Emre Baykal — Data Platforms, Cloud Architecture, Web & iOS Products

01

ServicesHizmetler

Five ways we can work together.

Birlikte çalışabileceğimiz beş model.

Data Platform ArchitectureVeri Platformu Mimarisi
Your data no longer fits on one machine, or a pipeline that should take 40 minutes takes 14 hours. I design the target architecture, prove it with a working slice, and hand over a system your team can run on its own.

Veriniz artık tek makineye sığmıyor ya da 40 dakikada bitmesi gereken bir işlem 14 saat sürüyorsa: hedef mimariyi tasarlıyor, çalışan küçük bir parçayla doğruluyor ve ekibinizin kendi başına işletebileceği bir sistem teslim ediyorum.
- Dask / Spark / Kubernetes
- Cost and throughput modelling
- Maliyet ve verim modellemesi
- On-premises, air-gapped or cloud
- Kurum içi, internete kapalı veya cloud
4–12 weeks · day rate4–12 hafta · günlük ücret
Product Development: Web & iOSÜrün Geliştirme: Web ve iOS
From an idea to a product in users' hands: a web application on Next.js, PostgreSQL and AWS, or a native iOS app in SwiftUI. I take on the whole path — data model, backend, interface, deployment and store release — and have done exactly that twice in the past year for my own products.

Fikirden kullanıcının elindeki ürüne: Next.js, PostgreSQL ve AWS üzerinde bir web uygulaması ya da SwiftUI ile native bir iOS uygulaması. Veri modelinden backend'e, arayüzden dağıtım ve mağaza yayınına kadar tüm süreci üstleniyorum; aynısını son bir yılda kendi ürünlerim için iki kez yaptım.
- Next.js, TypeScript, PostgreSQL, AWS
- Native iOS with SwiftUI
- SwiftUI ile native iOS
- MVP, launch, then iteration on real usage
- MVP, yayın ve gerçek kullanıma göre iterasyon
- Delivered on my agentic pipeline: every feature goes from written spec to release with tests, review and recorded decisions
- Agentic geliştirme hattında teslim: her özellik yazılı spesifikasyondan yayına test, inceleme ve kayıtlı kararlarla ilerler
Fixed-scope MVP or projectSabit kapsamlı MVP veya proje
Architecture Review & RescueMimari İnceleme ve İyileştirme
A fixed-scope review of a system that is slow, expensive or unreliable. You receive a written report: what is actually wrong, ranked by the cost of leaving it as is, with a concrete remediation plan.

Yavaş, pahalı ya da sık sık sorun çıkaran bir sistemin sabit kapsamlı incelemesi. Sonunda elinizde yazılı bir rapor olur: neyin gerçekten bozuk olduğu, ertelemenin maliyetine göre sıralanmış ve somut bir düzeltme planıyla birlikte.
- 2-day rapid assessment or 1–2 week in-depth review
- 2 günlük hızlı değerlendirme veya 1–2 haftalık kapsamlı inceleme
- Written report and a working session
- Yazılı rapor ve bir çalışma oturumu
- Fixed price
- Sabit fiyat
Fixed price · a good first engagementSabit fiyat · ilk iş birliği için ideal
AI Systems & Agentic WorkflowsAI Sistemleri ve Agentic İş Akışları
Two kinds of work. Bringing an AI or LLM prototype into production: something that runs unattended, costs a predictable amount, fails safely and can be audited. And setting up agentic software delivery for your team — the same pipeline I use on my own products, adapted to your codebase and your rules: written specifications and plans you approve, specialised agents for implementation, testing, review and audit with tightly scoped permissions, automated guards before every commit, and a person at every merge. Your team keeps control; routine work moves faster and leaves a trail.

İki tür iş. Birincisi, bir AI ya da LLM prototipini üretime taşımak: kendi kendine çalışan, maliyeti öngörülebilir, güvenli biçimde hata veren ve denetlenebilir bir sistem. İkincisi, ekibiniz için agentic yazılım teslimatını kurmak — kendi ürünlerimde kullandığım hattın, kod tabanınıza ve kurallarınıza uyarlanmış hali: sizin onayladığınız yazılı spesifikasyon ve planlar; geliştirme, test, inceleme ve denetim için yetkileri dar tutulmuş uzman ajanlar; her commit öncesi otomatik korumalar; her birleştirmede bir insan. Kontrol ekibinizde kalır; rutin iş hızlanır ve arkasında iz bırakır.
- LLM prototype → production system: scheduling, cost and latency budgets, evaluation
- LLM prototipi → üretim sistemi: zamanlama, maliyet ve gecikme bütçesi, değerlendirme
- Agentic delivery pipeline installed in your repository, tailored to your domain rules
- Deponuza kurulan, alan kurallarınıza göre uyarlanmış agentic teslim hattı
- Onboarding for your team and a short operating guide
- Ekip için uyum eğitimi ve kısa bir işletme rehberi
Project or monthly retainerProje bazlı veya aylık sözleşme
Fractional Tech LeadYarı Zamanlı Teknik Liderlik
For teams that need senior technical judgement without a full-time senior hire. Two to three days a week: technical direction, code and architecture review, hiring input, and clearing the work that has been stuck for a quarter.

Kıdemli bir teknik bakışa ihtiyaç duyan ama tam zamanlı kıdemli kadro açmak istemeyen ekipler için. Haftada iki-üç gün: teknik yön, kod ve mimari incelemesi, işe alım desteği ve aylardır takılı kalan işlerin önünün açılması.
- Team lead experience (built a team from zero)
- Ekip liderliği deneyimi (sıfırdan ekip kurdum)
- Monthly retainer
- Aylık sözleşme
- Minimum three months
- En az üç ay
Retainer · 2–3 days a weekAylık sözleşme · haftada 2–3 gün

02

How I deliverNasıl teslim ediyorum

Written spec, approved plan; then build, test, review and audit. You hold the gates.

Yazılı spesifikasyon, onaylı plan; sonra geliştirme, test, inceleme ve denetim. Kapılar sizde.

Over the past year I have turned the way I build software into a repeatable pipeline. Each piece of work starts as a written specification and a plan that you approve before any code is written. Specialised agents then carry out the implementation, the tests, an independent review and the security and data-isolation audits, each with only the access its role needs. Guards at commit time and in CI enforce branch discipline, secret scanning and the project's own domain rules. Nothing reaches the main branch without you.

Son bir yılda yazılım geliştirme biçimimi tekrarlanabilir bir hatta dönüştürdüm. Her iş, tek satır kod yazılmadan önce sizin onayladığınız yazılı bir spesifikasyon ve planla başlar. Ardından geliştirme, testler, bağımsız inceleme ile güvenlik ve veri izolasyonu denetimlerini, her biri yalnızca rolünün gerektirdiği yetkiye sahip uzman ajanlar yürütür. Commit anında ve CI'da çalışan korumalar dal disiplinini, secret taramasını ve projenin kendi alan kurallarını zorunlu kılar. Sizin onayınız olmadan hiçbir şey ana dala ulaşmaz.

You approve the plan before the first line of code.
Planı siz onaylarsınız, ilk satır koddan önce.
Decisions are on record — every architecture choice lives next to the code.
Kararlar kayıt altında — her mimari tercih kodun yanında durur.
Review and audit are independent from the implementation.
İnceleme ve denetim geliştirmeden bağımsızdır.
It is a template. The same setup runs on a new project from day one.
Bu bir şablondur. Aynı düzen yeni bir projede ilk günden çalışır.

8 commands · 10 specialised agents · 4 commit guards · 2 human gates · CI on every pull request 8 komut · 10 uzman ajan · 4 commit koruması · 2 insan onay kapısı · her PR'da CI

03

Selected workSeçilmiş projeler

Systems running in production, described within the limits of confidentiality.

Canlıda çalışan sistemler; gizlilik sınırları içinde anlatıldı.

Case 01 Defence-sector prime contractor, Türkiye Savunma sanayii ana yüklenicisi, Türkiye Senior Engineer / Team Lead · live in production Kıdemli Mühendis / Ekip Lideri · canlıda çalışıyor

Dask
Kubernetes
Python
Distributed systems
Air-gapped
Entity resolution

National-scale record matching platform

Ulusal ölçekte kayıt eşleştirme platformu

A distributed matching system running several algorithms over very large record volumes, deployed inside a fully air-gapped public-sector environment: no internet, no package registry, no external monitoring. Everything, including the deployment process, had to work offline and be reproducible by an operations team I would not be sitting next to.

Çok büyük hacimli kayıtlar üzerinde birden fazla algoritmayı paralel çalıştıran dağıtık bir eşleştirme sistemi. Tamamen internete kapalı bir kamu ortamında devreye alındı: internet yok, paket deposu yok, dışarıdan izleme yok. Dağıtım süreci dahil her şeyin çevrimdışı çalışması ve yanında olmayacağım bir operasyon ekibi tarafından tekrar üretilebilmesi gerekiyordu.

What I ownedÜstlendiğim işler

Cluster design and operation — a ~300-node Dask cluster: scheduler topology, worker sizing, memory pressure and spill behaviour, failure recovery.
Küme tasarımı ve işletimi — yaklaşık 300 sunuculuk Dask kümesi: scheduler topolojisi, worker boyutlandırma, bellek baskısı ve spill davranışı, hatadan toparlanma.
Offline-first delivery — reproducible builds and an installation process that assumed no outbound connectivity.
Çevrimdışı teslimat — tekrar üretilebilir build'ler ve dış bağlantı gerektirmeyen bir kurulum süreci.
Handover — runbooks and training so the platform outlived my involvement.
Devir teslim — platformun benden sonra da sorunsuz yaşaması için runbook'lar ve eğitim.

Case 02 Defence-sector prime contractor, Türkiye Savunma sanayii ana yüklenicisi, Türkiye Backend architect Backend mimarı

Java
Node.js
Docker
Microservices
Real-time
Master/worker

Video analytics backend: from single appliance to cluster

Video analitik backend'i: tek cihazdan kümeye

The product started life as a single-appliance video analytics box and hit its capacity ceiling. I re-architected the backend into a master/worker cluster, so analytics capacity now scales with the number of machines you add rather than what fits in one chassis — without breaking the single-box deployments already in the field.

Ürün, tek bir cihaz üzerinde çalışan bir video analitik çözümü olarak başlamış ve kapasite sınırına dayanmıştı. Backend'i master/worker küme mimarisine taşıdım; böylece analitik kapasite tek bir kasaya sığdırılabilenle değil, eklenen makine sayısıyla ölçeklenir hale geldi — sahadaki mevcut tek cihazlı kurulumları bozmadan.

Why it was hardZorluklar

Backwards compatibility — deployed appliances had to keep working.
Geriye dönük uyumluluk — sahadaki cihazların çalışmaya devam etmesi gerekiyordu.
Stream scheduling — distributing continuous video workloads across workers without hotspots or dropped frames.
Akış zamanlama — sürekli video yükünü worker'lara yoğunlaşma ve kare kaybı olmadan dağıtmak.

Case 03 Mobiliz Founder of the data function Veri fonksiyonunun kurucusu

Analytics
Data products
Team building
Stakeholder buy-in

First data analytics team and a data product

İlk veri analitiği ekibi ve bir veri ürünü

The company had operational data and no analytics function. I built the first one: the business case, the hiring, the stack and — the part that mattered commercially — a subscription data product proposal that won executive approval. Nobody had asked for it; it turned into revenue.

Şirketin operasyonel verisi vardı ama analitik ekibi yoktu. İlkini ben kurdum: gerekçesini, işe alımı, teknoloji yığınını ve ticari açıdan asıl önemli olan kısmı, yani üst yönetimden onay alan abonelik tabanlı bir veri ürünü önerisini. Kimse talep etmemişti; sonunda gelire dönüştü.

What this says about how I workBu proje çalışma biçimim hakkında ne söylüyor

I can talk to commercial stakeholders in their own language, not in technical jargon.
Ticari paydaşlarla teknik jargonla değil, kendi dilleriyle konuşabiliyorum.
I have taken something from zero to one inside a company, which is usually what a freelance client actually needs.
Bir şirket içinde sıfırdan bire çıkarma deneyimim var; freelance bir müşterinin çoğu zaman gerçekten ihtiyaç duyduğu şey de bu.

04

Lab

The products I am building right now — both built end to end by one person, on the same agentic pipeline.

Şu anda geliştirdiğim ürünler; ikisi de aynı agentic geliştirme hattı üzerinde, uçtan uca tek kişilik işler.

Private beta · live on AWSKapalı beta · AWS üzerinde canlı

MadeniYağBurada

A B2B marketplace for the lubricant trade in Türkiye: buyers search and filter across sellers, then reach the seller directly — no checkout, no commission, no intermediary holding the money. I own the whole platform: data model, search, seller onboarding with SMS verification, KVKK compliance, S3/CloudFront media and the AWS deployment.

Türkiye madeni yağ sektörü için B2B pazaryeri: alıcılar satıcılar arasında arama ve filtreleme yapıp satıcıya doğrudan ulaşıyor; ödeme, komisyon ve aracı yok. Platformun tamamı benim: veri modeli, arama, SMS doğrulamalı satıcı kaydı, KVKK uyumu, S3/CloudFront medya altyapısı ve AWS dağıtımı.

27 architecture decisions on record; 24 specs shipped through an agentic spec → implement → test → review → ship loop
Kayıt altındaki 27 mimari karar; spec → geliştirme → test → inceleme → yayın döngüsüyle canlıya alınan 24 spec
CSP enforced, rate-limited, IDOR-guarded; secrets in SSM, media on S3 + CloudFront OAC
CSP, rate limiting ve IDOR koruması; secret'lar SSM'de, medya S3 + CloudFront OAC üzerinde

Next.js
TypeScript
PostgreSQL
Prisma
AWS ECS Fargate
RDS
S3 / CloudFront

madeniyagburada.com — public launch Q4 2026madeniyagburada.com — genel açılış 2026 son çeyrek

iOS · heading to TestFlightiOS · TestFlight'a hazırlanıyor

Looksy

Describe the occasion and get an editorial-quality outfit in about a minute. No account, no wardrobe upload, no setup. A SwiftUI app on top of a small edge API that orchestrates two image models and a vision model, with a unit-economics model behind every pricing decision.

Anı tarif edin, bir dakika içinde editoryal kalitede bir kombin alın. Hesap, gardırop yükleme ve kurulum yok. İki görüntü modeli ile bir görü modelini yöneten küçük bir edge API üzerinde çalışan SwiftUI uygulaması; her fiyatlandırma kararının arkasında bir birim ekonomisi modeli var.

21 screens, 14 architecture decisions, a 4-phase roadmap gated on retention and quality signals
21 ekran, 14 mimari karar; retention ve kalite sinyallerine bağlı 4 fazlı yol haritası
Generation on FLUX.2 Pro, refinement via img2img, anchor-piece analysis with a vision model
FLUX.2 Pro ile üretim, img2img ile iyileştirme, görü modeliyle ana parça analizi

Swift / SwiftUI
Vercel Edge
TypeScript
FLUX.2
WeatherKit
Sentry

App Store — link to follow at launchApp Store — yayına girince bağlantı eklenecek

Next: a multi-tenant marketplace-as-a-service platform on the same stack.

Sırada: aynı altyapı üzerinde çok kiracılı bir marketplace-as-a-service platformu.

05

StackTeknoloji

The tools I reach for, and what I have actually run in production.

Tercih ettiğim araçlar ve canlıda işlettiğim teknolojiler.

Distributed systems and dataDağıtık sistemler ve veri

Dask
Spark
Kubernetes
Docker
PostgreSQL
Batch and streaming
Batch ve streaming

LanguagesDiller

Python
Java
Node.js / TypeScript
SQL
Swift

Cloud and infrastructureCloud ve altyapı

AWS (ECS, RDS, S3, CloudFront)
Terraform
On-premises
Kurum içi (on-premises)
Air-gapped environments
İnternete kapalı ortamlar
CI/CD
Observability

FoundationsTemeller

TCP/UDP
Network protocols
Ağ protokolleri
Microservices
System design
Sistem tasarımı
Agentic development workflows
Agentic geliştirme süreçleri

06

AboutHakkımda

Fourteen years, most of them on the hard parts.

On dört yıl; çoğu, işin en zor kısımlarında geçti.

I started at the low level — TCP/UDP services and Java systems — and moved up through microservices into distributed data platforms and, more recently, AI and agentic pipelines. The common thread is one question in different forms: how do you make a system keep its promises when it is spread across hundreds of machines and something is always broken?

Kariyerime alt katmanlarda başladım — TCP/UDP servisleri ve Java sistemleri — ardından mikroservisler üzerinden dağıtık veri platformlarına, son dönemde de AI ve agentic pipeline'lara geçtim. Hepsinin ortak noktası aynı soru: yüzlerce makineye yayılmış ve her an bir yerinde bir şeyin bozulduğu bir sistemin verdiği sözü tutması nasıl sağlanır?

Two experiences shaped how I work. The first is air-gapped delivery: when you cannot reach the internet, cannot connect remotely and cannot ship a hotfix on a Friday night, you learn to rely on design rather than on quick fixes at 3am. The second is founding a data function from nothing, which taught me that the hard part of a data project is usually not the data.

Çalışma biçimimi iki deneyim şekillendirdi. İlki internete kapalı ortamlara teslimat: internete çıkamıyor, uzaktan bağlanamıyor ve cuma gecesi acil düzeltme geçemiyorsanız, gece üçte pratik çözümlere değil tasarıma güvenmeyi öğreniyorsunuz. İkincisi sıfırdan bir veri ekibi kurmak; bu da bana bir veri projesinin zor kısmının genellikle verinin kendisi olmadığını öğretti.

Over the past year I have also built my own agentic development pipeline. Every feature moves from a written specification through implementation, tests and review to release, and the architecture decisions are recorded along the way. It is what allows one person to deliver two products end to end, and it comes with me to every engagement as a template that is ready to run.

Son bir yılda kendi agentic geliştirme hattımı da kurdum. Her özellik yazılı bir spesifikasyondan geliştirme, test ve incelemeye, oradan yayına tek bir süreçte ilerliyor; mimari kararlar yol boyunca kayıt altına alınıyor. İki ürünü tek başıma uçtan uca teslim edebilmemin arkasında bu var ve aynı hattı her projeye çalışmaya hazır bir şablon olarak getiriyorum.

Today I work independently: consulting engagements alongside my own products, a web marketplace and an iOS app. If you have a system that has outgrown its architecture, or a product that needs to get from idea to launch, let's talk.

Bugün bağımsız çalışıyorum: bir web pazaryeri ve bir iOS uygulaması olan kendi ürünlerimin yanında danışmanlık projeleri de üstleniyorum. Mimarisini aşmış bir sisteminiz ya da fikirden yayına taşınması gereken bir ürününüz varsa konuşalım.

Based inKonum: Türkiye — remote worldwide · CET+1dünya geneline uzaktan · CET+1
EducationEğitim: MSc — Linnæus University, Sweden
MSc — Universitat Politècnica de Catalunya, Spain
LanguagesDiller: Turkish (native), English (professional)Türkçe (ana dil), İngilizce (profesyonel)
Engagement typesÇalışma modeli: Fixed-scope review, product build, project or monthly retainerSabit kapsamlı inceleme, ürün geliştirme, proje veya aylık sözleşme
How I deliverTeslim şekli: Agentic pipeline: spec → build → test → review → release, decisions on recordAgentic geliştirme hattı: spesifikasyon → geliştirme → test → inceleme → yayın; kararlar kayıt altında
CurrentlyŞu an: Open to new engagementsYeni projelere açık

Let's talk about your system.

Sisteminizi konuşalım.

A 30-minute introductory call, no sales pitch. If I am not the right person for the job I will say so and, where I can, point you to someone who is.

30 dakikalık bir tanışma görüşmesi; satış konuşması yok. Doğru kişi ben değilsem bunu açıkça söylerim ve mümkünse sizi doğru kişiye yönlendiririm.

Book a 30-minute call30 dakikalık görüşme planlayın emre@misterbaykal.com LinkedIn GitHub

Istanbul (CET+1) — full working-day overlap with EU time zones İstanbul (CET+1) — AB saat dilimleriyle tam mesai örtüşmesi

Data platforms that hold up at scale. Web and iOS products that make it to launch — delivered on an agentic pipeline I built.

Büyük ölçekte ayakta kalan veri platformları. Fikirden yayına çıkan web ve iOS ürünleri — kendi kurduğum agentic geliştirme hattıyla.