Bize Ulaşın
Sonuç bulunamadı.
Sena Sezer

Sena Sezer

Sektör Analisti
61 Makale
B2B Teknolojisinde Güncel Kalın
Sena, AIMultiple'da sektör analisti olarak çalışmaktadır. Yazılım geliştirme ve web sitesi tasarımı alanlarında deneyime sahip olup, teknik uygulamayı kullanıcı odaklı düşünceyle birleştirmektedir. Çok yönlü geçmişi, teknik analizi iş etkisiyle etkili bir şekilde birleştirmesini sağlamaktadır.

Araştırma ilgi alanları

Sena'nın araştırmaları, özellikle aşağıdaki alanlarda, gelişmekte olan yapay zeka mimarileri ve kurumsal yapay zeka altyapısı üzerine odaklanmaktadır:

  • Aracı tabanlı web mimarileri

  • yapay zeka hafıza sistemleri

  • MCP

  • Sohbet botları ve ChatGPT

  • Çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA)

Çalışmaları, otonom yapay zeka ajanlarının web ortamlarıyla nasıl etkileşim kurduğunu, bellek katmanlarının bağlamsal akıl yürütmeyi nasıl geliştirdiğini ve yapay zeka sistemlerinin kurumsal ortamlarda nasıl güvenli bir şekilde konuşlandırılıp yönetilebileceğini araştırıyor. Özellikle yapay zeka orkestrasyonu, sistem kontrolü ve güvenlik çerçevelerinin kesişim noktasıyla ilgileniyor.

Sena, AIMultiple kıyaslama ekibinin bir üyesidir. AIMultiple teknoloji ekibiyle birlikte, önde gelen MFT yazılım sağlayıcılarını içeren bir MFT, IGA kıyaslama ölçütü oluşturmak için çalışmaktadır.

Profesyonel deneyim

Sena, e-ticaret alanında 3 yılı aşkın teknik pazarlama deneyimine sahip olup, SEO stratejisi, ürün konumlandırma ve veri odaklı içerik optimizasyonuna odaklanmıştır. Arama sıralamalarını iyileştirme, site performansını artırma ve teknik ürün özelliklerini müşteri beklentileriyle uyumlu hale getirme konusunda uygulamalı deneyime sahiptir.

Pazarlama geçmişine ek olarak, yazılım geliştirme ve web sitesi tasarımı alanlarında da deneyime sahip olup, teknik uygulamayı kullanıcı odaklı düşünceyle birleştiriyor. Çok yönlü geçmişi, teknik analizi iş etkisiyle etkili bir şekilde birleştirmesini sağlıyor.

Eğitim

  • Boğaziçi Üniversitesi Psikolojik Danışmanlık bölümünden lisans derecesiyle mezun oldu.
  • Sena, kabul oranı %5 olan Recoded'da Ön Uç Geliştirme Eğitim Kampını tamamladı.

Sena Tarafından Son Makaleler

Kurumsal YazılımNis 10

2026 Yılının En İyi 10 SFTP Sunucu Yazılımı

Doğru SFTP sunucu yazılımını seçmek, bir kuruluş içinde güvenli ve verimli dosya transferlerini sürdürmek için çok önemlidir. Önde gelen SFTP sunucu yazılımı sağlayıcılarını belirlemek için çeşitli özellikler ve senaryolar üzerinden yönetilen dosya transferi (MFT) karşılaştırmalı bir test gerçekleştirdik.

Kurumsal YazılımNis 7

Mobil Cihaz Yönetimi Fiyat Karşılaştırması: 10+ Ürün

Mobil Cihaz Yönetimi (MDM) yazılımının fiyatlandırmasını anlamak çok önemlidir, çünkü maliyeti genellikle kuruluşunuzla birlikte artar. Fiyatlandırma modelleri şunları içerir: Cihaz başına maliyet ve teknisyen başına maliyet. MDM ürünlerini karşılaştırın: MDM fiyat karşılaştırması Sıralama: En ucuzdan en pahalıya. Bu sütunlardaki özelliklerin fiyatlara nasıl yansıdığını inceleyin.

Yapay Zeka AjanıNis 2

MCP Ağ Geçidi ile Yapay Zeka Araçlarına Erişimi Merkezileştirme

Yapay zeka araç entegrasyonunun evrimini inceleyeceğiz, Model Bağlam Protokolü'nün (MCP) ne olduğunu açıklayacağız ve MCP'nin tek başına neden üretim için hazır olmadığını göstereceğiz. Ardından, yapay zeka ajanlarını harici araçlara bağlamak için gerçek dünya ağ geçidi uygulamalarını inceleyeceğiz. OpenAI uyumlu ve hafif MCP Ağ Geçitleri, MCP araçlarının ajanlar ve yapay zeka istemcileri tarafından kolayca erişilebilir olmasını sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Siber güvenlikNis 2

2026 Yılında Günümüzün SOC'ları İçin En İyi 16 UEBA Kullanım Alanı

Web ağ geçitleri, güvenlik duvarları, IPS araçları ve VPN'ler gibi geleneksel güvenlik önlemleri, modern siber saldırılara karşı savunma için artık yeterli değil. Saldırganlar, kural tabanlı araçların asla işaretlemediği geçerli kimlik bilgilerini kullanarak rutin olarak faaliyet gösteriyor. UEBA sistemleri, insan kullanıcıların yanı sıra kullanıcı olmayan varlıkları da izleyerek, davranışsal temel çizgiler oluşturmak ve sapmaları tespit etmek için makine öğrenimini kullanarak bu açığı kapatıyor.

VeriNis 1

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi için En İyi 6 Veri Toplama Yöntemi

Bazı şirketler yapay zeka veri toplama hizmetlerine güvenirken, diğerleri verilerini kazıma araçları veya diğer yöntemler kullanarak toplar. Yapay zeka projelerinizi doğru verilerle beslemek için en iyi 6 yapay zeka veri toplama yöntemi ve tekniğine göz atın: Yapay Zeka Veri Toplama Yöntemlerine Genel Bakış 1.

Siber güvenlikNis 1

Tenable Nessus'a En İyi 5 Alternatif: Özellikler ve Karşılaştırma

DAST ve güvenlik açığı tarama araçları pazarında birçok önemli seçenek mevcuttur. Araştırmalarımız ve DAST kıyaslamamız temelinde Tenable Nessus'a en iyi alternatifleri seçtik.

Siber güvenlikMar 30

En İyi 5 DNS Güvenlik Çözümü: Özellikler ve Karşılaştırma

En iyi DNS güvenlik çözümlerini, özelliklerini, fiyatlarını ve benzersiz yönlerini karşılaştırarak ağınız için doğru korumayı bulmanıza yardımcı olduk. Neden önerdiğimizi görmek için ürün adlarına tıklayın: Karşılaştırma Sonuçları Piyasada 20'den fazla DNS güvenlik aracı varken, doğru olanı seçmek kolay değil.

Yapay Zeka AjanıMar 27

20'den fazla Yapay Zeka Ajanı Oluşturucu: Microsoft, CrewAI, LangGraph ve daha fazlası

Dokümantasyonu inceledikten ve bu yapay zeka ajan oluşturucularını test etmek için birkaç saat harcadıktan sonra, en iyi açık kaynaklı çerçevelerin ve düşük kodlu/kodsuz platformların bir listesini derledik. Yapay zeka ajan oluşturucu kullanım örneklerini göstermek için, CrewAI ile ürün uzmanı bir ajan oluşturma konusunda bir eğitim sunduk.

Siber güvenlikMar 27

En İyi 10+ SIEM Sistemi ve En İyi Çözümü Seçme Rehberi

SIEM sistemleri, yalnızca log toplama araçlarından çok daha fazlasına dönüştü. Bazı satıcılar, UEBA, SOAR ve EDR yeteneklerini içeren birleşik ürün paketleri geliştirerek bunları "yeni nesil" SIEM'ler olarak tanıtıyor. Diğerleri ise geleneksel olay ve log yönetimine odaklanan ürünler sunuyor.

Siber güvenlikMar 26

En İyi Açık Kaynak UEBA Araçları ve Ticari Alternatifleri

Özünde, UEBA çözümleri, ister gerçek zamanlı veri akışlarından isterse geçmiş veri kümelerinden olsun, verilerdeki kalıpları belirler.