Kandidatenprofil
Halil İbrahim Kurnaz
AI Software Engineer · Istanbul, Türkei
Ich bin ein AI Software Engineer mit Spezialisierung auf agentische KI-Ökosysteme, Backend-Architektur und produktionsreife GenAI-Plattformen. Ich entwerfe skalierbare RAG-Pipelines, Multi-Agent-Orchestrierungen und robuste Tool-Calling-Workflows, die rohe LLM-Fähigkeiten in echte, unternehmenstaugliche Produkte verwandeln.
Erfahrung
- Teilnehmer, Product-Management-Bootcamp · TurkNetSeptember 2026 bis November 2026
- Backend AI Engineer Intern · FlyRank AIJuni 2026 bis September 2026
- AI Engineer · AI Business SchoolNovember 2025 bis Februar 2026
- Business Analyst & Conversational AI Designer · CBOTOktober 2024 bis Januar 2025
- Praktikant, Flo Gen Digital Internship Program · FLO GroupAugust bis September 2026
- Praktikant, QNB 101 Online Internship Program · QNB TürkiyeAugust bis September 2026
Hauptprojekte
- FlowOne: KI-Agenten-Orchestrierungsplattform · Lead Architect & DeveloperLead-Architekt einer AI-nativen SaaS-Plattform mit Agent Studio, Workflow Studio und Voice AI.https://useflowone.com/
- PinMind: Multi-Agent-Orchestrierungs-Framework · Creator & MaintainerEin LangGraph-basiertes Framework für kontextbewusstes Agent-Routing, Planung und Aufgabenorchestrierung.https://github.com/hhalilikurnaz/pinmind-web
- Drone Fire Watch: Feuer- und Raucherkennung aus der Luft · Graduation ProjectAbschlussprojekt: ein YOLOv8-L-Detektor, trainiert auf dem D-Fire-Datensatz mit 21K Bildern (Precision, Recall und mAP50 ≈ 0,80), per FastAPI an ein React-Operations-Dashboard und einen Streamlit-Feldreporter ausgeliefert.https://github.com/hhalilikurnaz
Skills
- KI & Agentische Systeme
- LLMs & Agentic AI, RAG Architectures, LangGraph, Tool-Calling, Prompt Engineering, Deep Learning, Computer Vision, ElevenLabs & Twilio
- Backend
- Python, Node.js, FastAPI, SQL, Java, C/C++
- Frontend
- React, TypeScript, JavaScript, Flutter, Next.js
- Infrastruktur
- Docker, PostgreSQL, MongoDB, Alembic, Cloudflare R2, CI/CD, Vercel
Ausbildung
B.Sc. in Software EngineeringIstanbul Aydın Universität · Abschluss 202614 Zertifikate (KI, Cloud, Daten), im Portfolio überprüfbar
Vorgeschlagene Interviewfragen
- FlowOne verspricht, dass ein Anbieterausfall nie eine Anfrage verliert. Was passiert mit einer Anfrage, wenn die Modell-API 503 liefert?
- Wie ist das Retrieval in FlowOnes pgvector-Schicht pro Mandant isoliert, und wie würden Sie das in einem Test beweisen?
- Drone Fire Watch erreichte mAP50 ≈ 0,80. Was hat es begrenzt, und welche Fehlalarme waren am schwersten zu beseitigen?
- Ihr Job-System nutzt Lock-basierte Idempotenz und 3 Retries mit Backoff. Was passiert, wenn ein Worker mit gehaltenem Lock abstürzt?
- Dieses Portfolio teilt die Passungsanalyse auf vier Agenten mit Offline-Fallback auf. Warum Agenten statt eines Prompts, und was kostet das?