Burak Suyunu — Lumtify

Çimsa ve MMK optimizasyon projelerinde model geliştirme tarafında çalıştı.

Dahil olduğu projeler

Çimsa

Çimsa S&OP: global ağ optimizasyonundan yakıt satın alma kararına

Çimsa'nın 15 lokasyondaki üretim, lojistik ve satış ağını tek bir karma tamsayılı modele bağladık; ardından çıkan klinker üretim planını yakıt reçetesi ve satın alma kararına dönüştüren ikinci bir model kurduk.

%10 ↓ Stok maliyeti
%3 ↓ Üretim, depolama, dağıtım maliyeti

MMK

MMK: çelik sac üretiminde hat dengeleme ve sipariş–hammadde eşleştirme

Açık siparişleri doğru hammaddeyle eşleştiren, bunu yaparken üretim hatlarının kapasitesini ve ürün ağacının her aşamasını gözeten bir optimizasyon sistemi. Üç fazda kuruldu.

4.000+ Açık satış siparişi
~9 Sipariş başına hammadde adayı

Kuveyt Türk

Kuveyt Türk: iki analitik ekibe usta–çırak mentörlüğü — dijital pazarlamadan bireysel müşteri analitiğine

2023'te Dijital Pazarlama'nın analitik ekibiyle eğitimle başladı: SQL, Power BI, Python, makine öğrenmesi. Ardından ekip kendi projelerini Lumtify mentörlüğünde kurdu — dijitallik puanı, hedef kitle yönetimi, churn neden analizi, arayüz kullanım analizi, ürün öneri ve churn tahmin modelleri. 2025'ten itibaren Bireysel Müşteri Analitiği ekibiyle harcama analitiği, lüks harcama skoru ve sonraki en iyi aksiyon önceliklendirmesi. Kodu ekip yazar; Lumtify yön verir, yöntem getirir, çıktıyı denetler.

Usta – çırak Model
8+ Dijital projeler

Kalekim

Kalekim: MVP'den tahmin yönetim sistemine — üç yılda üç faz

İki ürün grubu için Excel'den beslenen bir makine öğrenmesi MVP'siyle başladık; ikinci yıl tüm ürünler için her ay yeniden eğitilen bir tahmin sürecine, üçüncü yıl planlamacının kendi çalıştırdığı Kalekimforecast uygulamasına dönüştü. Tahmin bugün Kalekim'in tedarik, üretim ve lojistik planlamasının girdisi.

2 grup → tümü Kapsam
3 Encoding yöntemi

Hayat Kimya

Hayat Kimya: e-ticaret siparişleri için Microsoft Fabric üzerinde haftalık tahmin

Pazaryeri ve e-ticaret siparişlerini, depo vardiya planının ihtiyaç duyduğu kırılımda haftalık tahmin eden ve veri ambarından rapora kadar tek bir Fabric pipeline'ı olarak çalışan sistem.

Haftalık Tahmin ufku
Tek pipeline Otomasyon

Türkiye Finans Katılım Bankası

Türkiye Finans: İK analitiği ekibine eğitim ve mentörlük — işe alım envanterinden çalışan kaybına

Katılım bankasının İK Analitiği ekibiyle 2024'te haftada bir gün: Python ve makine öğrenmesi eğitimi, ardından ekibin kendi projelerinde mentörlük. İşe alım değerlendirme envanterinin iş grubu bazında performans ve tutundurmayla ilişkisi analiz edildi; çalışan kaybı tahmini için literatür ve model tasarımı yapıldı. Yöntem öğrenilir öğrenilmez kurumun kendi verisine uygulandı.

Haftada 1 gün Format
Python · ML Eğitim

Kale Seramik

Kale Seramik: talep tahmini PoC — ve neden devam etmedik

Kalekim'le aynı yol haritasıyla başlayan bir MVP: iki ürün fonksiyonu, 34 metot, üç encoding yöntemi. Sonuç hedefin altında kaldı ve ikinci faza geçilmedi. Bu sayfa neyin işe yaramadığını ve nedenini anlatıyor.

141 DFU
200+ Ürün özelliği

Türkiye Bankalar Birliği

TBB: bankacılar için uçtan uca veri bilimci eğitimi

Türkiye Bankalar Birliği'nin eğitim programı kapsamında, işinde veri kullanan banka çalışanları için 62 saatlik, 21 günlük 'Veri Analitiği Yolculuğu': veri bilimine giriş, SQL, Python, istatistik ve EDA, görselleştirme, makine öğrenmesi, sektör vakaları. Akşam oturumları, her modülün ödevi, Colab üzerinde uygulama; her modül TBB'nin katılımcı anketiyle 10 üzerinden puanlandı — ortalama 9'un üzerinde.

62 saat Süre
9+ / 10 Değerlendirme