Ich baue die APIs, Pipelines und Datenbanken, auf die Produkte angewiesen sind, und messe sie: Latenz, Durchsatz, Korrektheit und Kosten.
Belege aus echten Projekten
- ProTranslate: MySQL- und Elasticsearch-Indizierung überarbeitet und die Abfragelatenz um 40 % gesenkt
- ComDigital: eine Marketing-Datenplattform auf BigQuery mit Analyseabfragen unter einer Sekunde und ein eSIM-Zahlungs-Backend mit idempotenten, prüfbaren Bestellungen
- WorqCompany: ETL aus mehreren Quellen, Marktplatz-Integrationen (Amazon, Trendyol, N11, Çiçek Sepeti, Hepsiburada) und Scrapy/Selenium-Crawler für Prognosen und Risikobewertung
- Puzzle Travel: Airline- und Zahlungsintegrationen mit THY, Pegasus, SunExpress und GTC für eine Tourismusplattform
Wie ich arbeite
Python (FastAPI, Flask, Django, Celery) und PHP (Symfony, Laravel, Slim) auf PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch und BigQuery, mit Queues auf RabbitMQ und AWS SQS. Integrationen bekommen von Anfang an Retries, Idempotenz und Audit-Logs.