Kariyer Mimarı AI, üniversite öğrencilerinin kariyer yönelimlerini derinlemesine analiz etmek amacıyla İki Faktörlü (İlgi ve Kişilik) Psikometrik Modelin Üretken Yapay Zekâ (LLM) ile sentezlendiği kurumsal ve akademik bir araştırma platformudur.
Bu proje, TÜBİTAK 2209-A Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri Destekleme Programı kapsamında desteklenmiş olup, canlı sürümüne kariyermimari.tech adresinden ulaşılabilmektedir.
Geleneksel kariyer rehberliği sistemleri (örn. sadece Holland-RIASEC envanteri) genellikle çok geniş ve yüzeysel meslek kategorileri sunar. Bu proje; "Kural Tabanlı" geleneksel algoritmalar ile RIASEC + OCEAN + LLM Sentezine dayalı yenilikçi yapay zekâ yaklaşımlarını deneysel olarak karşılaştırır. Sistem, kullanıcı tatminini, veri tutarlılığını ve öneri detay seviyesini bilimsel metodolojilerle ölçmeyi hedefler.
- Conversational UI (Sohbet Odaklı Akış): Sıkıcı ve doğrusal anket formları yerine kullanıcıyı sıkmayan, ChatGPT benzeri dinamik ve responsive (duyarlı) bir onboarding arayüzü.
- Gelişmiş A/B Deney Motoru: Kullanıcıları arka planda otomatik olarak Kontrol (Grup A - Kural Tabanlı) ve Deney (Grup B - Doğrudan AI) gruplarına izole etme mantığı.
- Post-Survey Reveal Stratejisi: Kontrol grubundaki kullanıcıların anket sonrasında motivasyonunu artırmak ve CRO optimizasyonunu sağlamak amacıyla, süreç sonunda gerçek yapay zekâ analiz rapor kilidini açma mekanizması.
- Korumalı Admin & KVKK Uyumlu Export:
x-admin-passwordtabanlı middleware ve sessionStorage korumalı akademik yönetim paneli. Supabase verilerini (participants, feedback, test_results) birleştirerek akademik analizlere uygun, KVKK uyumlu CSV dışa aktarım desteği. - Masaüstü & Mobil UI Optimizasyonu: Masaüstünde dinamik daraltılabilir yan menü (collapsible sidebar), mobil cihazlarda ise
100dvhdikey sabitleme ve güvenli alt boşluk (safe-area) entegrasyonu.
- Frontend: Vanilla JavaScript (Modüler mimari), HTML5, Tailwind CSS
- Backend: Node.js, Express.js (Vercel Serverless ve Rewrites uyumlu)
- Veritabanı: Supabase (PostgreSQL / İlişkisel şema tasarımı)
- AI Entegrasyonu: Google Gemini 2.0 Flash (Groq fallback katmanlı ve kota yönetimli)
- DevOps/Dağıtım: Vercel entegrasyonu ve otomatik sistem durumu doğrulayan
GET /api/healthkontrol rotası.
Sistem mimarisi, ilişkisel veri tabanı şemaları, API rotaları ve kapsamlı A/B test test raporları için docs/ klasörünü inceleyebilirsiniz:
Proje Yürütücüsü: Atakan Bıyıkoğlu | Akademik Danışmanlık ve Kurum: Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi