🤖 AI Destekli Mülakat Yönetim Sistemi

Bu proje, adayların video yanıtları üzerinden AI destekli mülakat analizleri yapılmasını sağlayan modern bir backend uygulamasıdır.

---

🌟 Temel Süreç

• İK birimi mülakat ve soru seti oluşturur.
• Aday, davet linki ile mülakata katılır, sorulara video ile cevap verir.
• Her video, AI sunucusuna gönderilir ve detaylı analiz yapılır.
• AI analiz sonuçları, İK yetkilileri tarafından sistem üzerinden görüntülenir.

---

📂 Dosya Yapısı ve Modül Organizasyonu

├── README.md                  # Ana proje açıklamaları
├── package.json                # Proje bağımlılıkları ve scriptler
├── package-lock.json           # Bağımlılıkların sabitlenmiş hali
├── src
│   ├── constants               # Sabitler (hata kodları vb.)
│   ├── middlewares             # Express.js ara katmanları (auth, rate limit, validation)
│   ├── migrations              # Database migration dosyaları (hazırlık aşamasında)
│   ├── modules                 # Ana işlev modülleri
│   │   ├── auth                # Kimlik doğrulama
│   │   ├── interview           # Mülakat yönetimi
│   │   ├── application         # Aday başvuruları yönetimi
│   │   ├── video               # Video yanıt yönetimi
│   │   ├── aiAnalysis          # AI analiz yönetimi
│   │   ├── personalityTest     # Kişilik testi
│   │   ├── notification        # Bildirim sistemi (hazırlık aşamasında)
│   │   ├── dashboard           # Admin/IK panelleri (hazırlık aşamasında)
│   ├── routes                  # Router yapısı
│   ├── server.ts               # Express uygulama başlangıcı
│   ├── services                # Ortak servis fonksiyonları
│   ├── tests                   # Test dosyaları
│   └── utils                   # Yardımcı işlevler
└── tests
    ├── integration
    ├── mocks
    └── unit

---

🧹 Modül Görevleri

Modül	Görevi	Açıklama
auth	Kimlik Doğrulama	Kayıt, giriş, email doğrulama, şifre sıfırlama
interview	Mülakat Yönetimi	Soru seti oluşturma ve yönetim
application	Aday Başvuru Yönetimi	Başvuru formu, OTP doğrulama
video	Video Yanıt Yönetimi	Video kayıt ve yönetim
aiAnalysis	AI Analiz Modülü	Video AI analiz süreci
notification	Bildirimler	Email/SMS bildirim (hazırlık aşamasında)
personalityTest	Kişilik Testi	Test oluşturma ve analiz
dashboard	IK Panelleri	Aday izleme ve raporlama

---

⚙️ Genel İş Akışı

1. Mülakat Oluşturma: İK soru setlerini tanımlar.
2. Başvuru: Aday form doldurur, OTP ile doğrulama yapar.
3. Mülakat: Video yanıtlar kaydedilir.
4. AI Analizi: BullMQ kuyruğu ile videolar AI sunucuya gider.
5. Sonuçlar: Analiz verisi sistemde saklanır.
6. İnceleme: İK panelinden tüm sonuçlar izlenir.

---

📚 Kullanılan Ana Teknolojiler

• Node.js + Express.js — API Sunucusu
• MongoDB + Mongoose — Veritabanı
• TypeScript — Tip güvenli backend
• BullMQ + Redis — Kuyruk yönetimi
• Axios — HTTP istekleri (AI sunucusu)
• JWT — Kimlik Doğrulama
• AWS S3/CloudFront — Video dosya barındırma
• Yup + Joi — DTO / Validasyon şemaları

---

🛠️ Projeyi Çalıştırmak

# Bağımlılıkları yükleyin
npm install

# Geliştirme modunda başlatın
npm run dev

# Build alın
npm run build

# Üretim modunda çalıştırın
npm start

Not: Redis sunucusu aktif olmalıdır.

---

🧹 Kod Yapısında Uygulanan Standartlar

• Controller: HTTP endpoint mantığı
• Service: İş kurallarını yönetir
• Repository: Veritabanı işlemleri
• DTO: Veri transfer şemaları
• Middleware: Auth, validasyon, hata yönetimi
• Utils: Yardımcı işlevler

Her modül kendi Controller - Service - Repository - DTO - Model yapısına sahiptir.

---

🔥 Yakın Gelişim Planları

• Video upload ve tam kuyruk otomasyonu
• Admin Dashboard geliştirilmesi
• Çoklu dil desteği (i18n)
• AI analizi sonrası otomatik e-posta bilgilendirme
• İleri düzey raporlama ve istatistik modülleri
• WebSocket ile anlık analiz bildirimleri

---

📢 Katkı Yapmak İster misin?

• Modül README'lerini oku
• Sistemi anla
• PR (Pull Request) gönder

---

✍️ Proje Sahibi

Backend & Sistem Mimari:

Erdal Gümüş

---

🌟 Vizyonumuz

“Mülakat süreçlerini daha adil, objektif ve hızlı hale getirmek. AI destekli insan kaynaklarının geleceğini inşa etmek.”

---

✅ Sonuç

Bu proje modüler yapıya uygun geliştirildi. Geliştirilebilirlik, okunabilirlik ve katkı dostu bir sistem tasarlandı. Her seviyeden geliştirici kolayca adapte olabilir.