Staj Otomasyonu
Öğrenci, komisyon, KPTO ve şirket arasındaki staj süreçlerini başvurudan nihai değerlendirmeye kadar tek platformda yöneten web uygulaması.

Problem
Staj başvuruları, belge kontrolleri, sigorta işlemleri, günlük kayıtlar ve şirket onayları farklı kanallarda yürütüldüğünde takip ve iletişim sorunları ortaya çıkıyor. Staj Otomasyonu bu süreçleri tek bir platformda topluyor.
Yaklaşım
Süreci dört kullanıcı rolüne ayırarak her role uygun ekranlar ve erişim kuralları oluşturdum. Başvuru, sigorta, günlük takip, şirket onayı ve komisyon kararını birbirine bağlı aşamalar olarak tasarladım.
Danışman geri bildirimleri ve kullanıcı testleriyle geliştirdiğim uygulamayı Docker ile Render'da yayınladım; veritabanı ve belgeleri Supabase'e taşıdım.
Öne çıkan özellikler
- Staj 1 ve Staj 2 için dönem oluşturma ve başvuru yönetimi
- KPTO tarafından SPAS incelemesi ve sigorta girişlerinin takibi
- Günlük devam kaydı ve Word biçiminde indirilebilen staj raporları
- Şirketin staj defterini onaylaması veya seçili günler için düzeltme istemesi
- Fiziksel değerlendirme formu teslimi ve komisyonun nihai başarı kararı
- Süreli, tek kullanımlık e-posta davetleriyle hesap etkinleştirme
- Şirket ile KPTO arasında belge ekli yazışmalar ve uygulama içi bildirimler
- Role ve kayıt sahipliğine göre erişim kontrolü
Öğrendiklerim
Gerçek bir iş sürecini yazılım akışına dönüştürmeyi; rol tabanlı yetkilendirme, ilişkisel veritabanı tasarımı, güvenli dosya yönetimi ve harici API entegrasyonlarını öğrendim.
Ayrıca eşzamanlı işlemler, tarih bazlı düzenleme kuralları, otomatik testler ve Docker ile buluta yayınlama konularında deneyim kazandım.
Sıradaki proje
Tüm projelere dön
CİK-SÖR — Tavuk Seslerinden Solunum Yolu Hastalığı Erken Uyarı Sistemi
Kümes ses kayıtlarındaki tavuk vokalizasyonlarını ayıklayıp derin öğrenmeyle analiz eden ve solunum yolu hastalığı şüphesini, hangi frekans bandının karara etki ettiğini göstererek açıklayan biyoakustik bir erken uyarı prototipi.
- Python 3.11
- Google Perch v2 (ONNX Runtime)
- PyTorch (dikkat tabanlı Multiple Instance Learning)
- librosa