İK / Eğitim — Onboarding

Beren

Eğitim koçu / Onboarding

Yerel · Llama 3.1 8B Eğitmen · Claude Sonnet 4.6 4 dk okuma

Otuz günün özeti

Gün 1
Beren tanıtım: yeni çalışan FAQ + dokümantasyon yönlendirme
Maturity 0
Hafta 1
30 yeni çalışan sorusu, ilk LoRA seansı
Maturity 25
Hafta 4
Onboarding checklist takibi, kişiselleşmiş öğrenme planı
Maturity 55
Ay 3
Yeni çalışan ortalama hazır olma süresi 6 hafta → 4 hafta
Maturity 75
Ay 6
Beren sürekli eğitim önerileri yapıyor — kıdemli çalışana bile
Maturity 85

Beren nedir?

Beren, şirket içi eğitim ve onboarding rolünde yetişen agent. Dört ana görev:

  1. Yeni çalışan FAQ — “VPN nasıl bağlanır?”, “Maaş ne zaman yatar?”, “Hangi araçlara erişimim var?”
  2. Dokümantasyon yönlendirme — handbook, süreç dökümanları, kod tabanı README’leri
  3. Kişiselleşmiş öğrenme planı — rolüne + tecrübesine + hızına göre öneri
  4. Sürekli eğitim — kıdemli çalışana bile yeni teknoloji / proses güncellemesi

Üç ay sonra yeni çalışan hazır olma süresi 6 hafta → 4 haftaya iniyor.

Otuz günün özeti

(Yukarıda journal.)

Onboarding senaryosu

Yeni başlayan yazılım mühendisi adayı:

[Yeni çalışan, gün 1]: VPN nasıl bağlanırım?
[Beren]: 
  Wiki sayfası: docs.firma.com/it/vpn
  Senin macOS olduğun için Tunnelblick + ovpn config kullanıyoruz.
  Config dosyasını IT'den iste; yarına kadar gelir.
  Vpn'e bağlanmadan kod tabanına push edemezsin — gece bunu hatırlat.

[Yeni çalışan, gün 3]: Code review hangi araçtan yapılıyor?
[Beren]:
  GitHub PR'larında. Senin takımın convention:
    - PR title: "feat(scope): summary" (Conventional Commits)
    - 2 reviewer minimum
    - 24 saat içinde merge edilmezse re-ping
    - Squash merge varsayılan
  
  Senin takımının PR örnekleri için: github.com/firma/repo/pulls

[Yeni çalışan, gün 8]: Müşteri verisini test ortama kopyalayabilir miyim?
[Beren]:
  Hayır — KVKK §6 (özel nitelikli) için yasak.
  Test verisi için: docs.firma.com/data/synthetic-test-data
  Synthetic data generator var: scripts/gen-test-data.py
  
  Eğer gerçek prod data kopyası gerekiyorsa: 
  IT lead onayı + Privacy Officer toplantısı.

Beren her cevapta hem şirket DNA’sıyla konuşuyor (nasıl yapıyoruz) hem doküman bağlantısı veriyor (deep dive isteyene).

LMS ile farkı

LMS (Articulate, Moodle)Beren
YapıYapılandırılmış kursKonuşma asistanı
HızSabit (kullanıcı kendine ayarlar)Adaptif (kullanıcının hızı)
İçerikÖnceden hazırDinamik üretilir
TetikleyiciKullanıcı LMS’e giderÇalışan Slack/IDE’de soruyor
KişiselleşmeSınırlıBayesian profil + üslup

İkisi paralel: LMS resmi kurslar, Beren günlük asistan.

Sürekli eğitim

Beren onboarding sonrası da etkin:

[6 ay sonra, kıdemli geliştirici]: 
  PostgreSQL'de neden CTE kullanmalıyız subquery yerine?

[Beren]:
  Senin takım style'ı: CTE'leri okunabilirlik için tercih ediyoruz.
  Performans karşılaştırması (mart 2026 ekibimizin benchmark'ı):
    - Basit subquery: %3 daha hızlı
    - CTE: %12 daha okunabilir (review time)
    - Recursive CTE: subquery'le yapılamaz
  
  Karar genelde okunabilirlik lehine. Bu kuralın istisnası: 
  hot-path query'lerde performance > okunabilirlik.
  
  Daha derin: handbook/sql-style.md

Beren şirketin tarihini (mart 2026 benchmark’ı) hatırlıyor — geçici asistan değil, birikim sahibi.

Sona

Beren, eğitim koçu rolünde kollektif hafıza olur. Her yeni çalışan aynı soruları sormak zorunda değil; Beren önceki çalışanların öğrendiklerini biriktiriyor. Onboarding süresi kısalıyor; kıdemli çalışan da Beren’le sürekli güncelleniyor.

Şirket DNA’sıyla yetiştirilen bir koç — başkasının asistanı değil.

Sıkça sorulanlar

Beren LMS yerine geçiyor mu?
Geçmiyor — tamamlıyor. LMS (Articulate, Cornerstone, Moodle) yapılandırılmış kurslar. Beren **konuşma** asistanı — ad-hoc soru cevap, dokümantasyon yönlendirme, kişiselleşmiş plan. İkisi paralel çalışır.
Şirket DNA'sını nasıl öğreniyor?
Tezgah'a şirketin iç dokümantasyonu (handbook, süreç dökümanları, eğitim materyali) verilir; Beren bu kaynakları yerel pod'da indeksler. Onay/red akışıyla 'doğru cevap' örüntüsünü öğrenir. Üç ay sonra şirketin tarzında konuşuyor.
Yeni çalışan onboarding süresi ne kadar kısalır?
Tipik: 6-8 hafta → 4-5 hafta. Beren'in katkısı: ad-hoc soru anlık cevaplanıyor (insan beklemiyor); kişiselleşmiş öğrenme planı çalışanın hızına göre; hatırlatıcı + checklist takibi otomatik.
Çalışan verisi KVKK için?
Yeni çalışan profil verisi (KVKK §5) — Beren pod'unda yerel kalır. Bulut eğitmenine giden örnekler özetlenmiş + maskeli ('Yazılım mühendisi adayı, X yıl deneyim, Y dilde uzman'). Performans değerlendirme sürecinde özen gerekir.