--- title: Baris Cem Ant — Full Stack Developer description: Hi, I'm Baris Cem Ant, a Full Stack Developer focused on scalable backend systems and modern web applications. type: profile url: "https://www.bariscemant.com/" author: Baris Cem Ant updated: 2026-08-03 language: en --- # Baris Cem Ant > Hi, I'm Baris Cem Ant, a Full Stack Developer focused on scalable backend systems and modern web applications. - **Location**: Umraniye, Istanbul - **Current company**: Neon Apps - **Open to**: Open to remote-first full stack and backend opportunities - **Preferred work mode**: Remote - **Email**: bariscem@proton.me - **Resume**: https://www.bariscemant.com/cv/BarisCemAnt-CV.pdf ## Now - **Title**: Building AI-first backend products - **Status**: Open to remote-first full stack and backend opportunities - **Availability**: Taking on selected freelance backend work - **Preferred work mode**: Remote **Focus** - NestJS ecosystem - FastAPI ecosystem - AI-assisted product engineering - Scalable infrastructure and deployment ## Experience ### Software Developer | Founder — Saywize - **Company**: Saywize (https://www.saywize.com/) - **Work mode**: Remote - **Location**: Istanbul, Turkey - **Period**: May 2025 - Present - **Tech stack**: FastAPI, PostgreSQL, Redis, Celery, RabbitMQ, WebSocket, Clerk, Docker, Cloudflare **Impact** - $3,000 startup cloud credits - Production AI workflows - Asynchronous architecture **Highlights** - Designed and developed backend APIs with FastAPI and asynchronous workers. - Built Celery + Redis workflows and WebSocket notifications for async task status. - Integrated Gemini APIs and structured prompt pipelines for product use cases. - Led Docker based deployment with Coolify and Cloudflare configuration. ### Full Stack Developer — Neon Apps - **Company**: Neon Apps (https://neonapps.co) - **Work mode**: On-site - **Location**: Sariyer, Istanbul - **Period**: Sep 2025 - Present - **Tech stack**: NestJS, FastAPI, MongoDB, PostgreSQL, Redis, Celery, WebSockets, Google Gemini, Swagger, Docker, DigitalOcean **Role timeline** - Intern Full Stack Developer (Sep 2025 - Jan 2026) - Junior Full Stack Developer (Jan 2026 - Present) **Highlights** - Rebuilt MyVox platform backend with NestJS and migrated PostgreSQL data to MongoDB with zero data loss. - Re-architected legacy backend services instead of applying temporary patches, improving system reliability and maintainability. - Developed structured RESTful APIs and Swagger documentation to support smooth integration and onboarding for the mobile development team. - Built a scalable backend architecture for Voxx using FastAPI, asynchronous PostgreSQL, Redis, Celery, and WebSockets. - Implemented real-time AI chat with thread and context management using WebSockets and Google Gemini. - Built Cilt365's clinical skincare recommendation engine, moving dermatologist-authored questions, calibration, and safety rules into the database so doctors ship revisions without a deploy. - Designed a multi-axis scoring and safety-cascade system that applies hard ingredient blocks (pregnancy, active medication, diagnosed conditions) before any product recommendation. - Built a simulation harness that snapshots and diffs any answer set against doctor-recorded expectations, catching clinical rule regressions before release. - Separated retroactive presentation output from a frozen-at-submission skin type result, so fixes reach existing users instantly without risking silent reclassification. - Applied production-level security measures including rate limiting, security headers, and request controls. - Optimized database queries and implemented caching strategies for Short Reels to improve backend performance and scalability. - Resolved critical production issues with a focus on security, infrastructure stability, and cost optimization. - Managed technical communication, delivery decisions, and production support across multiple client projects. ## Projects ### Cilt365 (2026, live) A clinical-grade skincare recommendation engine that turns a dermatologist-designed questionnaire into a personalized routine and product match, with clinical logic held as editable data rather than code. NestJS, TypeScript, Drizzle ORM, PostgreSQL, Redis, BullMQ, Google Gemini, Sharp, Next.js, Jest, Swagger, Sentry Full details: https://www.bariscemant.com/projects/cilt365.md ### Voxx (2026, live) A FastAPI backend for a fitness and health-tracking mobile app, delivering AI-driven workout planning, wearable device integration, and real-time AI coaching chat — running serverless on GCP Cloud Run with Terraform-managed infrastructure. Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Pydantic, Pydantic AI, PostgreSQL, Redis, Celery, WebSocket, Google Gemini, Terra API, JWT, OAuth2, Docker, Terraform, Google Cloud, Ruff, pyright Full details: https://www.bariscemant.com/projects/voxx.md ### Saywize (2025, live) An AI-powered YouTube analytics platform for creators and brands, focused on audience sentiment and scalable growth insights. Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Celery, RabbitMQ, WebSocket, Gemini API, Clerk, Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, Docker, Coolify, Cloudflare, AWS, Google Cloud, Agentic Coding Full details: https://www.bariscemant.com/projects/saywize.md ### FastAPI Boilerplate (2026, maintained) A production-ready FastAPI starter with authentication, chatbot modules, middleware, and deployment workflows. Python, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, Pydantic, Pydantic AI, Alembic, Redis, Celery, Docker, Ruff, ty Full details: https://www.bariscemant.com/projects/fastapi-boilerplate.md ### WhatsApp Chatbot with n8n (2026, maintained) An AI chatbot automation that handles dynamic inventory messaging, context tracking, and anti-abuse controls. n8n, Google Gemini, Google Sheets API, Webhook, JavaScript Full details: https://www.bariscemant.com/projects/n8n-whatsapp-chatbot.md ### MyVox (2025, live) A web-based legal counseling platform for employees to learn and protect their legal rights. NestJS, MongoDB, PostgreSQL, Swagger, DigitalOcean Full details: https://www.bariscemant.com/projects/myvox.md ### Django E-commerce Project (2024, archived) A full-featured e-commerce platform with authentication, product catalog, cart flow, and order management. Python, Django, PostgreSQL, SQLite, Bootstrap, Docker Full details: https://www.bariscemant.com/projects/django-ecommerce.md ### Sahibinden Scraper (2024, archived) A Python-based data scraper that collects car listings from Sahibinden with customizable filters and database persistence. Python, Nodriver, BeautifulSoup, SQLite, PostgreSQL, psycopg2 Full details: https://www.bariscemant.com/projects/sahibinden-scraper.md ## Open Source & Contributions ### [NestJS Boilerplate](https://github.com/cantasar/nestjs-boilerplate) Production-ready NestJS boilerplate with modular architecture, authentication, and deployment workflows. Contribution: Contributed backend onboarding tasks and helped improve module structure and documentation. ### [Boombit - Short Reels](https://www.neonapps.co/projects/short-reels) A short-form drama and real-life story video app delivering bite-sized episodic content. Contribution: Optimized database queries and implemented caching strategies to improve backend performance and scalability. Developed new features and resolved critical bugs. ## Awards ### Google Cloud for Startups Program - **Issuer**: [Google Cloud](https://cloud.google.com/startup) - **Period**: Sep 2025 Awarded $2,000 in cloud credits for the technical scalability of the Saywize project. ### AWS Activate Founders Program - **Issuer**: [Amazon Web Services](https://aws.amazon.com/activate/) - **Period**: Aug 2025 Awarded $1,000 in AWS credits after successful infrastructure and business review. ## Certifications ### AWS Cloud Practitioner Certificate - **Issuer**: [Amazon Web Services](https://aws.amazon.com/) - **Period**: May 2026 - May 2029 - **Credential**: https://www.credly.com/badges/ecd4aac4-f65e-439a-a64c-1eb8aba7873c ## Education - AD in Information Security Technology, Gelisim University (2023 - 2025) ## Contact - **Email**: bariscem@proton.me - **GitHub**: https://github.com/0Baris - **LinkedIn**: https://linkedin.com/in/bariscemant - **Instagram**: https://www.instagram.com/bariscemant --- --- title: Cilt365 description: A clinical-grade skincare recommendation engine that turns a dermatologist-designed questionnaire into a personalized routine and product match, with clinical logic held as editable data rather than code. type: project url: "https://www.bariscemant.com/projects/cilt365" year: 2026 role: Full Stack Developer status: live categories: [ai, backend, web] technologies: [NestJS, TypeScript, Drizzle ORM, PostgreSQL, Redis, BullMQ, Google Gemini, Sharp, Next.js, Jest, Swagger, Sentry] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: en --- # Cilt365 > A clinical-grade skincare recommendation engine that turns a dermatologist-designed questionnaire into a personalized routine and product match, with clinical logic held as editable data rather than code. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Full Stack Developer - **Year**: 2026 - **Status**: live - **Organization**: Neon Apps — Full Stack Developer (https://neonapps.co) - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/projects/cilt365 ## Overview The clinical logic belonged to dermatologists, not to me, so hardcoding it would have made every revision a deploy. I moved the whole rule surface into the database — questions, answer-to-fact mappings, axis calibration, clinical rules — and the engine reads it at request time, so doctors iterate without an engineer in the loop. The engine scores five clinical axes from the answer set, derives secondary facts, then runs a priority cascade of clinical safety modes to pick a routine branch and apply hard ingredient blocks before any product is considered. The real problem was making clinical revisions safe: each doctor revision arrives as a spec whose edge cases contradict the previous version, so I built a simulation harness that runs any answer set through the live engine, snapshots it, re-runs after a change, and diffs against a doctor-recorded expectation — encoding the doctor's own QA table as tests before touching the engine, which repeatedly caught new rules silently breaking older ones. I also drew a line between what recomputes and what freezes: presentation output derives on every read, so a fix retroactively repairs existing profiles with no migration and no resubmit, while the resolved skin type is frozen at submission so a threshold change never silently reclassifies someone who already has a result. That boundary is the difference between a fix and an incident. ## Technologies NestJS, TypeScript, Drizzle ORM, PostgreSQL, Redis, BullMQ, Google Gemini, Sharp, Next.js, Jest, Swagger, Sentry ## Key Features - Clinical logic as data — questions, calibration, rules and labels are editable rows; dermatologists ship revisions without a deploy - Multi-axis scoring with a safety cascade — five clinical indices feed a prioritized mode resolver that applies hard ingredient blocks (pregnancy, active medication, diagnosed conditions) ahead of any recommendation - Simulation harness for clinical review — snapshot, re-run and diff any profile against a doctor-recorded expectation as the primary gate for validating a revision before release - Structurally isolated product catalog — recommendations query a separate read-only database, so the engine cannot mutate the product source of truth - Parallel engine versions behind a feature gate — two clinical models serve from one schema, letting a new one be validated on real traffic before cutover - Retroactive-by-design presentation layer — result labels recompute on read so fixes reach existing users instantly, while the resolved skin type stays frozen to prevent silent reclassification ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/cilt365/1.png --- --- title: Voxx description: A FastAPI backend for a fitness and health-tracking mobile app, delivering AI-driven workout planning, wearable device integration, and real-time AI coaching chat — running serverless on GCP Cloud Run with Terraform-managed infrastructure. type: project url: "https://www.bariscemant.com/projects/voxx" year: 2026 role: Backend Developer status: live categories: [backend, ai] technologies: [Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Pydantic, Pydantic AI, PostgreSQL, Redis, Celery, WebSocket, Google Gemini, Terra API, JWT, OAuth2, Docker, Terraform, Google Cloud, Ruff, pyright] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: en --- # Voxx > A FastAPI backend for a fitness and health-tracking mobile app, delivering AI-driven workout planning, wearable device integration, and real-time AI coaching chat — running serverless on GCP Cloud Run with Terraform-managed infrastructure. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Backend Developer - **Year**: 2026 - **Status**: live - **Organization**: Neon Apps — Junior Full Stack Developer (https://neonapps.co) - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/projects/voxx ## Overview I built Voxx's backend on FastAPI and async SQLAlchemy 2.0, where the core problem was that workout plans can't be static: a user's sleep, HRV, strain, and pain signals shift daily, so the plan has to revise accordingly — reliably and fast. I split revision into two layers: daily plan updates run AI-first with a rule-based fallback (a failed Gemini call silently drops to deterministic rules), while the reschedule-driven repair of the 14-day plan is fully deterministic, running without a database or AI call, following a priority cascade — swap, then micro-shift, then add buffer, then downscale, then drop, then suggest a full regenerate. AI is used only where it's actually needed — content generation — while the decision logic stays deterministic, both for cost and for testability. On the wearable integration side I hit a real production incident: large backlog webhooks from Apple Health (~9.7MB, mostly per-second heart-rate samples) were hitting the global 5MB body limit and returning 413s, and the Insights screen was silently showing 'No Data' to users. I fixed it with a path-specific body-limit override, lossless shrinking of raw_data (dropping the unused detailed HR array, ~4.3MB down to 27KB per record), guards against malformed content-length/chunked bodies, and a 503 + Retry-After response during Redis outages so Terra would retry — tracing the issue to its root cause and preventing permanent data loss. I also treated specification ambiguity as a product decision rather than an engineering guess: when a requirement like '48 hours' admitted more than one reading, I wrote up the interpretation I chose (e.g., calendar-day based) with its rationale and put it in front of the client for sign-off, flagging it as reversible with a small change — making the ambiguity visible instead of papering over it with a guess. Across the codebase I defined a 9-rule composition pattern for service/collaborator boundaries (class vs. plain function vs. dataclass, package vs. flat file) and applied it consistently across modules — for example, the injury-risk/ACWR calculators are independent, stateless pure functions, with subtle behavioral differences like '0.0 strain means missing data' documented explicitly in code, since it has to change consistently across four different producers. ## Technologies Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Pydantic, Pydantic AI, PostgreSQL, Redis, Celery, WebSocket, Google Gemini, Terra API, JWT, OAuth2, Docker, Terraform, Google Cloud, Ruff, pyright ## Key Features - AI-first daily plan revision with a deterministic rule-based fallback — a failed Gemini call drops silently to rules, so the user experience never breaks - Deterministic repair engine for post-reschedule plans — a priority-ordered constraint solver (swap, micro-shift, downscale, drop, suggest regenerate) running in-memory over a 14-day window with no AI or DB calls - Root-caused a real production incident in the Terra webhook pipeline — path-based body-limit override, lossless raw_data shrinking, malformed-request guards, and Redis-outage fallback that together stopped permanent data loss - ACWR-based injury-risk, readiness, and recovery calculators as stateless pure functions, with cross-cutting behavioral quirks documented in code - Streaming AI chat over WebSocket — thread management, file attachments, moderation, rate limiting, and soft-delete with automatic hard-delete after 7 days - Turned ambiguous product requirements into explicit, reasoned product decisions instead of silent engineering assumptions ## Links - **Website**: https://voxx.run ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/voxx/1.png --- --- title: Saywize description: An AI-powered YouTube analytics platform for creators and brands, focused on audience sentiment and scalable growth insights. type: project url: "https://www.bariscemant.com/projects/saywize" year: 2025 role: Founder & Software Developer status: live categories: [ai, web, backend] technologies: [Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Celery, RabbitMQ, WebSocket, Gemini API, Clerk, Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, Docker, Coolify, Cloudflare, AWS, Google Cloud, Agentic Coding] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: en --- # Saywize > An AI-powered YouTube analytics platform for creators and brands, focused on audience sentiment and scalable growth insights. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Founder & Software Developer - **Year**: 2025 - **Status**: live - **Organization**: Saywize — Founder (https://www.saywize.com/) - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/projects/saywize ## Overview I built Saywize as a production AI analytics product that combines large-scale comment intelligence, performance tracking, and actionable growth recommendations for YouTube teams. The product earned two startup program awards through AWS Activate and Google Cloud for Startups, helping scale infrastructure with cloud credits. ## Technologies Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Celery, RabbitMQ, WebSocket, Gemini API, Clerk, Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, Docker, Coolify, Cloudflare, AWS, Google Cloud, Agentic Coding ## Key Features - Built AI-powered YouTube comment analysis pipelines to extract sentiment and recurring audience patterns - Delivered daily, weekly, and monthly channel performance analytics with actionable growth signals - Implemented thumbnail and brand consistency checks to improve visual CTR performance - Developed asynchronous processing with Celery and RabbitMQ for reliable long-running AI workloads - Integrated real-time notification and status updates over Redis and WebSocket channels - Implemented secure auth and identity flows with Clerk and Google OAuth - Received 2 startup program awards: AWS Activate and Google Cloud for Startups ## Links - **Website**: https://www.saywize.com/ - **Live demo (Example Comment Analysis)**: https://www.saywize.com/share/i2aBCy1dD0HaD5eRlLkgc0zLIA0UvJWeAYJDhVBLIEw ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/saywize/1.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/saywize/2.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/saywize/3.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/saywize/4.png --- --- title: FastAPI Boilerplate description: A production-ready FastAPI starter with authentication, chatbot modules, middleware, and deployment workflows. type: project url: "https://www.bariscemant.com/projects/fastapi-boilerplate" year: 2026 role: Backend Developer status: maintained categories: [backend, ai] technologies: [Python, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, Pydantic, Pydantic AI, Alembic, Redis, Celery, Docker, Ruff, ty] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: en --- # FastAPI Boilerplate > A production-ready FastAPI starter with authentication, chatbot modules, middleware, and deployment workflows. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Backend Developer - **Year**: 2026 - **Status**: maintained - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/projects/fastapi-boilerplate ## Overview I developed a reusable backend foundation that combines secure authentication, modular architecture, and operational tooling so new products can move from idea to production faster with consistent quality and maintainability. ## Technologies Python, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, Pydantic, Pydantic AI, Alembic, Redis, Celery, Docker, Ruff, ty ## Key Features - Implemented JWT auth with refresh rotation and OAuth providers - Added reusable repository and service patterns for feature isolation - Integrated AI chatbot module with streaming WebSocket support - Built security and observability middleware for production traffic - Added migration, environment, and Docker-first deployment workflow - Prepared clean API docs and developer onboarding structure ## Links - **Source code** (0 stars, 0 forks): https://github.com/0Baris/fastapi-boilerplate ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/fastapi-boilerplate/1.png --- --- title: WhatsApp Chatbot with n8n description: An AI chatbot automation that handles dynamic inventory messaging, context tracking, and anti-abuse controls. type: project url: "https://www.bariscemant.com/projects/n8n-whatsapp-chatbot" year: 2026 role: Automation Developer status: maintained categories: [automation, ai] technologies: [n8n, Google Gemini, Google Sheets API, Webhook, JavaScript] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: en --- # WhatsApp Chatbot with n8n > An AI chatbot automation that handles dynamic inventory messaging, context tracking, and anti-abuse controls. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Automation Developer - **Year**: 2026 - **Status**: maintained - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/projects/n8n-whatsapp-chatbot ## Overview I orchestrated an n8n workflow with Gemini and Google Sheets to automate customer messaging, preserve conversation context, and enforce strict usage/security rules in production webhook traffic while keeping operations accessible for non-technical teams. ## Technologies n8n, Google Gemini, Google Sheets API, Webhook, JavaScript ## Key Features - Automated inventory-aware WhatsApp responses using Gemini prompt orchestration - Built Google Sheets based status and conversation logging for non-technical teams - Implemented context windows to improve response relevance and reduce hallucinations - Created an authorized customer pool and separated unknown webhook traffic - Applied rate limits, daily quotas, and silent blocking for abuse prevention - Optimized API usage and operational cost while maintaining response quality ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/n8n-chatbot/1.png --- --- title: MyVox description: A web-based legal counseling platform for employees to learn and protect their legal rights. type: project url: "https://www.bariscemant.com/projects/myvox" year: 2025 role: Full Stack Developer status: live categories: [web, backend] technologies: [NestJS, MongoDB, PostgreSQL, Swagger, DigitalOcean] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: en --- # MyVox > A web-based legal counseling platform for employees to learn and protect their legal rights. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Full Stack Developer - **Year**: 2025 - **Status**: live - **Organization**: Neon Apps — Junior Full Stack Developer (https://neonapps.co) - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/projects/myvox ## Overview I rebuilt the platform backend with NestJS, migrated data from PostgreSQL to MongoDB with zero data loss, and delivered a reliable web experience by resolving complex UI state and infrastructure challenges from development to production. ## Technologies NestJS, MongoDB, PostgreSQL, Swagger, DigitalOcean ## Key Features - Migrated production data from PostgreSQL to MongoDB with zero data loss - Re-architected backend services in NestJS instead of patching legacy code - Exposed structured API documentation via Swagger for mobile team onboarding - Implemented high-state Figma designs and reusable UI structures - Improved system reliability with permanent fixes for recurring server issues - Handled technical customer communication and delivery decisions end to end ## Links - **Website**: https://www.neonapps.co/projects/myvox - **iOS App Store**: https://apps.apple.com/us/app/myvox/id6454901670 ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/cover.jpg - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/1.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/2.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/3.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/4.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/5.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/6.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/7.png --- --- title: Django E-commerce Project description: A full-featured e-commerce platform with authentication, product catalog, cart flow, and order management. type: project url: "https://www.bariscemant.com/projects/django-ecommerce" year: 2024 role: Full Stack Developer status: archived categories: [web, backend] technologies: [Python, Django, PostgreSQL, SQLite, Bootstrap, Docker] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: en --- # Django E-commerce Project > A full-featured e-commerce platform with authentication, product catalog, cart flow, and order management. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Full Stack Developer - **Year**: 2024 - **Status**: archived - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/projects/django-ecommerce ## Overview I built an end-to-end e-commerce application with a complete customer flow from browsing to checkout, including admin-side operational controls for products and orders to support day-to-day business operations. ## Technologies Python, Django, PostgreSQL, SQLite, Bootstrap, Docker ## Key Features - Implemented user authentication, profile, and multi-address management - Built catalog pages with product detail and category browsing experience - Developed cart operations including quantity updates and coupon usage - Added secure order and payment flow with confirmation state handling - Integrated stock management and Django admin based operations panel - Designed responsive UI behavior for mobile and desktop users ## Links - **Source code** (2 stars, 0 forks): https://github.com/0Baris/django-ecommerce-project ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/django-ecommerce/1.png --- --- title: Sahibinden Scraper description: A Python-based data scraper that collects car listings from Sahibinden with customizable filters and database persistence. type: project url: "https://www.bariscemant.com/projects/sahibinden-scraper" year: 2024 role: Python Developer status: archived categories: [automation, backend] technologies: [Python, Nodriver, BeautifulSoup, SQLite, PostgreSQL, psycopg2] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: en --- # Sahibinden Scraper > A Python-based data scraper that collects car listings from Sahibinden with customizable filters and database persistence. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Python Developer - **Year**: 2024 - **Status**: archived - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/projects/sahibinden-scraper ## Overview I implemented a scraping pipeline for automotive listings that automates filter-based extraction and stores normalized data in either SQLite or PostgreSQL for downstream analysis and repeatable reporting workflows. ## Technologies Python, Nodriver, BeautifulSoup, SQLite, PostgreSQL, psycopg2 ## Key Features - Automated listing collection through browser-driven scraping flow - Added dynamic filter controls for model, year, engine, and transmission - Implemented dual persistence support for SQLite and PostgreSQL - Structured environment configuration with clear DB switching behavior - Prepared reproducible local setup and execution workflow ## Links - **Source code** (28 stars, 6 forks): https://github.com/0Baris/sahibinden-scraper ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/sahibinden-scraper/1.png --- --- title: Baris Cem Ant — Full Stack Developer description: Hi, I'm Baris Cem Ant, a Full Stack Developer focused on scalable backend systems and modern web applications. type: profile url: "https://www.bariscemant.com/tr" author: Baris Cem Ant updated: 2026-08-03 language: tr --- # Baris Cem Ant > Hi, I'm Baris Cem Ant, a Full Stack Developer focused on scalable backend systems and modern web applications. - **Location**: Ümraniye, İstanbul - **Current company**: Neon Apps - **Open to**: Remote öncelikli full stack ve backend fırsatlarına açığım - **Preferred work mode**: Remote - **Email**: bariscem@proton.me - **Resume**: https://www.bariscemant.com/cv/BarisCemAnt-CV.pdf ## Now - **Title**: Yapay zeka öncelikli backend ürünleri geliştirme - **Status**: Remote öncelikli full stack ve backend fırsatlarına açığım - **Availability**: Seçili freelance backend işleri alıyorum - **Preferred work mode**: Remote **Focus** - NestJS ekosistemi - FastAPI ekosistemi - Yapay zeka destekli ürün mühendisliği - Ölçeklenebilir altyapı ve dağıtım ## Experience ### Software Developer | Founder — Saywize - **Company**: Saywize (https://www.saywize.com/) - **Work mode**: Remote - **Location**: İstanbul, Türkiye - **Period**: May 2025 - Present - **Tech stack**: FastAPI, PostgreSQL, Redis, Celery, RabbitMQ, WebSocket, Clerk, Docker, Cloudflare **Impact** - 3.000 dolarlık startup bulut kredisi - Üretim ortamında yapay zeka iş akışları - Asenkron mimari **Highlights** - FastAPI ve asenkron worker'larla backend API'leri tasarladım ve geliştirdim. - Asenkron görev durumu için Celery + Redis iş akışları ve WebSocket bildirimleri oluşturdum. - Ürün kullanım senaryoları için Gemini API'lerini ve yapılandırılmış prompt hatlarını entegre ettim. - Coolify ve Cloudflare yapılandırmasıyla Docker tabanlı dağıtım sürecine liderlik ettim. ### Full Stack Developer — Neon Apps - **Company**: Neon Apps (https://neonapps.co) - **Work mode**: On-site - **Location**: Sarıyer, İstanbul - **Period**: Sep 2025 - Present - **Tech stack**: NestJS, FastAPI, MongoDB, PostgreSQL, Redis, Celery, WebSockets, Google Gemini, Swagger, Docker, DigitalOcean **Role timeline** - Intern Full Stack Developer (Sep 2025 - Jan 2026) - Junior Full Stack Developer (Jan 2026 - Present) **Highlights** - MyVox platformunun backend'ini NestJS ile yeniden inşa ettim ve PostgreSQL verilerini hiçbir veri kaybı yaşanmadan MongoDB'ye taşıdım. - Geçici yamalar uygulamak yerine eski backend servislerini yeniden mimariledim, bu da sistem güvenilirliğini ve sürdürülebilirliğini artırdı. - Mobil geliştirme ekibi için sorunsuz entegrasyon ve oryantasyonu desteklemek üzere yapılandırılmış RESTful API'ler ve Swagger dokümantasyonu geliştirdim. - Voxx için FastAPI, asenkron PostgreSQL, Redis, Celery ve WebSocket'ler kullanarak ölçeklenebilir bir backend mimarisi kurdum. - WebSocket'ler ve Google Gemini kullanarak thread ve bağlam yönetimine sahip gerçek zamanlı yapay zeka sohbeti uyguladım. - Cilt365'in klinik cilt bakımı öneri motorunu geliştirdim; dermatolog tarafından yazılan soruları, kalibrasyonu ve güvenlik kurallarını veritabanına taşıyarak doktorların bir deploy olmadan revizyon yapabilmesini sağladım. - Herhangi bir ürün önerisinden önce sert içerik bloklarını (gebelik, aktif ilaç kullanımı, teşhis edilmiş durumlar) uygulayan çok eksenli bir puanlama ve güvenlik kademesi sistemi tasarladım. - Herhangi bir cevap kümesinin anlık görüntüsünü alan ve doktorun kaydettiği beklentilerle karşılaştıran bir simülasyon test düzeneği kurdum; bu sayede klinik kural regresyonlarını yayınlanmadan önce yakaladım. - Geriye dönük sunum çıktısını, gönderim anında dondurulan cilt tipi sonucundan ayırdım; böylece düzeltmeler mevcut kullanıcılara anında ulaşırken sessiz yeniden sınıflandırma riski oluşmadı. - Rate limiting, güvenlik header'ları ve istek kontrolleri de dahil olmak üzere üretim seviyesinde güvenlik önlemleri uyguladım. - Short Reels için backend performansını ve ölçeklenebilirliğini artırmak amacıyla veritabanı sorgularını optimize ettim ve önbellekleme stratejileri uyguladım. - Güvenlik, altyapı kararlılığı ve maliyet optimizasyonuna odaklanarak kritik üretim sorunlarını çözdüm. - Birden fazla müşteri projesinde teknik iletişimi, teslimat kararlarını ve üretim desteğini yönettim. ## Projects ### Cilt365 (2026, live) Dermatolog tasarımlı bir anketi kişiselleştirilmiş bir rutine ve ürün eşleşmesine dönüştüren, klinik mantığı kod yerine düzenlenebilir veri olarak tutan klinik düzeyde bir cilt bakımı öneri motoru. NestJS, TypeScript, Drizzle ORM, PostgreSQL, Redis, BullMQ, Google Gemini, Sharp, Next.js, Jest, Swagger, Sentry Full details: https://www.bariscemant.com/tr/projects/cilt365.md ### Voxx (2026, live) Yapay zeka destekli antrenman planlaması, giyilebilir cihaz entegrasyonu ve gerçek zamanlı yapay zeka koçluk sohbeti sunan, GCP Cloud Run üzerinde serverless çalışan ve Terraform ile yönetilen altyapıya sahip bir fitness ve sağlık takibi mobil uygulaması için FastAPI backend'i. Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Pydantic, Pydantic AI, PostgreSQL, Redis, Celery, WebSocket, Google Gemini, Terra API, JWT, OAuth2, Docker, Terraform, Google Cloud, Ruff Full details: https://www.bariscemant.com/tr/projects/voxx.md ### Saywize (2025, live) İçerik üreticileri ve markalar için, kitle duyarlılığı ve ölçeklenebilir büyüme içgörülerine odaklanan yapay zeka destekli bir YouTube analitik platformu. Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Celery, RabbitMQ, WebSocket, Gemini API, Clerk, Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, Docker, Coolify, Cloudflare, AWS, Google Cloud, Agentic Coding Full details: https://www.bariscemant.com/tr/projects/saywize.md ### FastAPI Boilerplate (2026, maintained) Kimlik doğrulama, chatbot modülleri, middleware ve dağıtım iş akışlarına sahip, üretime hazır bir FastAPI starter'ı. Python, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, Pydantic, Pydantic AI, Alembic, Redis, Celery, Docker, Ruff, ty Full details: https://www.bariscemant.com/tr/projects/fastapi-boilerplate.md ### WhatsApp Chatbot with n8n (2026, maintained) Dinamik envanter mesajlaşmasını, bağlam takibini ve kötüye kullanım önleme kontrollerini yöneten bir yapay zeka chatbot otomasyonu. n8n, Google Gemini, Google Sheets API, Webhook, JavaScript Full details: https://www.bariscemant.com/tr/projects/n8n-whatsapp-chatbot.md ### MyVox (2025, live) Çalışanların yasal haklarını öğrenmesi ve korumasına yönelik web tabanlı bir hukuki danışmanlık platformu. NestJS, MongoDB, PostgreSQL, Swagger, DigitalOcean Full details: https://www.bariscemant.com/tr/projects/myvox.md ### Django E-commerce Project (2024, archived) Kimlik doğrulama, ürün kataloğu, sepet akışı ve sipariş yönetimine sahip, tam özellikli bir e-ticaret platformu. Python, Django, PostgreSQL, SQLite, Bootstrap, Docker Full details: https://www.bariscemant.com/tr/projects/django-ecommerce.md ### Sahibinden Scraper (2024, archived) Sahibinden'den özelleştirilebilir filtrelerle araç ilanlarını toplayan ve veritabanında saklayan Python tabanlı bir veri kazıyıcı. Python, Nodriver, BeautifulSoup, SQLite, PostgreSQL, psycopg2 Full details: https://www.bariscemant.com/tr/projects/sahibinden-scraper.md ## Open Source & Contributions ### [NestJS Boilerplate](https://github.com/cantasar/nestjs-boilerplate) Modüler mimari, kimlik doğrulama ve dağıtım iş akışlarına sahip, üretime hazır bir NestJS boilerplate'i. Contribution: Backend oryantasyon görevlerine katkıda bulundum ve modül yapısı ile dokümantasyonun iyileştirilmesine yardımcı oldum. ### [Boombit - Short Reels](https://www.neonapps.co/projects/short-reels) Kısa bölümlü içerikler sunan, kısa format drama ve gerçek hayat hikayesi video uygulaması. Contribution: Backend performansını ve ölçeklenebilirliğini artırmak için veritabanı sorgularını optimize ettim ve önbellekleme stratejileri uyguladım. Yeni özellikler geliştirdim ve kritik hataları çözdüm. ## Awards ### Google Cloud for Startups Program - **Issuer**: [Google Cloud](https://cloud.google.com/startup) - **Period**: Sep 2025 Saywize projesinin teknik ölçeklenebilirliği nedeniyle 2.000 dolar değerinde bulut kredisiyle ödüllendirildim. ### AWS Activate Founders Program - **Issuer**: [Amazon Web Services](https://aws.amazon.com/activate/) - **Period**: Aug 2025 Başarılı bir altyapı ve iş incelemesinin ardından 1.000 dolar değerinde AWS kredisiyle ödüllendirildim. ## Certifications ### AWS Cloud Practitioner Certificate - **Issuer**: [Amazon Web Services](https://aws.amazon.com/) - **Period**: May 2026 - May 2029 - **Credential**: https://www.credly.com/badges/ecd4aac4-f65e-439a-a64c-1eb8aba7873c ## Education - Bilgi Güvenliği Teknolojisi Ön Lisans Derecesi, Gelisim University (2023 - 2025) ## Contact - **Email**: bariscem@proton.me - **GitHub**: https://github.com/0Baris - **LinkedIn**: https://linkedin.com/in/bariscemant - **Instagram**: https://www.instagram.com/bariscemant --- --- title: Cilt365 description: Dermatolog tasarımlı bir anketi kişiselleştirilmiş bir rutine ve ürün eşleşmesine dönüştüren, klinik mantığı kod yerine düzenlenebilir veri olarak tutan klinik düzeyde bir cilt bakımı öneri motoru. type: project url: "https://www.bariscemant.com/tr/projects/cilt365" year: 2026 role: Full Stack Developer status: live categories: [ai, backend, web] technologies: [NestJS, TypeScript, Drizzle ORM, PostgreSQL, Redis, BullMQ, Google Gemini, Sharp, Next.js, Jest, Swagger, Sentry] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: tr --- # Cilt365 > Dermatolog tasarımlı bir anketi kişiselleştirilmiş bir rutine ve ürün eşleşmesine dönüştüren, klinik mantığı kod yerine düzenlenebilir veri olarak tutan klinik düzeyde bir cilt bakımı öneri motoru. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Full Stack Developer - **Year**: 2026 - **Status**: live - **Organization**: Neon Apps — Full Stack Developer (https://neonapps.co) - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/tr/projects/cilt365 ## Overview Klinik mantık bana değil dermatologlara aitti, bu yüzden onu hardcode etmek her revizyonu bir deploy'a dönüştürürdü. Tüm kural yüzeyini veritabanına taşıdım — sorular, cevap-gerçek eşlemeleri, eksen kalibrasyonu, klinik kurallar — ve motor bunu istek anında okuyor; böylece doktorlar bir mühendise ihtiyaç duymadan iterasyon yapabiliyor. Motor, cevap kümesinden beş klinik ekseni puanlıyor, ikincil gerçekleri türetiyor, ardından bir rutin dalını seçmek ve herhangi bir ürün değerlendirilmeden önce sert içerik bloklarını uygulamak için öncelik sıralı bir klinik güvenlik modu kademesi çalıştırıyor. Asıl problem klinik revizyonları güvenli hale getirmekti: her doktor revizyonu, uç durumları bir önceki versiyonla çelişen bir spesifikasyon olarak geliyordu, bu yüzden herhangi bir cevap kümesini canlı motordan geçiren, anlık görüntüsünü alan, bir değişiklikten sonra yeniden çalıştıran ve doktorun kaydettiği beklentiyle karşılaştıran bir simülasyon test düzeneği kurdum — motora dokunmadan önce doktorun kendi QA tablosunu testlere dönüştürerek, bu da yeni kuralların eski kuralları sessizce bozmasını defalarca yakaladı. Ayrıca neyin yeniden hesaplanacağı ile neyin dondurulacağı arasında bir sınır çizdim: sunum çıktısı her okumada yeniden türetiliyor, böylece bir düzeltme, migration ya da yeniden gönderim olmadan mevcut profilleri geriye dönük olarak onarıyor; buna karşılık çözümlenen cilt tipi gönderim anında donduruluyor, böylece bir eşik değişikliği zaten bir sonucu olan birini sessizce yeniden sınıflandırmıyor. Bu sınır, bir düzeltme ile bir olay arasındaki farkı oluşturuyor. ## Technologies NestJS, TypeScript, Drizzle ORM, PostgreSQL, Redis, BullMQ, Google Gemini, Sharp, Next.js, Jest, Swagger, Sentry ## Key Features - Veri olarak klinik mantık — sorular, kalibrasyon, kurallar ve etiketler düzenlenebilir satırlardır; dermatologlar deploy olmadan revizyonları hayata geçirir - Güvenlik kademesine sahip çok eksenli puanlama — beş klinik endeks, herhangi bir öneriden önce sert içerik bloklarını (gebelik, aktif ilaç kullanımı, teşhis edilmiş durumlar) uygulayan öncelik sıralı bir mod çözücüyü besler - Klinik inceleme için simülasyon test düzeneği — bir revizyonu yayınlanmadan önce doğrulamanın birincil kapısı olarak herhangi bir profilin anlık görüntüsünü alır, yeniden çalıştırır ve doktorun kaydettiği beklentiyle karşılaştırır - Yapısal olarak izole edilmiş ürün kataloğu — öneriler ayrı, salt okunur bir veritabanını sorgular, bu sayede motor ürün doğruluk kaynağını değiştiremez - Bir feature gate arkasında paralel motor sürümleri — iki klinik model tek bir şemadan hizmet verir, bu da yenisinin geçiş öncesinde gerçek trafik üzerinde doğrulanmasını sağlar - Tasarım gereği geriye dönük çalışan sunum katmanı — sonuç etiketleri okuma anında yeniden hesaplanır, böylece düzeltmeler mevcut kullanıcılara anında ulaşır; çözümlenen cilt tipi ise sessiz yeniden sınıflandırmayı önlemek için dondurulmuş kalır ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/cilt365/1.png --- --- title: Voxx description: Yapay zeka destekli antrenman planlaması, giyilebilir cihaz entegrasyonu ve gerçek zamanlı yapay zeka koçluk sohbeti sunan, GCP Cloud Run üzerinde serverless çalışan ve Terraform ile yönetilen altyapıya sahip bir fitness ve sağlık takibi mobil uygulaması için FastAPI backend'i. type: project url: "https://www.bariscemant.com/tr/projects/voxx" year: 2026 role: Backend Developer status: live categories: [backend, ai] technologies: [Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Pydantic, Pydantic AI, PostgreSQL, Redis, Celery, WebSocket, Google Gemini, Terra API, JWT, OAuth2, Docker, Terraform, Google Cloud, Ruff] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: tr --- # Voxx > Yapay zeka destekli antrenman planlaması, giyilebilir cihaz entegrasyonu ve gerçek zamanlı yapay zeka koçluk sohbeti sunan, GCP Cloud Run üzerinde serverless çalışan ve Terraform ile yönetilen altyapıya sahip bir fitness ve sağlık takibi mobil uygulaması için FastAPI backend'i. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Backend Developer - **Year**: 2026 - **Status**: live - **Organization**: Neon Apps — Junior Full Stack Developer (https://neonapps.co) - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/tr/projects/voxx ## Overview Voxx'un backend'ini FastAPI ve asenkron SQLAlchemy 2.0 üzerine kurdum; buradaki temel problem antrenman planlarının statik olamamasıydı: kullanıcının uyku, HRV, strain ve ağrı sinyalleri günlük olarak değiştiği için planın buna göre — güvenilir ve hızlı bir şekilde — revize edilmesi gerekiyordu. Revizyonu iki katmana ayırdım: günlük plan güncellemeleri yapay zeka öncelikli olarak kural tabanlı bir fallback ile çalışır (başarısız bir Gemini çağrısı sessizce deterministik kurallara düşer), yeniden planlama kaynaklı 14 günlük plan onarımı ise tamamen deterministiktir ve veritabanı ya da yapay zeka çağrısı olmadan, öncelik sıralı bir kademe izleyerek çalışır — önce yer değiştirme, sonra mikro kaydırma, sonra tampon ekleme, sonra ölçek küçültme, sonra kaldırma, sonra tam yeniden oluşturma önerisi. Yapay zeka yalnızca gerçekten ihtiyaç duyulan yerde — içerik üretiminde — kullanılıyor; karar mantığı ise hem maliyet hem de test edilebilirlik açısından deterministik kalıyor. Giyilebilir cihaz entegrasyonu tarafında gerçek bir üretim olayıyla karşılaştım: Apple Health'ten gelen büyük birikmiş webhook'lar (~9,7MB, çoğunlukla saniye başına kalp atış hızı örnekleri) global 5MB body limitine takılıyor ve 413 hatası döndürüyordu; Insights ekranı da kullanıcılara sessizce "No Data" gösteriyordu. Bunu yola özgü bir body-limit override'ı, raw_data'nın kayıpsız küçültülmesi (kullanılmayan detaylı HR dizisinin kaldırılması, kayıt başına ~4,3MB'tan 27KB'a inilmesi), bozuk content-length/chunked body'lere karşı koruma önlemleri ve Redis kesintileri sırasında Terra'nın tekrar denemesi için 503 + Retry-After yanıtıyla çözdüm — sorunu kök nedenine kadar izleyerek kalıcı veri kaybını önledim. Ayrıca spesifikasyondaki belirsizlikleri bir mühendislik tahmini yerine bir ürün kararı olarak ele aldım: "48 saat" gibi bir gereksinim birden fazla şekilde yorumlanabildiğinde, seçtiğim yorumu (örneğin takvim günü bazlı) gerekçesiyle birlikte yazıya döktüm ve onay için müşterinin önüne koydum; küçük bir değişiklikle geri alınabilir olduğunu da belirttim — belirsizliği bir tahminle örtbas etmek yerine görünür kıldım. Kod tabanı genelinde servis/collaborator sınırları için 9 kuraldan oluşan bir kompozisyon deseni tanımladım (class'a karşı düz fonksiyon'a karşı dataclass, package'a karşı düz dosya) ve bunu modüller genelinde tutarlı şekilde uyguladım — örneğin injury-risk/ACWR hesaplayıcıları bağımsız, stateless, saf fonksiyonlardır; "0.0 strain eksik veri anlamına gelir" gibi ince davranışsal farklar kodda açıkça belgelenmiştir, çünkü bu davranışın dört farklı üretici genelinde tutarlı şekilde değişmesi gerekir. ## Technologies Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Pydantic, Pydantic AI, PostgreSQL, Redis, Celery, WebSocket, Google Gemini, Terra API, JWT, OAuth2, Docker, Terraform, Google Cloud, Ruff ## Key Features - Deterministik, kural tabanlı bir fallback'e sahip yapay zeka öncelikli günlük plan revizyonu — başarısız bir Gemini çağrısı sessizce kurallara düşer, böylece kullanıcı deneyimi hiçbir zaman bozulmaz - Yeniden planlama sonrası planlar için deterministik bir onarım motoru — yapay zeka veya veritabanı çağrısı olmadan, 14 günlük bir pencere üzerinde bellek içinde çalışan, öncelik sıralı bir kısıt çözücü (yer değiştirme, mikro kaydırma, ölçek küçültme, kaldırma, yeniden oluşturma önerisi) - Terra webhook hattında gerçek bir üretim olayının kök nedenini buldum — yola dayalı body-limit override'ı, raw_data'nın kayıpsız küçültülmesi, bozuk isteklere karşı koruma önlemleri ve birlikte kalıcı veri kaybını durduran Redis kesintisi fallback'i - Stateless, saf fonksiyonlar olarak ACWR tabanlı sakatlanma riski, hazır oluş ve toparlanma hesaplayıcıları; kod içinde belgelenmiş kesişen davranışsal özellikleriyle birlikte - WebSocket üzerinden streaming yapay zeka sohbeti — thread yönetimi, dosya ekleri, moderasyon, rate limiting ve 7 gün sonra otomatik hard-delete'e sahip soft-delete - Belirsiz ürün gereksinimlerini, sessiz mühendislik varsayımları yerine açık ve gerekçeli ürün kararlarına dönüştürdüm ## Links - **Website**: https://voxx.run ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/voxx/1.png --- --- title: Saywize description: İçerik üreticileri ve markalar için, kitle duyarlılığı ve ölçeklenebilir büyüme içgörülerine odaklanan yapay zeka destekli bir YouTube analitik platformu. type: project url: "https://www.bariscemant.com/tr/projects/saywize" year: 2025 role: Founder & Software Developer status: live categories: [ai, web, backend] technologies: [Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Celery, RabbitMQ, WebSocket, Gemini API, Clerk, Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, Docker, Coolify, Cloudflare, AWS, Google Cloud, Agentic Coding] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: tr --- # Saywize > İçerik üreticileri ve markalar için, kitle duyarlılığı ve ölçeklenebilir büyüme içgörülerine odaklanan yapay zeka destekli bir YouTube analitik platformu. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Founder & Software Developer - **Year**: 2025 - **Status**: live - **Organization**: Saywize — Kurucu (https://www.saywize.com/) - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/tr/projects/saywize ## Overview Saywize'ı, YouTube ekipleri için büyük ölçekli yorum analizi, performans takibi ve uygulanabilir büyüme önerilerini bir araya getiren üretim seviyesinde bir yapay zeka analitik ürünü olarak geliştirdim. Ürün, AWS Activate ve Google Cloud for Startups aracılığıyla iki startup programı ödülü kazanarak altyapının bulut kredileriyle ölçeklenmesine yardımcı oldu. ## Technologies Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Celery, RabbitMQ, WebSocket, Gemini API, Clerk, Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, Docker, Coolify, Cloudflare, AWS, Google Cloud, Agentic Coding ## Key Features - Duyarlılığı ve tekrar eden kitle örüntülerini çıkarmak için yapay zeka destekli YouTube yorum analizi hatları kurdum - Uygulanabilir büyüme sinyalleriyle günlük, haftalık ve aylık kanal performans analitiği sundum - Görsel CTR performansını artırmak için thumbnail ve marka tutarlılığı kontrolleri uyguladım - Uzun süren yapay zeka iş yüklerini güvenilir şekilde işlemek için Celery ve RabbitMQ ile asenkron işleme geliştirdim - Redis ve WebSocket kanalları üzerinden gerçek zamanlı bildirim ve durum güncellemeleri entegre ettim - Clerk ve Google OAuth ile güvenli kimlik doğrulama ve kimlik akışları uyguladım - İki startup programı ödülü kazandım: AWS Activate ve Google Cloud for Startups ## Links - **Website**: https://www.saywize.com/ - **Live demo (Example Comment Analysis)**: https://www.saywize.com/share/i2aBCy1dD0HaD5eRlLkgc0zLIA0UvJWeAYJDhVBLIEw ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/saywize/1.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/saywize/2.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/saywize/3.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/saywize/4.png --- --- title: FastAPI Boilerplate description: Kimlik doğrulama, chatbot modülleri, middleware ve dağıtım iş akışlarına sahip, üretime hazır bir FastAPI starter'ı. type: project url: "https://www.bariscemant.com/tr/projects/fastapi-boilerplate" year: 2026 role: Backend Developer status: maintained categories: [backend, ai] technologies: [Python, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, Pydantic, Pydantic AI, Alembic, Redis, Celery, Docker, Ruff, ty] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: tr --- # FastAPI Boilerplate > Kimlik doğrulama, chatbot modülleri, middleware ve dağıtım iş akışlarına sahip, üretime hazır bir FastAPI starter'ı. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Backend Developer - **Year**: 2026 - **Status**: maintained - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/tr/projects/fastapi-boilerplate ## Overview Yeni ürünlerin tutarlı kalite ve sürdürülebilirlikle fikirden üretime daha hızlı geçebilmesi için güvenli kimlik doğrulama, modüler mimari ve operasyonel araçları bir araya getiren yeniden kullanılabilir bir backend temeli geliştirdim. ## Technologies Python, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, Pydantic, Pydantic AI, Alembic, Redis, Celery, Docker, Ruff, ty ## Key Features - Refresh rotasyonu ve OAuth sağlayıcılarına sahip JWT kimlik doğrulamasını uyguladım - Özellik izolasyonu için yeniden kullanılabilir repository ve service desenleri ekledim - Streaming WebSocket desteğine sahip yapay zeka chatbot modülünü entegre ettim - Üretim trafiği için güvenlik ve observability middleware'i geliştirdim - Migration, environment ve Docker öncelikli dağıtım iş akışı ekledim - Temiz API dokümantasyonu ve geliştirici oryantasyon yapısı hazırladım ## Links - **Source code** (0 stars, 0 forks): https://github.com/0Baris/fastapi-boilerplate ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/fastapi-boilerplate/1.png --- --- title: WhatsApp Chatbot with n8n description: Dinamik envanter mesajlaşmasını, bağlam takibini ve kötüye kullanım önleme kontrollerini yöneten bir yapay zeka chatbot otomasyonu. type: project url: "https://www.bariscemant.com/tr/projects/n8n-whatsapp-chatbot" year: 2026 role: Automation Developer status: maintained categories: [automation, ai] technologies: [n8n, Google Gemini, Google Sheets API, Webhook, JavaScript] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: tr --- # WhatsApp Chatbot with n8n > Dinamik envanter mesajlaşmasını, bağlam takibini ve kötüye kullanım önleme kontrollerini yöneten bir yapay zeka chatbot otomasyonu. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Automation Developer - **Year**: 2026 - **Status**: maintained - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/tr/projects/n8n-whatsapp-chatbot ## Overview Müşteri mesajlaşmasını otomatikleştirmek, konuşma bağlamını korumak ve üretim webhook trafiğinde katı kullanım/güvenlik kurallarını uygulamak için Gemini ve Google Sheets ile bir n8n iş akışı kurgularken, operasyonları teknik olmayan ekipler için erişilebilir tuttum. ## Technologies n8n, Google Gemini, Google Sheets API, Webhook, JavaScript ## Key Features - Gemini prompt orkestrasyonu kullanarak envanter farkındalıklı WhatsApp yanıtlarını otomatikleştirdim - Teknik olmayan ekipler için Google Sheets tabanlı durum ve konuşma günlükleme sistemi kurdum - Yanıt ilgisini artırmak ve halüsinasyonları azaltmak için bağlam pencereleri uyguladım - Yetkili bir müşteri havuzu oluşturdum ve bilinmeyen webhook trafiğini ayırdım - Kötüye kullanımı önlemek için rate limit, günlük kotalar ve sessiz engelleme uyguladım - Yanıt kalitesini korurken API kullanımını ve operasyonel maliyeti optimize ettim ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/n8n-chatbot/1.png --- --- title: MyVox description: Çalışanların yasal haklarını öğrenmesi ve korumasına yönelik web tabanlı bir hukuki danışmanlık platformu. type: project url: "https://www.bariscemant.com/tr/projects/myvox" year: 2025 role: Full Stack Developer status: live categories: [web, backend] technologies: [NestJS, MongoDB, PostgreSQL, Swagger, DigitalOcean] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: tr --- # MyVox > Çalışanların yasal haklarını öğrenmesi ve korumasına yönelik web tabanlı bir hukuki danışmanlık platformu. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Full Stack Developer - **Year**: 2025 - **Status**: live - **Organization**: Neon Apps — Junior Full Stack Developer (https://neonapps.co) - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/tr/projects/myvox ## Overview Platformun backend'ini NestJS ile yeniden inşa ettim, verileri hiçbir veri kaybı olmadan PostgreSQL'den MongoDB'ye taşıdım ve geliştirmeden üretime kadar karmaşık UI durumu ile altyapı zorluklarını çözerek güvenilir bir web deneyimi sundum. ## Technologies NestJS, MongoDB, PostgreSQL, Swagger, DigitalOcean ## Key Features - Üretim verilerini hiçbir veri kaybı olmadan PostgreSQL'den MongoDB'ye taşıdım - Eski kodu yamamak yerine backend servislerini NestJS ile yeniden mimariledim - Mobil ekibin oryantasyonu için Swagger üzerinden yapılandırılmış API dokümantasyonu sundum - Çok sayıda durum içeren Figma tasarımlarını ve yeniden kullanılabilir UI yapılarını uyguladım - Tekrarlayan sunucu sorunları için kalıcı çözümlerle sistem güvenilirliğini artırdım - Teknik müşteri iletişimini ve teslimat kararlarını uçtan uca yönettim ## Links - **Website**: https://www.neonapps.co/projects/myvox - **iOS App Store**: https://apps.apple.com/us/app/myvox/id6454901670 ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/cover.jpg - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/1.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/2.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/3.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/4.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/5.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/6.png - https://www.bariscemant.com/images/projects/myvox/7.png --- --- title: Django E-commerce Project description: Kimlik doğrulama, ürün kataloğu, sepet akışı ve sipariş yönetimine sahip, tam özellikli bir e-ticaret platformu. type: project url: "https://www.bariscemant.com/tr/projects/django-ecommerce" year: 2024 role: Full Stack Developer status: archived categories: [web, backend] technologies: [Python, Django, PostgreSQL, SQLite, Bootstrap, Docker] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: tr --- # Django E-commerce Project > Kimlik doğrulama, ürün kataloğu, sepet akışı ve sipariş yönetimine sahip, tam özellikli bir e-ticaret platformu. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Full Stack Developer - **Year**: 2024 - **Status**: archived - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/tr/projects/django-ecommerce ## Overview Ürünlere göz atmaktan ödemeye kadar uzanan eksiksiz bir müşteri akışına sahip, günlük iş operasyonlarını desteklemek üzere ürün ve sipariş yönetimi için admin taraflı operasyonel kontroller de içeren uçtan uca bir e-ticaret uygulaması geliştirdim. ## Technologies Python, Django, PostgreSQL, SQLite, Bootstrap, Docker ## Key Features - Kullanıcı kimlik doğrulama, profil ve çoklu adres yönetimi uyguladım - Ürün detayı ve kategoriye göre gezinme deneyimine sahip katalog sayfaları oluşturdum - Miktar güncellemeleri ve kupon kullanımı dahil sepet işlemlerini geliştirdim - Onay durumu yönetimine sahip güvenli sipariş ve ödeme akışı ekledim - Stok yönetimini ve Django admin tabanlı operasyon panelini entegre ettim - Mobil ve masaüstü kullanıcılar için responsive UI davranışı tasarladım ## Links - **Source code** (2 stars, 0 forks): https://github.com/0Baris/django-ecommerce-project ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/django-ecommerce/1.png --- --- title: Sahibinden Scraper description: Sahibinden'den özelleştirilebilir filtrelerle araç ilanlarını toplayan ve veritabanında saklayan Python tabanlı bir veri kazıyıcı. type: project url: "https://www.bariscemant.com/tr/projects/sahibinden-scraper" year: 2024 role: Python Developer status: archived categories: [automation, backend] technologies: [Python, Nodriver, BeautifulSoup, SQLite, PostgreSQL, psycopg2] author: Baris Cem Ant site: "https://www.bariscemant.com" language: tr --- # Sahibinden Scraper > Sahibinden'den özelleştirilebilir filtrelerle araç ilanlarını toplayan ve veritabanında saklayan Python tabanlı bir veri kazıyıcı. - **Built by**: Baris Cem Ant, Full Stack Developer (https://www.bariscemant.com) - **Role**: Python Developer - **Year**: 2024 - **Status**: archived - **HTML version of this page**: https://www.bariscemant.com/tr/projects/sahibinden-scraper ## Overview Filtre tabanlı veri çekmeyi otomatikleştiren ve normalize edilmiş verileri sonraki analiz ile tekrarlanabilir raporlama iş akışları için SQLite veya PostgreSQL'de saklayan, otomobil ilanlarına yönelik bir scraping hattı geliştirdim. ## Technologies Python, Nodriver, BeautifulSoup, SQLite, PostgreSQL, psycopg2 ## Key Features - Tarayıcı tabanlı scraping akışıyla ilan toplamayı otomatikleştirdim - Model, yıl, motor hacmi ve şanzıman için dinamik filtre kontrolleri ekledim - SQLite ve PostgreSQL için çift veri saklama desteği uyguladım - Net bir veritabanı geçiş davranışına sahip yapılandırılmış environment konfigürasyonu oluşturdum - Tekrarlanabilir yerel kurulum ve çalıştırma iş akışı hazırladım ## Links - **Source code** (28 stars, 6 forks): https://github.com/0Baris/sahibinden-scraper ## Screenshots - https://www.bariscemant.com/images/projects/sahibinden-scraper/1.png