Text copied to clipboard!
Başlık
Text copied to clipboard!Doğal Dil İşleme Mühendisi
Açıklama
Text copied to clipboard!
Doğal Dil İşleme Mühendisi arıyoruz; insan dilini anlayan, yorumlayan ve üreten akıllı sistemler geliştirme konusunda tutkulu bir profesyonel ekibimize katılsın. Bu rolde, metin sınıflandırma, duygu analizi, adlandırılmış varlık tanıma, bilgi çıkarımı, soru-cevap sistemleri, konuşma analitiği, özetleme, arama alaka düzeyi ve büyük dil modeli tabanlı uygulamalar gibi alanlarda ürün ve araştırma ekipleriyle yakın çalışacaksınız. Göreviniz yalnızca modeller eğitmek değil, aynı zamanda iş hedeflerini teknik çözümlere dönüştürmek, veri kalitesini iyileştirmek, deney tasarlamak, performansı ölçmek ve geliştirilen sistemleri üretim ortamında güvenilir şekilde çalıştırmaktır.
Başarılı aday, makine öğrenmesi ve derin öğrenme temellerine hakim, Python ekosisteminde güçlü, veri odaklı karar verebilen ve doğal dil işleme yaşam döngüsünün tamamını yönetebilen biri olacaktır. Tokenizasyon, gömme yöntemleri, transformer mimarileri, ince ayar, değerlendirme metrikleri ve hata analizi gibi konularda deneyim beklenmektedir. Ayrıca, çok dilli veri kümeleriyle çalışma, Türkçe dil özelliklerini anlama, veri etiketleme süreçlerini yönlendirme ve model çıktılarının etik, güvenlik ve gizlilik boyutlarını değerlendirme becerisi önemlidir.
Bu pozisyonda ürün yöneticileri, veri mühendisleri, yazılım geliştiriciler, araştırmacılar ve iş birimleriyle birlikte çalışarak gerçek kullanıcı problemlerini çözen uygulamalar geliştireceksiniz. Müşteri destek otomasyonu, belge işleme, içerik moderasyonu, kurumsal arama, sohbet botları ve üretken yapay zeka destekli asistanlar gibi kullanım senaryolarında etkili çözümler üretmeniz beklenecektir. Veri toplama ve temizleme süreçlerinden model seçimine, hiperparametre optimizasyonundan dağıtıma, izleme ve sürekli iyileştirmeye kadar uçtan uca sorumluluk alacaksınız.
İdeal aday, araştırma makalelerini takip eden, yeni yöntemleri hızlıca deneyebilen ve bunları iş değeri yaratacak şekilde uygulamaya dönüştürebilen bir yaklaşım sergiler. Aynı zamanda teknik olmayan paydaşlara karmaşık kavramları açık biçimde anlatabilmeli, deney sonuçlarını net raporlayabilmeli ve kalite standartlarını koruyabilmelidir. Ölçeklenebilirlik, gecikme süresi, maliyet optimizasyonu ve model güvenilirliği gibi üretim gerçeklerini dikkate alarak çözüm geliştirmek bu rolün önemli bir parçasıdır.
Eğer dil teknolojileri, yapay zeka ve ürün geliştirme kesişiminde çalışmak; güçlü veri ve mühendislik uygulamalarıyla yüksek etkili sistemler oluşturmak; sürekli öğrenen, iş birliğine açık ve yenilikçi bir ekipte yer almak istiyorsanız, bu rol sizin için güçlü bir fırsat sunar. Sizden, hem araştırma derinliği hem de uygulama disipliniyle, kullanıcı deneyimini iyileştiren ve ölçülebilir sonuçlar üreten doğal dil işleme çözümleri geliştirmeniz beklenmektedir.
Sorumluluklar
Text copied to clipboard!- Doğal dil işleme modelleri tasarlamak, eğitmek ve iyileştirmek
- Metin verilerini toplamak, temizlemek ve ön işleme süreçlerini yürütmek
- Transformer tabanlı modelleri ince ayar yaparak iş ihtiyaçlarına uyarlamak
- Model performansını uygun metriklerle ölçmek ve hata analizi gerçekleştirmek
- Üretim ortamına alınacak NLP servislerini yazılım ekipleriyle birlikte geliştirmek
- Çok dilli ve özellikle Türkçe veri kümeleri üzerinde deneyler yürütmek
- Veri etiketleme yönergeleri hazırlamak ve kalite kontrol süreçlerini desteklemek
- Ürün ekipleriyle iş birliği yaparak kullanım senaryolarını teknik çözümlere dönüştürmek
- Model izleme, sürümleme ve sürekli iyileştirme süreçlerini yönetmek
- Etik, gizlilik ve güvenlik gereksinimlerini dikkate alarak çözüm geliştirmek
Gereksinimler
Text copied to clipboard!- Bilgisayar mühendisliği, yapay zeka, veri bilimi veya ilgili alanda lisans derecesi
- Doğal dil işleme ve makine öğrenmesi alanında uygulamalı deneyim
- Python, PyTorch veya TensorFlow kütüphanelerinde güçlü yetkinlik
- Transformer modelleri, gömme yöntemleri ve ince ayar teknikleri bilgisi
- Metin sınıflandırma, bilgi çıkarımı veya soru-cevap sistemlerinde deneyim
- SQL, veri işleme araçları ve deney takibi süreçlerine hakimiyet
- Model değerlendirme metrikleri ve istatistiksel analiz konusunda bilgi
- Bulut platformları veya MLOps araçlarıyla çalışma deneyimi tercih edilir
- Türkçe dil yapıları ve çok dilli NLP zorlukları hakkında farkındalık
- Güçlü problem çözme, iletişim ve ekip çalışması becerileri
Potansiyel mülakat soruları
Text copied to clipboard!- Daha önce geliştirdiğiniz bir NLP projesini kısaca anlatır mısınız?
- Hangi NLP görevlerinde en fazla deneyime sahipsiniz?
- Transformer tabanlı modellerle çalışma düzeyinizi nasıl değerlendirirsiniz?
- Türkçe metin verileriyle çalışırken karşılaştığınız temel zorluklar nelerdir?
- Model performansını artırmak için kullandığınız yöntemler nelerdir?
- Üretim ortamına model alma ve izleme konusunda deneyiminiz var mı?
- Hangi Python kütüphanelerini NLP projelerinde düzenli olarak kullanıyorsunuz?
- Veri etiketleme kalitesini sağlamak için nasıl bir yaklaşım benimsersiniz?
