Job Description

TRAICK AI (Datasurgery Yazılım ve Danışmanlık A.Ş.), radyolojik görüntüleri yapay zekâ ile analiz ederek klinik karar süreçlerini destekleyen yenilikçi bir sağlık teknolojileri girişimidir. Amacımız; tanı süreçlerini hızlandırmak, hekimler arası yorum farklılıklarını azaltmak ve gereksiz biyopsi oranlarını düşürerek daha doğru ve erişilebilir sağlık hizmeti sunmaktır.

Geliştirdiğimiz sistemler; AI destekli klinik karar destek çözümleri, PACS entegrasyonları, cloud/on-premise hastane kurulumları ve yüksek ölçeklenebilir sağlık yazılım altyapılarını kapsamaktadır. Bu pozisyonda aday; backend mimarisinden deployment süreçlerine, observability yapılarından frontend entegrasyonlarına kadar uçtan uca ürün geliştirme süreçlerinde aktif rol alacaktır.

Requirements

Gerekliler

• 5+ yıl C# ve ASP.NET Core deneyimi,
• PostgreSQL + Firestore + event-driven (Pub/Sub, Kafka veya benzeri) yapılarla çalışma
• Modern frontend frameworklerinden en az biri ile deneyim (React, Next.js, Vue vb.)
• Docker ve container tabanlı deployment deneyimi
• Kubernetes deneyimi
• On-premise sistem kurulumu ve dağıtımı konusunda deneyim
• Temel network bilgisi (IP, DNS, port yönetimi, reverse proxy vb.)
• Cloud ortamlarında uygulama geliştirme/deployment deneyimi
• REST API, authentication ve servis mimarileri konusunda deneyim
• Domain-driven architecture ve clean code prensiplerine uygun API tasarımı
• Observability: Grafana, Prometheus, Loki/Tempo, OTEL
• Ürün ekibiyle birlikte scalable ve güvenilir backend tasarlama
• Türkçe ve İngilizce dil Yetkinliği

Artı Değer

• DICOM / PACS / sağlık teknolojileri
• Model inference servisi geliştirme (Python/.NET)
• Observability stack: Grafana/Tempo/Loki
• ML ops araçları: DVC, Comet, W&B
• Linux sunucu yönetimi bilgisi

Benefits

• Sağlık alanında gerçek ve ölçülebilir etki yaratan bir ürün üzerinde çalışma fırsatı
• Yapay zekâ, backend ve cloud teknolojilerinin merkezinde yer alma
• Modern, cloud-native mimari ile ölçeklenebilir ve güvenli sistemler
• Hızlı karar alma ve yalın, yetkin bir ekip yapısı
• Akademisyenler ve sektör profesyonelleriyle yakın çalışma imkânı
• Klinik yapay zekâdan üretim ortamına uzanan uçtan uca sorumluluk alma fırsatı