İstanbul'da makine öğrenmesi firması seçerken nelere bakılmalı?

01Makine öğrenmesi firması seçerken bakılacak ölçütler

Dokümantasyon

Kurulum, mimari ve kullanım bilgisi yazılı olarak teslim edilmelidir.

Referans kontrol yöntemi

Referans isterken çalışan bir projeyi görmek ve o işletmeyle doğrudan konuşmak, yalnız logo listesine bakmaktan daha güvenilirdir.

Yazılı kapsam

Neyin teslim edileceği, neyin kapsam dışı olduğu ve kabul kriterleri belgelenmelidir.

Bakım koşulları

Yayın sonrası hata düzeltme ve güncellemenin nasıl yürüyeceği tanımlıdır.

KVKK yaklaşımı

Kişisel veri, erişim yetkisi ve kayıt tutma tasarımın parçasıdır.

İletişim düzeni

Kiminle, hangi kanaldan ve hangi sıklıkta görüşüleceği baştan bellidir.

02Teklif görüşmesinde sorulacak sorular

• Ödeme planı teslim aşamalarına bağlı mı?
• Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
• Yayın sonrası hata düzeltme ve bakım koşulları neler?
• Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olarak belirtiliyor mu?
• Yedekleme nasıl yapılacak, geri yükleme denenecek mi?
• Kaynak kod ve veri kime ait olacak, teslimde nasıl verilecek?

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

• Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
• Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
• Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.

04Kırmızı bayraklar

• Ödemenin tamamını iş başlamadan isteyen plan
• Test ortamı ve aşamalı teslim olmadan tek seferde teslim vaadi
• Analiz yapmadan, birkaç dakikalık görüşmeyle kesin fiyat veren teklif
• Garanti edilen sıralama, kesin satış veya "en iyi" iddiaları
• Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım

05İstanbul dışındaki bir firmayla nasıl çalışılır?

Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan yürür. İstanbul'da bulunan bir işletme olarak görüntülü toplantı, ekran paylaşımlı demo ve test ortamı bağlantısıyla süreci yakından izleyebilirsiniz.

• Görüntülü toplantı ve ekran paylaşımı
• Ortak proje panosu ve yazılı karar kaydı
• Her aşamada test ortamında deneme
• Kurulum, saha keşfi veya eğitim gerektiğinde yerinde çalışma

06İstanbul'da makine öğrenmesi için çalışma biçimimiz

İstanbul, Marmara Bölgesi'nde yer alan, plaka kodu 34 olan bir ildir; PTT verisine göre 39 ilçe ve 973 mahalle ve köy kaydından oluşur. İstanbul büyükşehir belediyesi olan 30 ilden biridir. Denize kıyısı olan illerdendir. Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde makine öğrenmesi için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır.

İstanbul'da PTT verisine göre 12 OSB/SB kaydı bulunur; üretim ve tedarik zinciriyle çalışan işletmelerde makine öğrenmesi için B2B süreçler ve mevcut programlarla entegrasyon ayrıca konuşulur.

Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: İstanbul'daki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.

Marmara Bölgesi'ndeki Bursa, Çanakkale ve Sakarya gibi illerdeki işletmelerle de toplantılar uzaktan yapılır.

07Nasıl çalışıyoruz?

Projeler tasarım, yazılım geliştirme, test ve yayın adımlarını kapsayan bir ekiple yürütülür. Sürüm kontrolü (Git), otomatik testler (Playwright), konteyner tabanlı yayın (Docker), sürekli entegrasyon ve izleme araçları standart çalışma düzenimizin parçasıdır.

• Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.
• Yayın sonrası bakım ve destek planlanır.
• Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.

Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; İstanbul da bunlardan biri.

08Örnek hesap

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• model eğitimi
• doğrulama
• canlıya alma
• veri ambarı
• indeks
• SQL Server
• ETL
• PostgreSQL
• migrasyon
• İstanbul