Kaan (Timucin) Dönmez
IT-Berater
Erfahrungen
Jan. 2025 - Bis heute
7 MonatenIT-Berater
Tensora GmbH
Jan. 2024 - Okt. 2024
10 MonatenCybersecurity LLM Engineer
Cyberfame
- Automatisiertes Content-Generierungssystem ("NISI"): Entwicklung eines KI-gestützten Systems zur Automatisierung der Customer Journey, des Verkaufs und der Markenbildung. Erstellung von KI-generierten Artikeln aus Kundeninterviews mit LangChain, LangGraph und OpenAI-API, was zu 54 neuen Nutzeranmeldungen führte und Feedback sowie Produktentdeckung erleichterte. Genutzte Technologien: Python, Git, CI/CD, Docker, Machine Learning, LLM, LangChain, LangGraph, LangSmith, OpenAI, Open-Source-Entwicklung, Google Cloud, ChatGPT.
- Tool zur Geschäftswertschätzung: Entwicklung eines Tools zur Analyse von Repositories und Zuweisung von Geschäftswerten, das Priorisierung und Risikomanagement unterstützt. Das Tool kombiniert verschiedene KI-Komponenten in einem Graphen. Genutzte Technologien: Python, Git, CI/CD, RESTful API, Docker, Machine Learning, LLM, LangChain, LangGraph, LangSmith, OpenAI, Cybersecurity, Open-Source-Entwicklung, Google Cloud, ChatGPT.
- Automatisierte Risikominderung: Implementierung automatisierter Risikominderung mit KI, wodurch mehrere Risiken im Produkt beseitigt wurden. Genutzte Technologien: Python, Git, Docker, CI/CD, Machine Learning, LLM, LangChain, LangGraph, LangSmith, OpenAI, Neo4j, Cybersecurity, Open-Source-Entwicklung, ChatGPT.
- RAG-, Graph-to-Chat-/Chat-to-Graph-System: Planung und Umsetzung eines Systems für bidirektionale Verknüpfung von Chat-Dialogen und Wissensgraphen als RAG. Das Projekt ermöglicht das Extrahieren und Integrieren konversationeller Daten in beide Richtungen in eine dynamische Graphstruktur für eine effiziente Nutzererfahrung bei Cybersicherheitsdaten und -dialogen. Genutzte Technologien: Python, Git, Docker, Machine Learning, LLM, LangChain, OpenAI, Numpy, Cybersecurity, Neo4j, Open-Source-Entwicklung, Google Cloud, ChatGPT.
- Optimierte KI-Workflows: Integration von KI-Tools und Optimierung der Kosteneffizienz, Deployment auf Google Cloud Run.
- Code-Review und Qualitätssicherung: Überprüfung von Pull Requests und Refactoring für bessere Codequalität und Wartbarkeit.
- Teamtraining und Leitung: Durchführung von Schulungen zu KI-Tools und Workflows, Förderung des laufenden Lernens.
Nov. 2022 - Juli 2023
9 MonatenMachine Learning Researcher/Developer
Siemens Energy
- Entwicklung eines ML-Modells mit PyTorch und PyTorch Geometric zur Automatisierung von Hochspannungskonfigurationsprozessen, Reduzierung der Konfigurationszeit um bis zu 30 Stunden pro Instanz.
- Erreichung einer Genauigkeit von 96% bei der Link-Vorhersage für domänenspezifische Wissensgraphen.
- Zusammenarbeit mit fachübergreifenden Teams für Datensammlung und Domänenverständnis.
- Genutzte Technologien: Python, Git, LaTex, Jupyter Notebook, Machine Learning, PyTorch, TensorFlow, Numpy, Scikit-learn.
Mai 2021 - Sept. 2021
5 MonatenResearcher
Autonomos Labs
- Bachelorarbeit „Rücklicht-Erkennung über Videodaten“.
- Entwicklung und Training eines modernen Computer-Vision-Modells zur Rücklicht-Erkennung in PyTorch und ROS für autonome Fahranwendungen.
- Genutzte Technologien: Python, Jupyter Notebook, LaTex, Machine Learning, PyTorch, TensorFlow, Numpy, Scikit-learn, Computer Vision.
Nov. 2020 - Nov. 2022
2 Jahren 1 MonateSoftware Engineer
Siemens Energy
- Migrationstool von Polarion zu Azure DevOps: Entwicklung eines Tools zur Übertragung von Epics, Stories, Sprints etc. von Polarion zu Azure DevOps mit Python und Azure REST API. Genutzte Technologien: Python, RESTful API.
- Automatisierte Testsysteme: Entwicklung fortschrittlicher automatisierter Testsysteme für Funktions- und Smoke-Tests zur Steigerung der Softwarequalität. Genutzte Technologien: Git, Python, CI/CD, C#.
- Monitoring-System: Entwicklung eines Python-basierten Überwachungssystems für Windows-Server, Windows-Dienste und weitere Schnittstellen. Genutzte Technologien: Python, RESTful API, CI/CD.
- Software-Adapter: Planung und Implementierung eines Adapters in C# zur Erweiterung der Systemfunktionen. Genutzte Technologien: C#.
- Automatisierte Tasks: Implementierung eines Frameworks für automatisierte Aufgaben, Benutzerverwaltung und Prozessüberwachung. Genutzte Technologien: C#.
DevOps
- Skalierbare Enterprise-Webservice-Entwicklung – Azure & Terraform.
- Entwurf und Implementierung eines modularen, hochskalierbaren Webdienstes mit Azure und Terraform für nahtlose Erweiterung und unternehmensweite Bereitstellung.
- Infrastruktur- und Systemarchitektur, Sicherstellung einer sicheren, zuverlässigen und effizienten Struktur für Multi-Tenant-Unternehmenslösungen.
- Aufbau eines kompletten Buchungssystems inkl. Frontend, Backend, API-Integration, Datenbankverwaltung und sicherer Serverbereitstellung.
- Automatisierte Infrastrukturbereitstellung mit Terraform, Optimierung von Deployment, Skalierbarkeit und Wartbarkeit.
- Gewährleistung hoher Sicherheitsstandards: Authentifizierung, Verschlüsselung und Best Practices für Cloud-Anwendungen.
- Genutzte Technologien: Azure, Terraform, LLM, OpenAI, Python, Docker, RESTful API, Git, CI/CD.
Zusammenfassung
- Fachgebiete: Python, Machine Learning, KI, Large Language Models, Data Science, Softwareentwicklung, C#, Assembler, C, Java, Javascript, UIPath, Haskell, Typescript, React, Terraform, Azure, Cloud, Kafka, SAP, Databricks, ChatGPT, Anthropic
- Programmierung: Python, Git, C#, LaTex, CI/CD, Docker, Jupyter Notebook, Godot, RESTful API, UI Path, Kafka, Databricks
- KI: Machine Learning, LLM, LangChain, LangGraph, LangSmith, OpenAI, PyTorch, TensorFlow, Numpy, Scikit-learn, Computer Vision, ChatGPT (alle Modelle)
- IT: Neo4j, Cybersecurity, Open-Source-Entwicklung
- Cloud: LangGraph Cloud, PostgreSQL, Google Cloud, Azure, Terraform
Sprachen
Arabisch
Verhandlungssicher
Deutsch
Verhandlungssicher
Englisch
Verhandlungssicher
Türkisch
Verhandlungssicher
Ausbildung
Sept. 2021 - Sept. 2023
Freie Universität Berlin
Master · Informatik · Berlin, Deutschland
Sept. 2018 - Sept. 2021
Freie Universität Berlin
Bachelor · Informatik · Berlin, Deutschland
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