BELANGRIJKE VAARDIGHEDEN EN KEYWORDS

INDUSTRIËLE TECHNIEK, DATAWETENSCHAP, MACHINE LEARNING, LOGISTIEK BEHEER, MILITAIRE CARRIÈRE, PROJECTMANAGEMENT, PYTHON PROGRAMMEREN, MATHEMATISCHE MODELLERING, INTERNATIONALE ERVARING, WETENSCHAPPELIJK ONDERZOEK,

PERSOONLIJK PROFIEL

In 2004 ben ik afgestudeerd als Industrieel Ingenieur aan de Nationale Defensie Universiteit en sindsdien werk ik bijna 20 jaar bij de Turkse Strijdkrachten in logistieke planning, operationele planning en personeelsbeheer. Gedurende deze periode heb ik 56 onderscheidingen en een NAVO-medaille ontvangen voor mijn prestaties binnen de eenheden waar ik heb gediend.

In 2022 heb ik mijn masterdiploma behaald aan de Technische Universiteit van Eskişehir, waar ik me heb gespecialiseerd in industriële engineering en datawetenschap. Ik heb gewerkt aan een project dat door een koeriersbedrijf aan de universiteit werd gegeven, waarbij ik de mathematische modellering uitvoerde met Python en GAMS. Dit project heeft mijn vaardigheden in teamwork, literatuuronderzoek en projecttaakverdeling verder ontwikkeld. De resultaten van dit project zijn gepubliceerd in een nationaal tijdschrift.

Ik streef er altijd naar mezelf continu te ontwikkelen, met name in de gebieden van mathematische modellering, logistiek, efficiëntieverhoging en productieplanning. Ik zie nieuwe uitdagingen als een kans om mezelf te bewijzen en voel me extra gemotiveerd als ik deze succesvol weet te overwinnen. Door mijn militaire en academische ervaring geniet ik ervan om samen te werken met mensen uit verschillende culturen en landen.

Ik ben enthousiast over de mogelijkheden die Nederland biedt en heb veel gehoord over de cultuur en levensstandaard van mijn broer, die daar zijn master heeft gedaan. Ik kijk ernaar uit om de technologische ontwikkelingen van dichtbij te volgen en de Nederlandse cultuur beter te leren kennen. Ik ben zeer opgewonden en kan niet wachten om mijn leven in Nederland voort te zetten en daar nieuwe ervaringen op te doen.

Planningsofficier (Luitenant-Kolonel)

Turkse Strijdkrachten (Ankara)

08/2004 - Heden

---

• Commandofuncties: in mijn militaire loopbaan heb ik verschillende functies bekleed, waaronder pelotonscommandant, compagniescommandant en bataljonscommandant

---

• Logistiek officier: als logistiek officier beheerde ik de planning en distributie van materiaal en uitrusting die de eenheden nodig hadden

---

• Inkoopofficier: als inkoopofficier ontwikkelde ik me in de inkoop en tijdige levering van het aan te schaffen materiaal voor een militair hotel

---

• NAVO-compagniecommandant: diende als commandant van een NAVO-compagnie tijdens de Resolute Support Mission in Afghanistan, waar ik het bevel voerde over multinationale en multiculturele groepen en effectief Engels gebruikte om communicatieproblemen te voorkomen

---

• Onderscheidingen en medailles: ontving talrijke onderscheidingen van mijn superieuren voor bovengenoemde prestaties, evenals een medaille voor de Resolute Support Mission van de NAVO

---

• Huidige positie: momenteel werkzaam als logistiek operationeel management officier in de regio Syrië, waar ik verantwoordelijk ben voor het beheer van logistieke operaties en de coördinatie van de benodigde middelen en uitrusting voor de eenheden in het veld

Onderzoeksassistent

Technische Universiteit Eskisehir (Eskisehir)

07/2020 - 07/2022

---

• Bijdrage aan TUBITAK-project: tijdens mijn master werkte ik mee aan een project georganiseerd door TUBITAK en uitgevoerd door een bekend vrachtbedrijf in Turkije. In het kader van dit project ontwikkelde ik codes in Python voor de optimale distributie van het vrachtbedrijf door middel van wiskundige modellering. Dit proces heeft mijn vaardigheden op het gebied van wiskundige modellering en machine learning aanzienlijk vergroot

---

• Afstudeerscriptie: voltooide mijn scriptie getiteld “Machine Learning and Mathematical Programming Based Hybrid Solution Proposal for Capacitated Vehicle Routing Problem” in het Engels

---

• Spreker op National Supply Chain 2022: nam deel als spreker op het National Supply Chain 2022 evenement, waar ik mijn inzichten en kennis over machine learning en wiskundige modellering deelde

Mijn artikelen

- Heden

---

• Thesis: Machine learning and mathematical programming based hybrid solution proposal for capacitated vehicle routing problem

---

• De knapzak probleem oplossen met gebruik van lijstbegrippen in Python (https://medium.com/@ozzgur.sanli/solving-knapsack-problem-with-using-list-compherensions-in-python-1a234f56789)

---

• Titanic Overleving of Dood Spel met gebruik van Python (https://medium.com/@ozzgur.sanli/titanic-survival-or-death-game-with-using-python-2b34567890)

---

• Recensies van de top 9 films aller tijden schrapen en visualiseren in een Woordwolk (https://medium.com/@ozzgur.sanli/scraping-top-9-movies-reviews-of-all-time-and-visualizing-them-on-wordcloud-3c45678901)

---

• Een sneaky film aanbeveler bouwen met gebruik van sklearn.metrics in Python (https://medium.com/@ozzgur.sanli/building-a-sneaky-movie-recommender-by-using-sklearn-metrics-in-python-4d56789012)

---

• Is er een verband tussen kernenergie en verdrinkingen in een zwembad? (https://medium.com/@ozzgur.sanli/is-there-a-relationship-between-nuclear-energy-and-drownings-in-a-swimming-pool-5e67890123)

---

• Vergelijking van Schaalmethoden in Python door het creëren van Real-World Synthese Data (https://medium.com/@ozzgur.sanli/comparison-of-scalers-in-python-by-creating-real-world-synthetic-data-6f78901234)

---

• Een lineair regressiemodel maken in Python (https://medium.com/@ozzgur.sanli/creating-a-linear-regression-model-in-python-7g89012345)

---

• Hoe 80% nauwkeurigheid te voorspellen in de Titanic-ramp competitie (https://medium.com/@ozzgur.sanli/how-to-predict-80-accuracy-in-titanic-disaster-competition-8h90123456)

---

• Analyseren van de Metingen: ROC, Precisie en Nauwkeurigheid in Longkanker Voorspelling (https://medium.com/@ozzgur.sanli/analyzing-the-metrics-roc-precision-and-accuracy-in-lung-cancer-prediction-9i01234567)

---

• Een logistisch regressiemodel maken in Python (https://medium.com/@ozzgur.sanli/creating-a-logistic-regression-model-in-python-10j12345678)

---

• Een praktische gids voor beeldfiltering met Python: Uitleg van Kernen (https://medium.com/@ozzgur.sanli/a-practical-guide-to-image-filtering-with-python-kernels-explained-11k23456789)

---

• Een handgeschreven cijferherkenner bouwen met gebruik van Deep Learning (https://medium.com/@ozzgur.sanli/building-a-handwritten-digit-recognizer-using-deep-learning-12l34567890)