Text copied to clipboard!
Başlık
Text copied to clipboard!Yapay Zeka Mühendisi
Açıklama
Text copied to clipboard!
Yapay zeka çözümleri geliştirmek, ölçeklendirmek ve iş hedeflerine dönüştürmek üzere deneyimli bir Yapay Zeka Mühendisi arıyoruz. Bu rolde, makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve üretken yapay zeka gibi alanlarda modeller tasarlayacak, eğitecek, değerlendirecek ve gerçek ürün ortamlarına entegre edeceksiniz. Veri bilimciler, yazılım mühendisleri, ürün yöneticileri ve iş birimleriyle yakın çalışarak karmaşık problemleri ölçülebilir, güvenilir ve etik yapay zeka çözümlerine dönüştürmeniz beklenecektir.
Başarılı aday, veri hazırlama süreçlerinden model yaşam döngüsü yönetimine, deney tasarımından performans optimizasyonuna kadar uçtan uca sorumluluk alabilmelidir. Büyük veri kümeleriyle çalışma, özellik mühendisliği, model seçimi, hiperparametre optimizasyonu, model izleme ve yeniden eğitim stratejileri konusunda güçlü bir teknik temele sahip olmanız önemlidir. Aynı zamanda, geliştirilen çözümlerin güvenlik, gizlilik, adalet, açıklanabilirlik ve mevzuat uyumu açısından değerlendirilmesine katkı sağlamanız beklenir.
Bu pozisyonda, bulut tabanlı altyapılar, MLOps araçları ve modern yazılım geliştirme pratikleriyle çalışacaksınız. API tabanlı servisler oluşturma, model dağıtımı, konteyner teknolojileri, CI/CD süreçleri ve gözlemlenebilirlik araçları konusunda bilgi sahibi olmanız büyük avantaj sağlar. İş gereksinimlerini teknik çözümlere çevirebilme, deney sonuçlarını açık biçimde raporlama ve teknik olmayan paydaşlara anlaşılır şekilde sunabilme becerisi de kritik öneme sahiptir.
Yapay zeka alanı hızla geliştiği için, yeni araştırmaları takip eden, uygun teknolojileri seçebilen ve yenilikleri sorumlu biçimde uygulayabilen bir profesyonel arıyoruz. Sadece model doğruluğuna değil, aynı zamanda gecikme süresi, maliyet, bakım kolaylığı ve kullanıcı deneyimi gibi üretim gerçeklerine de odaklanmanız beklenir. Kurum içinde en iyi uygulamaların yaygınlaştırılmasına katkı sağlayacak, kod kalitesine önem verecek ve ekip içinde bilgi paylaşımını destekleyecek bir yaklaşım benimsemeniz önemlidir.
Bu rol, hem araştırma odaklı prototipleme hem de üretim odaklı mühendislik becerileri gerektirir. Eğer veriyle değer üretmeyi seviyor, karmaşık problemleri sistematik şekilde çözebiliyor ve yapay zekayı gerçek iş etkisine dönüştürmek istiyorsanız, bu pozisyon sizin için güçlü bir fırsat sunar. Kurumumuzda, yüksek etkili projelerde çalışma, farklı alan uzmanlarıyla iş birliği yapma ve modern yapay zeka teknolojileriyle somut ürünler geliştirme imkanı bulacaksınız.
Sorumluluklar
Text copied to clipboard!- İş ihtiyaçlarını analiz ederek uygun yapay zeka ve makine öğrenmesi çözümleri tasarlamak
- Veri toplama, temizleme, etiketleme ve özellik mühendisliği süreçlerini yürütmek
- Makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerini geliştirmek, eğitmek ve değerlendirmek
- Modelleri üretim ortamına almak, API ve servis entegrasyonlarını gerçekleştirmek
- Model performansını izlemek, drift tespiti yapmak ve yeniden eğitim süreçlerini planlamak
- MLOps, CI/CD ve bulut altyapılarıyla ölçeklenebilir dağıtım süreçleri kurmak
- Etik, açıklanabilirlik, güvenlik ve gizlilik gereksinimlerini çözümlere entegre etmek
- Teknik dokümantasyon hazırlamak ve paydaşlara sonuçları anlaşılır şekilde sunmak
Gereksinimler
Text copied to clipboard!- Bilgisayar mühendisliği, yazılım mühendisliği, matematik veya ilgili alanlarda lisans derecesi
- Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve istatistiksel modelleme konularında güçlü bilgi
- Python ve ilgili yapay zeka kütüphaneleriyle uygulamalı geliştirme deneyimi
- TensorFlow, PyTorch, scikit-learn veya benzeri araçlarda deneyim
- SQL, veri işleme ve büyük veri teknolojileri konusunda yetkinlik
- Bulut platformları, konteyner teknolojileri ve model dağıtımı hakkında bilgi
- Versiyon kontrolü, test süreçleri ve temiz kod prensiplerine hakimiyet
- Problem çözme, iletişim ve ekipler arası iş birliği becerilerinin güçlü olması
Potansiyel mülakat soruları
Text copied to clipboard!- Daha önce üretime aldığınız bir yapay zeka modelini kısaca anlatır mısınız?
- Hangi makine öğrenmesi ve derin öğrenme kütüphaneleriyle aktif olarak çalıştınız?
- Model performansını üretim ortamında nasıl izler ve iyileştirirsiniz?
- Veri kalitesi sorunlarını tespit etmek için hangi yöntemleri kullanırsınız?
- Bulut platformları ve MLOps araçlarıyla deneyiminiz hangi seviyededir?
- Açıklanabilir yapay zeka ve model adaleti konusunda nasıl bir yaklaşım benimsiyorsunuz?
