Gokhan Yaliniz，土耳其安卡拉的开发者
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Hire Gokhan

Gokhan Yaliniz

验证专家  in Engineering

软件开发人员

Location
安卡拉,土耳其
至今成员总数
2022年8月29日

Gokhan是一位才华横溢的软件工程师和架构师，拥有超过八年的设计经验, coding, 测试复杂的软件系统. 他的专业领域包括全栈应用程序开发, C/C++, Qt, QML, Linux, Python, JavaScript, 软件架构, 计算机视觉. Gokhan致力于计算机视觉和光电系统的应用软件开发，并开发了内部SaaS工具. 他还喜欢自动化流程.

嵌入式软件软件工程嵌入式系统CC++C++/CLIUML嵌入式c++C++11Windows单元测试QtGitCSSBack-end

Portfolio

ASELSAN
c++， C, Qt, QML, Linux, Python, JavaScript, Vue, Node.js, Express.js...
ASELSAN
c++、C、UML、软件架构、c#、面向对象编程(OOP)...
ASELSAN
C, c++， c#， OpenCV，图形用户界面(GUI)， Subversion, Linux...

Experience

C - 8 yearsc++ - 8年设计模式- 6年Linux - 5年计算机视觉- 5年Qt - 4 years软件架构- 3年QML - 2年

Availability

Part-time

首选的环境

c++， Qt, Visual Studio Code (VS Code)， CMake, Unix, Web, Python, React, TypeScript, Django

最神奇的...

...我开发了一个软件系统，其中包括无代码应用程序和一个框架，该框架可以自动创建60%的系统本身的源代码文件.

工作经验

软件架构师和技术主管

2019年至今
ASELSAN
  • 曾担任大型计算机视觉应用软件系统的软件架构师，并担任六人开发团队的技术负责人.
  • Planned, designed, 开发了一个可扩展的, 多高科技光电系统健壮的软件体系结构. 该体系结构通过脚本消除了重复的任务，从而帮助节省了80%的工程时间.
  • 设计了一个web应用程序，帮助生成软件系统的GUI(图形用户界面). 该应用程序帮助标准化GUI结构，允许用户快速适应新的GUI. 使用Vue, Node.js、Python、c++ /、Qt和QML作为一个技术堆栈.
  • 设计并构建了一个类似于Nest的框架.为系统自动化创建系统api、ui和测试软件的JS. 通过自动化源代码文件的创建，代码的可重用性和可维护性得到了显著提高.
  • 在高压环境下，使用单元测试框架和CI/CD，在紧迫的期限内同时交付多个高端产品.
技术:c++， C, Qt, QML, Linux, Python, JavaScript, Vue, Node.js, Express.js, WebSockets, UDP, TCP/IP, Visual Studio Code (VS Code), CMake, Google Test, 单元测试, 集成测试, Windows, Unix, DevOps, Git, GitLab CI / CD, 计算机视觉, 图像处理, 机器学习, HTML, TypeScript, CSS, Bootstrap, Refactoring, Clean Code, 软件架构, REST, Bash, 持续集成(CI), 持续交付(CD), 持续部署, C++11, CLion, TensorFlow, SaaS, NPM, 体系结构, SQL, NoSQL, Jest, C++/CLI, Back-end, Front-end, Full-stack, 设计模式, HTML5, MEVN Stack, MongoDB, 嵌入式Linux, 嵌入式开发, Dashboards, Docker

高级软件工程师

2017 - 2019
ASELSAN
  • 曾担任航空、海军和陆地计算机视觉软件系统的应用软件工程师 and as a technical lead for a team of three developers.
  • 为国防产品设计和开发大型软件系统，包括目标跟踪功能, detection, 图像优化, 目标映射与自定义设备上的用户界面.
  • 使用Qt, QML, c++， JavaScript, HTML, CSS和Vue创建和构建gui.
  • 实现了计算机视觉系统的图像优化算法.
  • 将用C实现的遗留应用程序代码库迁移到c++ 11中.
Technologies: c++、C、UML、软件架构、c#、面向对象编程(OOP), 数据结构, Git, GitLab, Subversion (SVN), Qt, QML, Clean Code, Refactoring, 单元测试, Google Test, Python, 计算机视觉, JavaScript, 嵌入式c++, 嵌入式Linux, 嵌入式系统, Linux, HTML, CSS, Node.js, CMake, Graphviz, Bash, Qt Creator, Visual Studio, Visual Studio Code (VS Code), DevOps, GitLab CI / CD, WebSockets, 机器学习, UDP, TCP/IP, HTTP, 图像处理, OpenCV, Desktop, C++/CLI, JSON, Vue CLI, Vue Router, Embedded C, Back-end, Front-end, HTML5, REST APIs, APIs, jQuery, 设计模式, NPM, 体系结构, SQL, NoSQL, 图形用户界面(GUI), Full-stack, 嵌入式开发, React, Material UI, GraphQL, Dashboards

软件工程师

2015 - 2017
ASELSAN
  • 曾担任航空、海军和陆地计算机视觉软件系统的应用软件工程师.
  • 使用Visual Studio, c#， Python和c++为系统设计和构建前端应用程序.
  • 为计算机视觉软件系统设计并构建了UML图自动绘制工具. 在c#中实现该工具作为控制台应用程序，并使用Graphviz库绘制图表.
  • 用C语言开发了不同认证级别的多用户跟踪控制单元.
  • 设计并实现了计算机视觉软件系统的硬件抽象层, such as UART, Ethernet, and I2C.
技术:C, c++， c#， OpenCV，图形用户界面(GUI)， Subversion, Linux, Python, Embedded C, 嵌入式c++, 嵌入式Linux, C++/CLI, C++11, Visual Studio, JavaScript, Express.js, Node.js，后端，前端，全栈，Android, iOS, Swift, Kotlin，嵌入式开发

Intern

2014 - 2014
INFODIF
  • 使用MySQL/SQL和c++实现了I-Bex视频管理平台的用户注册和登录后端.
  • 为I-Bex视频管理平台的用户CRUD操作设计SQL查询.
  • 用c++和OpenCV实现了一个自动车牌识别算法.
技术:c++， MySQL, SQL, CRUD, OpenCV，数据库，后端

模块化计算机视觉系统软件框架

我设计了一个类似于Nest的框架.JS框架作为模块化视觉系统的项目软件结构生成工具. 它包括一个CLI，用于生成控制器、服务、适配器、ui和测试软件.

该框架有助于在几秒钟内生成具有已经实现的功能和不同配置的新应用软件, 软件项目的可伸缩性也大大提高了.

消除了为项目重复开发定制软件，这有助于节省工程时间.

一个无代码GUI生成工具

我设计了一个无代码的web应用程序作为GUI生成工具. 我使用Vue作为前端框架和Node.Js作为后端.

我们的用户可以随意生成自定义gui, 它们的结构是标准化的, 是什么帮助用户快速适应它们, 开发人员通过避免构建自定义gui节省了时间.

模块化计算机视觉系统软件

我设计了可扩展的模块化计算机视觉系统的最新架构, 高度可重用, 和可维护的.

我是这个系统的主要开发者, 实现核心c++软件，并领导一个由六名开发人员组成的团队，为我部门的所有产品系列扩展系统. 使用Python和JavaScript实现流程自动化.

我设计的架构为我的团队节省了80%的工程时间. 我们创建了一个API, UI, testing, 以及系统的适配软件, 哪一个组成了60%的代码库并且是自动化的.

该体系结构导致了为项目创建gui的自动化, 它还有助于标准化通信协议和代码结构. 它还通过使用项目的源代码作为配置文件来帮助生成软件系统.

一个自动化的UML图绘制工具

我开发了一个控制台应用程序，用于分析软件中的对象及其关系，以构建项目的UML图. 我用c#构建了这个应用程序，并使用Graphviz库来绘制图表.

通过这个应用程序生成应用程序的UML图, 所有涉众都更好地掌握了软件的架构, 经验较少的开发人员可以更快地集成到项目中, 项目图表标准化了, 文档化过程花费的时间更少.

SUM-Ind

我为我的硕士论文设计并构建了一个无监督视频总结工具，使用独立的rnn作为基于强化学习的方法. 我用Python实现了这个算法，并使用了PyTorch框架.

在两个基准数据集上进行了实验, 我们观察到，在视频摘要任务上，与最先进的方法相比，可以获得更好的摘要性能.

该项目得到TUBITAK 1003 Primary Subjects R的部分资助&D资助计划.
2016 - 2019

计算机工程硕士学位

Hacettepe大学-安卡拉，土耳其

2010 - 2015

电子电气工程专业本科以上学历

Hacettepe大学-安卡拉，土耳其

2018年7月至今

软件验证与确认

Aselsan

2016年3月至今

c#编程

Infopark

库/ api

Vue, Node.. js, TensorFlow, OpenCV, React, REST api, jQuery, PyTorch, Socket.IO

Tools

Git, Qt Creator, GitLab CI / CD, CMake, CLion, GitLab, Subversion (SVN), Graphviz, Visual Studio, Vue CLI, NPM

Frameworks

Qt, Google Test, Express.. js, Bootstrap, Material UI, Jest, Django, NestJS, Redux

Paradigms

面向对象编程(OOP), Clean Code, Refactoring, 单元测试, 设计模式, REST, 持续集成(CI), 持续交付(CD), 持续部署, DevOps, CRUD

Languages

C, C++, UML, 嵌入式c++, HTML, CSS, C++11, Embedded C, C++/CLI, Java, Python, C#, QML, JavaScript, Bash, TypeScript, SQL, HTML5, Swift, Kotlin, GraphQL

Platforms

Desktop, Windows, Visual Studio Code (VS Code), Unix, Linux, Web, 嵌入式Linux, Raspberry Pi, Mobile, Android, iOS, Docker

Storage

JSON, MySQL, MongoDB，数据库，NoSQL

Other

数据结构, 嵌入式软件, 软件工程, 嵌入式系统, 图形用户界面(GUI), 体系结构, 嵌入式开发, 图像处理, 计算机视觉, 机器学习, 深度学习, 强化学习, 软件架构, WebSockets, UDP, TCP/IP, HTTP, 集成测试, Back-end, 嵌入式硬件, SaaS, Vue Router, MEVN Stack, Front-end, Full-stack, APIs, 智能设备, Dashboards

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