Bugün GDG Gaziantep’in düzenlediği DevFest 2025 etkinliğindeydim. Üç farklı konuşmacıdan dinlediklerim ve sorduğum sorulardan çıkardığım notları sizlerle paylaşmak istedim. Özellikle yapay zeka çağında yazılımcı olarak kendimizi nasıl konumlandırmalıyız, hangi teknolojileri tercih etmeliyiz ve günlük işlerimizi nasıl daha verimli hale getirebiliriz gibi sorulara yanıt aradım.
AI Öncesi ve Sonrası: Uğur Umutluoğlu’ndan Çıkarımlar
Uğur Umutluoğlu’nun sunumunda en dikkat çekici kısım, yapay zekanın junior seviyesindeki işleri başarıyla yapabildiği gerçeğiydi. Sunumunda paylaştığı “AI Öncesi ve Sonrası” tablosu durumu çok net özetliyordu.
Yapay zeka günümüzde CRUD işlemleri, basit MVP projeleri gibi temel seviye görevleri oldukça başarılı bir şekilde gerçekleştirebiliyor. Bu da junior geliştiricilerin geleneksel olarak yaptığı işlere denk geliyor. Ancak burada önemli bir nokta var: Junior’ların kendilerini farklılaştırması gerekiyor.
Tabloda gösterdiği “Geliştirme İşlerinde Junior Etki Alanları” başlıklı bölüm çok önemliydi. Yapay zekanın henüz başaramadığı, junior geliştiricilerin öğrenmesi gereken kritik alanları gösteriyordu. Maalesef telefon kamerasıyla çok net çekemediğim için detayları tam okuyamadım, ancak bu tabloyu isteyip yazıya ekleyeceğim. Bu alanlara hakim olan junior geliştiriciler, piyasada kendilerini farklılaştırabiliyorlar.
Backend dilleri konusunda sorduğum soruya verdiği cevap oldukça aydınlatıcıydı: Java, .NET ve Node.js arasında tercih yaparken piyasayı iyi analiz etmek gerekiyor. Ülkemizde ve Avrupa’da Java ile .NET daha yaygın. Özellikle bankalar ve kurumsal firmalar Java tercih ediyor. Amerika’da ise Node.js daha popüler – bunun sebebi startup ekosisteminin daha yoğun olması. Java ile iş bulma süreci .NET’e göre biraz daha zorlu olsa da, bulduğunuzda karşılığı genellikle daha yüksek oluyor. Piyasada az Java yazılımcısı var ama yazanlar değerli kabul ediliyor.
Üniversite boyunca nasıl bir yol izlemeli konusundaki düşüncesi çok pratikti: İlk iki yıl temellere odaklanmalı, yazılımı öğrenmeli ve altyapıyı sağlam kurmalıyız. Son iki yıl ise yapay zeka ile entegre çalışmalı, pair programming yapmalıyız. AI’ı bir çalışma arkadaşı gibi kullanmak en mantıklı yaklaşım.
Öne çıkmak için yapay zekanın yapamadığı işlere odaklanmalıyız: karmaşık mimari kararlar, sistem tasarımı, optimizasyon ve problem çözme yetenekleri. Ve tabii ki, sürekli proje geliştirmeliyiz.
n8n ile Otomasyon: Semih Kışlar’dan Öğrendiklerim
Semih Kışlar’ın n8n sunumu, etkinliğin en pratik çıktılarından biriydi. Vodafone’un n8n kullanarak siber güvenlik tarafında 2.2 milyon sterlin tasarruf etmesi, bu aracın potansiyelini göstermesi açısından etkileyiciydi.
Paylaştığı kullanım senaryoları oldukça ilginçti. İki farklı workflow’dan bahsetti:
İlki commit mesajlarıyla ilgili: Biliyorsunuz, bazen “fix” veya “update” gibi belirsiz commit mesajları atıyoruz. GitHub’a push yapıldığında tetiklenen workflow, bu commitleri analiz ediyor ve daha anlamlı hale getiriyor. Commit mesajlarını düzenliyor, hatta gerektiğinde README dosyalarını bile otomatik güncelleyebiliyor.
İkincisi ise release süreçleriyle ilgili: Yeni sürümler yayınlandığında, şirketteki tüm birimlere neler değişti, neler eklendi bunları iletmek zor olabiliyor. n8n workflow’u bu sorunu çözüyor. Her birime göre özelleştirilmiş açıklamalar hazırlıyor – teknik ekibe teknik detaylarla, diğer birimlere ise o birimin seviyesine göre daha anlaşılır bir dille. Böylece herkes kendi ihtiyacına göre bilgilendiriliyor.
Kişisel kullanımı da dikkatimi çekti. Sabah rutini için kurduğu workflow var: Sabah uyandığında Gmail ve takvim entegrasyonu sayesinde günün toplantılarını, konularını ve etkinliklerini özetlenmiş bir şekilde alıyor.
n8n’in rakiplerine göre avantajları var tabii. En büyük eksi yanı credentials (kimlik bilgileri) ekleme sürecinin başta biraz zorlayıcı olması. Ancak bir kere ekledikten sonra diğer workflow’larda kolayca kullanabiliyorsunuz.
İş başvuruları konusunda verdiği tavsiye çok değerliydi: Teknasyon olarak gelen başvurulara baktıklarında GitHub’da yarım bırakılmış projeler görüyorlarmış. “Tam bitirilmiş projeler yapın” dedi. Mobile geliştirmeye başlayacak biri için önerisi ise projelerinizi mümkünse store’a yüklemek. Bazı iş ilanlarında “store’da uygulaması olan” şartını görüyorsunuz çünkü. Şirketler bu süreci deneyimlemiş kişileri arıyor.
Teknoloji yığınları konusunda sorduğum soruda Teknasyon’da PHP, Node.js ve Go kullandıklarını öğrendim. Veritabanı tarafında PostgreSQL kullanırken, bir projede veri büyüklüğünden dolayı MongoDB’ye geçiş yapmışlar.
Temeller Her Zaman Önemli: Mert Cobanov ile Sohbet
Mert Cobanov’un veri bilimi ve istatistik sunumunun bir kısmını dinledikten sonra kendisiyle konuşma fırsatı buldum. En çok konuştuğumuz konu, kaynak seçimi konusundaki yaklaşımıydı: Udemy veya Coursera yerine kitap okumasını öneriyor. Kendisi de aktif olarak kitap yazıyormuş şu an.
“Kitaplar güncel değil gibi durmuyor mu?” diye sorduğumda hayır cevabı aldım. Gösterdiği kitapların oldukça güncel olduğunu, hatta bazı kitapların farklı kütüphanelere göre güncellenen versiyonlarının olduğunu anlattı. Bu yaklaşım, temelleri sağlam öğrenmek için gerçekten mantıklı.
Yazılımcı sağlığı konusunda açıldım kendisine. Eskiden spor yapıyormuş ancak bel ve bilek rahatsızlıkları nedeniyle bırakmış. Şimdi sadece yürüyüşe çıkıyormuş. Bu aslında bizim sektörde çok yaygın bir sorun – masa başında geçen uzun saatler bedeni zorluyor.
LLM ve yapay zeka projeleri üzerine konuşmamız oldukça teknik geçti. Local olarak Ollama’da DeepSeek 7B parametreli modelini RTX 3080’de kullandığımızı söyledim. ChatGPT kullanıyoruz ama ücret yerine local’de daha düşük maliyetli bir çözüm olup olmadığını sordum.
Öğrenme yolu konusunda da önemli bir noktaya değindi: Roadmap.sh gibi sitelerdeki roadmap’lerin çok karmaşık ve yoğun olduğunu, bunların insanın gözünü korkutabileceğini söyledi. Gerçekten de o roadmap’lere baktığınızda öğrenilmesi gereken o kadar çok şey var ki, nereden başlayacağınızı bilemeyebiliyorsunuz. Bu yüzden adım adım, temelden ilerlemek ve kendini bu karmaşıklığa kaptırmamak önemli.
RTX 3080’de DeepSeek 7B gibi modeller performans açısından sınırlı kalıyor. ChatGPT API’nin fiyat-performans açısından çok daha mantıklı olduğunu, GPT’nin birçok ihtiyacı karşılayabildiğini söyledi. Tabii daha güçlü ekran kartlarında durum değişebilir diye düşünüyorum ben de, ama şu anki donanımımızla API kullanmak gerçekten daha akıllıca görünüyor.
Sonuç
DevFest 2025, bana sadece teknik bilgiler değil, aynı zamanda kariyerimde nasıl yol alacağıma dair pratik ipuçları da verdi. Yapay zeka ile nasıl yan yana çalışabileceğimizi, otomasyon araçlarıyla nasıl verimli olabileceğimizi ve hangi kaynaklara odaklanmamız gerektiğini öğrendim.
En önemli çıkarımım şu: Teknoloji hızla değişiyor, ama temeller sağlam olduğunda ve sürekli öğrenmeye açık olduğumuzda her değişime adapte olabiliyoruz. AI’ı bir tehdit olarak değil, bir çalışma arkadaşı olarak görmeli ve kendimizi sürekli geliştirmeliyiz. Tam bitirilmiş projeler yapmalı, kitap okumalı ve sağlığımızı ihmal etmemeliyiz.
GDG Gaziantep ekibine böyle değerli bir etkinlik için teşekkürler!