçeklenebilir AIOps/MLOps mimarileri ve hibrit bulut sistemlerinde derinleşerek, kurumsal teknoloji operasyonlarını yapay zeka ile yeniden tanımlayan sürdürülebilir mühendislik çözümleri sunmaktır.

Deneyim

Aralık 2025 — Günümüz

AIOps Engineer

Beko Corporate · PREP Program

  • • Docker tabanlı sistemlerde log yönetimi, monitoring ve observability mimarileri kurgulanması.
  • • Kök neden analizi (RCA) ile operasyonel sorunların proaktif çözümü.
  • • Sistem anomalilerinin tespiti ve performans metriklerinin yapay zeka destekli analizi.
  • • AIOps prensipleriyle operasyonel süreçlerin otomatizasyonu ve verimlilik artışı.
  • • Kurumsal ölçekli DevOps ekipleriyle entegre modern iş akışı yönetimi.
Aralık 2025 — Günümüz

Gönüllü Eğitmen

Habitat Derneği

Finansal okuryazarlık ve dijital yetkinlikler odağında gençlere bütçe yönetimi, stratejik planlama ve teknoloji kullanımı konularında gönüllü eğitimler veriyorum.

Ağustos 2025

QNB 101 — Technical Trainee

QNB Türkiye

Bankacılık teknolojileri, Fintech trendleri ve dijital dönüşüm stratejileri üzerine yoğunlaşmış kapsamlı teknik eğitim ve vizyon programı.

Ekim 2024

Yazılım Mühendisi

Elmar Yazılım · Elazığ

Yazılım geliştirme yaşam döngüsü (SDLC) süreçlerinde gerçek dünya projelerine katkı sağlayarak kod geliştirme ve test otomasyonu alanlarında deneyim kazandım.

Haziran 2023 — Günümüz

Bağımsız Yazılım Geliştirici

Freelance

Cloud-native mimariler, AIOps entegrasyonları ve DevOps otomasyonları üzerine butik çözümler ve teknik danışmanlık süreçleri yürütüyorum.

Yetenekler

Bulut Bilişim

AWS

Azure

GCP

Container Teknolojileri

Docker

Kubernetes

Linux

Altyapı Otomasyonu (IaC)

Terraform

Ansible


Diller & Teknolojiler

Python

Java

Bash

SQL

CI/CD

GitLab

GitHub

Jenkins

Monitoring & Observability

Prometheus

Grafana

ELK Stack

Lisanslar ve Sertifikalar

Profesyonel gelişimimi destekleyen sertifikalarım

AWS Cloud Practitioner Essentials

Amazon Web Services (AWS)

Ocak 2026

AWS bulut temellerini, servisleri ve en iyi uygulamaları kapsayan kapsamlı eğitim.

AWS Cloud Computing

AWS Observability

Amazon Web Services (AWS)

Ocak 2026

CloudWatch, X-Ray ve observability araçlarıyla sistem izleme ve log analizi.

CloudWatch Monitoring

Software Engineering Job Simulation

JPMorgan Chase & Co. - Forage

2026

Gerçek dünya yazılım mühendisliği görevleri, finansal teknoloji projeleri ve enterprise ölçekli uygulama geliştirme deneyimi.

FinTech Software Engineering

Introduction to MLOps

Microsoft Learning

Ocak 2026

ML model yaşam döngüsü yönetimi, model dağıtımı ve MLOps pipeline mimarisi.

MLOps Model Deployment

Introduction to DevOps

Microsoft Learning

Ocak 2026

DevOps kültürü, Agile metodolojileri ve sürekli teslimat pratikleri.

DevOps Agile

LLMOps

Google Cloud Education

Ocak 2026

Büyük dil modellerinin operasyonelleştirilmesi, dağıtımı ve yönetimi.

Google Cloud LLM

Machine Learning in Production

DeepLearning.AI

Ocak 2026

ML modellerinin canlı ortamlarda ölçeklenebilir ve güvenilir şekilde sunulması.

MLOps Production

Automated Testing for LLMOps

CircleCI

Ocak 2026

LLM uygulamaları için sürekli entegrasyon ve otomatik test süreçlerinin yönetimi.

LLMOps CI/CD

CI/CD Fundamentals with GitHub Actions

Microsoft Learning

Ocak 2026

GitHub Actions ile sürekli entegrasyon ve sürekli dağıtım pipeline oluşturma.

GitHub Actions CI/CD

Plan Agile with Projects & Boards

Microsoft Learning

Ocak 2026

Scrum, Agile proje yönetimi ve Azure DevOps ile takım işbirliği.

Scrum Azure Boards

Evaluating and Debugging GenAI

Weights & Biases

Ocak 2026

Üretken yapay zeka modellerinin performans analizi, hata ayıklama ve validasyonu.

GenAI Debugging

Effective Use of AI

Workshopers

Ocak 2026

Yapay zeka araçlarını verimli kullanma, prompt mühendisliği ve AI entegrasyonu.

AI Prompt Eng

Agility: İş Hayatında Çeviklik

NeoSkola

2025

İş hayatında çevik düşünce yapısı ve adaptasyon becerileri.

Agile Adaptation

Finansta Gelecek Eğitmen Eğitimi

Habitat Derneği

Ocak 2026

Finansal okuryazarlık ve eğitmenlik becerileri geliştirme programı.

Eğitim Finans

Cinsel Sömürü ve İstismarın Önlenmesi (PSEA)

UNICEF

2025

UNICEF standartlarında cinsel sömürü ve istismarı önleme eğitimi.

UNICEF PSEA

Öne Çıkan Projeler

GhostCost ⚡

Problem: Multi-cloud (AWS/Azure) altyapılarında kontrolsüz maliyet artışları ve fatura anomalilerinin manuel takibi yüksek hata payı barındırıyordu.

Çözüm: ClickHouse tabanlı yüksek performanslı telemetri motoru ve **Isolation Forest** algoritmalarını kullanarak, bulut harcamalarını gerçek zamanlı analiz eden bir AIOps platformu geliştirdim.

Sonuç: Yapay zeka destekli anomali tespiti ile gereksiz harcamalar %30 optimize edildi ve maliyet sızıntıları doğal dilde (Ollama 3.1) raporlanabilir hale geldi.

Python (Scikit-learn) FastAPI ClickHouse AWS & Azure SDK Next.js

SiberMiras 🚀

Problem: Dijital varlıkların yasal devri için ölçeklenebilir ve güvenli bir teknik altyapı eksikliği mevcuttu.

Çözüm: AWS üzerinde Dockerize edilmiş mikroservis mimarisini; ECS, RDS ve S3 kullanarak kurguladım. Altyapı yönetimini Terraform (IaC) ile otomatize ettim.

Sonuç: Multi-AZ deployment ve auto-scaling ile %99.9 uptime sağlayan, Türkiye'nin ilk bulut tabanlı dijital miras platformunun MVP'si yayına alındı.

AWS (ECS/ECR/RDS) Docker Terraform Node.js Route53

Cloud-Native Reliability Platform

Problem: Dağıtık mikroservis sistemlerindeki performans kayıplarının manuel izleme ile tespit edilmesi zaman alıyordu.

Çözüm: Prometheus verilerini işleyen **Z-Score** ve **EMA** algoritmalarını kullanarak, Kubernetes üzerinde self-healing kabiliyetine sahip otonom bir yapı kurguladım.

Sonuç: Sistem kesinti süreleri (MTTR) %50 azaltıldı ve anomaliler kullanıcıya yansımadan otonom olarak önlendi.

Kubernetes (EKS) Prometheus Python (Anomali Analizi) Terraform
GitHub Profilim

Star-Ops — Edge-MLOps Platform

Problem: Uydu telemetri verilerinin gerçek zamanlı analizi ve anomali tespiti için düşük gecikmeli bir mimari ihtiyacı.

Çözüm: **Isolation Forest** ve **LSTM** modellerini kapsayan ensemble bir ML motoru geliştirerek, Edge-MLOps prensipleriyle çalışan bir takip sistemi tasarladım.

Sonuç: Donanım arızaları %95 doğrulukla öngörüldü ve D3.js ile operatörlere canlı analiz paneli sunuldu.

FastAPI & Python ML (LSTM/Ensemble) PostgreSQL React & D3.js
GitHub Profilim

Cloud Order — MLOps Integration

Problem: E-ticaret akışındaki sistem hatalarının manuel takibi ölçeklenebilirliği kısıtlıyordu.

Çözüm: Sipariş loglarını analiz eden **Isolation Forest** modelini eğitip, CI/CD süreçlerine MLOps pipeline olarak entegre ederek AWS üzerinde kurguladım.

Sonuç: Hatalı siparişler saniyeler içinde tespit edilerek Prometheus ve CloudWatch üzerinden anlık alarm olarak iletildi.

ML (Scikit-learn) Python Core Terraform AWS CloudWatch FastAPI
GitHub Profilim

AIOps Anomali Tespit Sistemi

Problem: Sunucu loglarındaki performans sızıntılarının klasik eşik değer (threshold) uyarılarıyla geç yakalanması.

Çözüm: Prometheus metriklerini ML modelleriyle besleyerek, dinamik eşik değerleri oluşturan bir analiz modülü geliştirdim.

Sonuç: Yanlış alarmlar (false positives) %40 azaltıldı ve proaktif sistem bakımı için doğru veri akışı sağlandı.

Python Prometheus (PromQL) ML Algorithms Grafana
GitHub Profilim

AIOps Infrastructure (IaC) ☁️

Problem: Dağınık AWS kaynaklarının manuel yönetimi, konfigürasyon sürüklenmesine (drift) ve ortamlar arası uyumsuzluklara yol açıyordu.

Çözüm: AWS altyapısını Terraform kullanarak modüler bir IaC yapısına taşıdım. Lambda ve Docker tabanlı servislerin provizyonunu otomatize ettim.

Sonuç: Altyapı kurulum hızı 10 kat arttı ve %100 tekrarlanabilir, versiyonlanmış bir bulut topolojisi oluşturuldu.

Terraform AWS Lambda Docker HCL
GitHub Profilim

AWS CI/CD Automation ⚙️

Problem: Manuel dağıtımların yarattığı operasyonel riskler ve uzun 'time-to-market' süreleri hata payını artırıyordu.

Çözüm: GitHub Actions ve AWS CodeDeploy entegrasyonu ile Docker tabanlı image'ların sunulduğu uçtan uca bir CI/CD pipeline kurguladım.

Sonuç: Dağıtım hataları minimize edildi ve zero-downtime deployment (blue-green) stratejisi başarıyla uygulandı.

AWS CodePipeline Docker GitHub Actions CodeDeploy
GitHub Profilim

Serverless Log Analyzer ⚡

Problem: Farklı AWS region'larından gelen yüksek hacimli log verilerinin maliyet etkin bir şekilde analiz edilmesi gerekiyordu.

Çözüm: S3 ve Lambda kullanarak olay bazlı (event-driven) tetiklenen, sunucusuz bir veri işleme mimarisi tasarladım.

Sonuç: Sabit sunucu maliyetleri ortadan kalktı ve pay-as-you-go modeliyle işlem başına ödeme prensibi uygulandı.

AWS Lambda Amazon S3 CloudWatch Metrics Python Core
GitHub Profilim

Cloud Resiliency Patterns 🛡️

Problem: Kritik bulut servislerindeki geçici hata ve kesintilere karşı uygulamaların dayanıklılık (resilience) seviyesi düşüktü.

Çözüm: Java AWS SDK kullanarak **Circuit Breaker** ve **Retry** desenlerini uyguladığım bir hata tolerans kütüphanesi geliştirdim.

Sonuç: Sistemlerin self-recovery kabiliyeti artırıldı ve API hata oranları %25 oranında düşürüldü.

Java Core AWS SDK Cloud Patterns Resilience Design
GitHub Profilim

Hybrid Cloud Data Backup 💾

Problem: Azure ve lokal verilerin AWS S3 üzerinde felaket kurtarma (DR) merkezi oluşturularak yedeklenmesi gerekliliği.

Çözüm: Boto3 kütüphanesi kullanarak cross-cloud veri transferini otomatize eden Python betikleri ve lifecycle politikaları kurguladım.

Sonuç: Veri saklama maliyetleri Glacier S3 kullanımıyla optimize edildi ve veri dönüş hızı (RTO) iyileştirildi.

Python (Boto3) Azure Blob Storage AWS S3 Glacier
GitHub Profilim

Digital Footprint Scanner 🔍

Problem: OSINT verilerinin dağınık olması ve bireysel sızıntı maruziyetinin ölçülememesi güvenlik açığı oluşturuyordu.

Çözüm: Çeşitli güvenlik API'larını birleştiren, Python tabanlı bir dijital ayak izi tarayıcı ve analiz motoru geliştirdim.

Sonuç: Kullanıcılar için proaktif sızıntı kontrolleri ve veriye dayalı risk skoru raporlama imkanı sağlandı.

Python Core OSINT Tools Security APIs Matplotlib
GitHub Profilim

Enterprise Bank Automation 🏦

Problem: Kurumsal finansal modellerin, temiz kod ve SOLID prensiplerine sadık kalarak yazılım mimarisine dönüştürülmesi gerekliliği.

Çözüm: C# ve MSSQL tabanlı, miras (inheritance) ve kapsülleme tekniklerinin uygulandığı modüler bir banka otomasyonu kurguladım.

Sonuç: Yüksek sürdürülebilirlik seviyesine sahip, katmanlı bir yazılım mimarisi başarılı bir şekilde hayata geçirildi.

C# (.NET) MSSQL OOP Principles
GitHub Profilim

Proje Talebi & İletişim

Küresel ölçekli projeleriniz, teknik danışmanlık veya iş birliği talepleriniz için bana ulaşabilirsiniz.