Ercan Ermis

Sono Ercan Ermis. Ingegnere senior di piattaforma cloud con sede nei Paesi Bassi. Scrivo qui di IA, LLM, agenti e il lavoro di ingegneria necessario per portarli in produzione.

Come sono arrivato qui

Il primo computer della mia vita è stato un Amstrad con due lettori floppy da 5,25 pollici, Floppy A e Floppy B, comprato da mio padre nel 1986 per la sua attività. La vera storia d’amore è iniziata nel 1998, in quarta elementare, quando la mia insegnante installò Linux su una delle macchine Windows 95 nel laboratorio informatico della scuola e disse “questo è Linux, è software libero”. Poi Pac-Man è apparso su quello schermo nero e per me è stata la fine.

Perché funziona questa cosa. Come funziona davvero. Cos’altro posso farle fare. Come posso farle fare quello in modo diverso. Più di trent’anni dopo continuo a pormi queste quattro domande e sono ancora alla tastiera. Le ore davanti a un computer sono sempre state il posto in cui mi sento più a mio agio e più in pace. Il lavoro sull’IA su questo sito è una continuazione della stessa curiosità, solo con un nuovo insieme di primitive.

I post su questo sito provengono da sistemi di produzione reali e progetti paralleli, non da slide. Ridurre i costi di Bedrock Knowledge Base del 90 percento migrando da OpenSearch Serverless. Le primitive agentiche presentate al re:Invent. Cosa cambia Kiro per il ciclo di sviluppo. Il pattern dietro S3 Vectors. Ogni post mostra com’è stato realmente fare il lavoro, con i numeri e i modi di guasto.

Dove si inserisce

L’IA si muove veloce. Lo strato di hype si muove più veloce. Scrivo per ingegneri che sanno già cos’è un embedding, che hanno già portato una chiamata LLM in produzione, e che vogliono il trade-off, il numero di costo o il modo di guasto che non è entrato nella keynote di lancio.

Il bias è verso:

  • Numeri reali da carichi reali, non benchmark sintetici.
  • Pattern consapevoli dei costi. Consumo di token, archiviazione vettoriale, latenza di inferenza contano tutti.
  • Analisi onesta dei modi di guasto. Cosa si rompe a scala. Cosa non sopravvive a un lunedì.
  • Igiene ingegneristica applicata all’IA. Stessa revisione, stessa osservabilità, stesso pensiero sul raggio d’impatto.

Credenziali e comunità

  • Ingegnere senior di piattaforma cloud con oltre 7 anni su AWS.
  • AWS Certified Solutions Architect, Associate.
  • AWS Community Builder dal 2022.
  • Organizzatore del capitolo di Rotterdam per Claude Community NL. Segui il meetup di Rotterdam su meetup.com/claude-rotterdam, primo evento in arrivo.
  • Fondatore di İzmir Yazılım Ağı (1.239 membri, 57 eventi).

Sito gemello

Per notizie curate sull’IA, link e bollettini commentati, vedi news.ercan.ai. Questo sito (ercan.ai) è per note sul campo in formato lungo; news.ercan.ai è il feed in formato breve.

Altri scritti

Consulenza e advisory

Accetto un piccolo numero di incarichi di consulenza in IA e ML applicato. Mi piace questo lavoro. Mi tiene dentro vincoli reali di produzione, che è dove nascono i pattern utili.

Come lavoro con i team:

  • Advisory piattaforma IA/ML. Il tuo team sta superando la fase di prototipo e ha bisogno di fondamenta sicure e attente ai costi per carichi di lavoro LLM. Bedrock, SageMaker, archiviazione vettoriale, routing dell’inferenza, guardrail. Aiuto a progettare l’architettura e il modello operativo intorno.
  • Sviluppo su progetto. Hai una funzionalità IA specifica o una pipeline da consegnare. La costruisco con il tuo team, trasferisco la proprietà e documento i modi di guasto così non li riscoprite il prossimo trimestre.
  • Ottimizzazione dei costi AWS per carichi IA. Bedrock Knowledge Base, OpenSearch Serverless, throughput provisionato. La maggior parte dei team paga il 60-90% in più perché il modello di prezzo non è ovvio. Trovo lo spreco, ristrutturo lo stack e ti consegno il dashboard dei costi.

La superficie più ampia su cui faccio consulenza, nel caso il problema sia più largo dell’IA: AWS, architettura cloud, pipeline CI/CD, Linux, strumenti GitHub e GitLab, Terraform, Kubernetes ed EKS, osservabilità, ottimizzazione dei costi e migrazione. I carichi IA si appoggiano su quello stack; in pratica i due sono un unico incarico, non due.

Incarichi piccoli e mirati. Se ciò che stai costruendo si sovrappone ai temi di questo sito, contattami su LinkedIn. Dimmi cosa stai cercando di consegnare e che aspetto ha il collo di bottiglia.

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