Talha Kerem Yilmaz
Student, Informatik, Çukurova-Universität
Cologne/Istanbul, Deutschland
Über mich
Ich habe ein breites Interesse an verschiedenen Bereichen der Softwareentwicklung, aber derzeit liegt mein Fokus hauptsächlich auf Software-Testing und Automatisierung. Um meine Fähigkeiten in diesem Bereich weiterzuentwickeln, lerne ich aktiv neue Techniken durch Testwerkzeuge wie Appium und Cypress. Darüber hinaus konzentrieren sich meine akademischen Bestrebungen auf die Computer Vision.
Werdegang
Berufserfahrung von Talha Kerem Yilmaz
Bis heute 2 Jahre und 1 Monat, seit Juni 2022
Software Test Engineer
Etb Group
• GUI-, SAP-, PDF-Verifizierung und API-Testskripte entwickeln, dokumentieren und die Wartung durchführen. • Testautomatisierung in UFT mit VBScript. • Octane für das Projekt- und Defekt Management nutzen, um eine effektive Nachverfolgung und Lösung zu gewährleisten. • Testausführung und das Testmanagement über ALM.net überwachen. • XML-Dateien kompetent mittels SoapUI abfragen, um Daten abzurufen. • Agile Methodologien anwenden, um die Effizienz des Teams und die Produktqualität zu steigern.(Scrum, Kanban)
1 Jahr und 1 Monat, Okt. 2021 - Okt. 2022
Software Developer
1.5 Adana UAV
• Nutzung von OpenCV zur Implementierung von Objekterkennungsalgorithmen. • Entwicklung und Optimierung von Flugalgorithmen, um die Leistung von Drohnen in verschiedenen Bedingungen zu verbessern. • Teilnahme als Finalist am Teknofest-Wettbewerb. • Durchführung von Flugsimulationen mit Mission Planner zur Validierung von Flugbahnen und Sicherheitsmaßnahmen. • Entwicklung und Ausführung von Region-of-Interest-Analysen für Drohnenflüge zur Optimierung von Datensammlung und Effektivität.
Ausbildung von Talha Kerem Yilmaz
Bis heute 3 Jahre und 10 Monate, seit Sep. 2020
Informatik
Çukurova-Universität
Projekt: • Fine-Tune des LLaMA Large Language Model (LLM) zur Entwicklung eines spezialisierten Chatbots, der sich auf die Bereitstellung lokaler Reiseführerinformationen konzentriert. Thesis: • Implementierung des SAM-Modells zur Segmentierung von Hirntumoren, unter Verwendung fortschrittlicher Bildverarbeitungstechniken zur genauen Identifizierung und Abgrenzung von Tumorbegrenzungen.