Hybrid-Suche, Vektor-Pipelines und agentische Systeme, die echte Arbeit machen.
Semantische Suche in unter einer Sekunde über einen mehrsprachigen Produktkatalog. Stichwort (BM25), Dense-Vektor- und Bild-Embeddings werden zu einem Hybrid-Ranking verschmolzen — Kunden finden Produkte, nach denen sie gar nicht gesucht hätten.
Großskaliges Anomalieerkennungs-Framework, das marktübergreifende Transaktions- und Verhaltensdaten analysiert, um Betrugsmuster, Preismanipulation und unregelmäßige Aktivitätscluster zu identifizieren. Graphbasierte Beziehungsmodelle und Echtzeit-Scoring-Pipelines decken verborgene Netzwerkmuster zwischen Verkäufern, Produkten und Nutzerinteraktionen auf. Erklärbare KI für transparente Risikobewertung; Drift-Erkennung hält die Genauigkeit in der Produktion.
NLP- und ML-Pipeline, die 6.000+ Seiten Protokolle des türkischen Parlaments verarbeitet. Ein KI-Bot verfolgt die nationale Agenda — Themen und wöchentliche Prioritäten je Partei — und macht legislative Signale für öffentliche Transparenz sichtbar.
Multi-Tenant Data Mesh, das domänenbasierte Datenhoheit über Geschäftsbereiche hinweg ermöglicht — bei föderierter Governance. Datenverträge, Schema-Versionierung und domänenübergreifende Interoperabilitätsregeln halten Analytics skalierbar und resilient. Automatisiertes Qualitäts-Monitoring und Lineage-Tracking schaffen Observability über geschäftskritische Datensätze; Domain-Strategien sind an Business-KPIs ausgerichtet.
Echtzeit-Empfehlungssystem mit Deep Learning und Reinforcement Learning, das Click-Through und Engagement auf hochvolumigem E-Commerce-Traffic hebt. End-to-End MLOps-Pipelines auf Kubernetes und Docker steuern Training, Deployment und Monitoring. Erklärbare KI liefert Stakeholder-Vertrauen — neben den Metrik-Gewinnen.
ML-System, das seismische Daten aus 10 von schweren Erdbeben betroffenen türkischen Städten analysiert und mit fortschrittlichen Modellen mögliche zukünftige Epizentren vorhersagt. Geo- und Zeit-Feature-Engineering, abgestimmt auf seltene, hochkritische Signale.
Healthcare-Datenpipeline: Preprocessing, Visualisierung und Predictive Modelling mit SVM, Random Forest und Naive Bayes auf komplexen klinischen Datensätzen. Interaktive Dashboards übersetzen rohe Analyse in Business-Insights für F&E und Management-Entscheidungen.