Sıfırdan AI Engineer Yol Haritası 2026: 12 Ay, 5 Production-Level Proje, $200K+ İş Teklifi

Kısa cevap: evet, ama 2022'den daha disiplinli olmak zorunda. 2026 itibarıyla AI Engineer pozisyonları için giriş bariyeri yükseliyor çünkü:

1. Talep patladı (+%74 YoY) ama arz da arttı (15M+ developer LLM kullanıyor).
2. Şirketler artık production deneyimi olmayan profilleri ekarte ediyor.
3. ChatGPT + Cursor + Claude Code gibi araçlar entry-level'ı atlama hızlandırıyor, ancak bu durumu kendi başarın olarak göstermenin yolu, gerçek production projelerinden geçiyor.

Tanım

AI Engineer (Applied)

Modern AI yığınını (LLM, RAG, agent, embedding, vector DB, LLMOps) production-kalitesinde ürünlere bağlayan yazılım uzmanı. Klasik ML Engineer'dan farkı: modeli sıfırdan eğitmek yerine, hazır foundation modellerle uygulama katmanını inşa eder; sistem tasarımı, gözlemlenebilirlik ve ölçeklenebilirlik öncelikli.

Ayrıca: LLM Engineer, GenAI Engineer, Applied AI Engineer

Wikidata: Q124728960

Bu rehber, 12 aylık tutarlı bir yol haritası sunuyor: günlük 3-5 saat (haftada 25-35 saat) kararlılıkla, 5 production-level proje üreterek global remote veya Türkiye'de premium AI Engineer pozisyonuna ulaşmak. Sürpriz yok — sadece disiplin + kanıt.

Bu Rehber Kimin İçin?

• Yazılım Geliştiriciler: Frontend/Backend/Mobile deneyimli, AI Engineer'a geçmek isteyen.
• Yeni Mezunlar: Bilgisayar/Endüstri/Matematik mezunu, ilk işine girmek isteyen.
• Kariyer Değiştirenler: Farklı sektörden (finans, biyoloji, fizik) AI'a geçmek isteyen.
• ML Engineer'lar: Klasik ML'den modern LLM-odaklı AI Engineering'e evrilmek isteyen.

Programlama tecrübesi olmayan, sıfır kod biliyor: bu rehber size 22-26 ay sürer (programlama temeli + AI yol haritası). Bu rehber 12 ayı, "kod yazmayı bilen ama AI bilmeyen" başlangıç noktasına göre tasarlanmıştır.

Ay 1-2: Matematik Temelleri + Python Temizliği

Hedef: Lineer cebir, calculus, probability/statistics temellerini ve Python'un AI-spesifik özelliklerini sağlamlaştır.

Matematik (50 saat / ay)

• Lineer Cebir: Vektör/matris işlemleri, eigenvalue/eigenvector, SVD, projeksiyon.
• Probability: Bayes teoremi, expectation, variance, distribution'lar (Gaussian, Bernoulli).
• Calculus: Türev, kısmi türev, zincir kuralı (backpropagation için kritik), gradient.

Kaynaklar:

• 3Blue1Brown YouTube: "Essence of Linear Algebra" (16 video, ~3 saat) — vazgeçilmez.
• 3Blue1Brown "Essence of Calculus" (12 video).
• Khan Academy Türkçe: Calculus + Linear Algebra (TR alternatif).
• MIT OCW 18.06 Linear Algebra (Gilbert Strang) — derinleşmek için.
• Imperial College Mathematics for ML Coursera (3 kurs serisi, ücretsiz audit).

Python (40 saat / ay)

• f-string, list/dict comprehension, generator, decorator, type hints.
• async/await, threading temelleri.
• venv, poetry, uv (modern paket yöneticisi).

Kaynaklar:

• Fluent Python (Ramalho) — Python'u "doğru" kullanmayı öğretir.
• Sebastian Raschka YouTube: Python deep-dive kısa videoları.
• Real Python (realpython.com) — kısa, derin makaleler.

Ay 3: NumPy + Pandas + Matplotlib + SQL

Hedef: Veri ile çalışmayı ana dilin haline getir.

• NumPy: ndarray, broadcasting, vectorization (loop yerine).
• Pandas: DataFrame, groupby, merge, pivot, time-series.
• Matplotlib + Seaborn + Plotly: Görselleştirme.
• SQL: JOIN, window functions, CTE, indexing.

Kaynaklar:

• Python for Data Analysis (Wes McKinney, Pandas yaratıcısı) — kanonik referans.
• Kaggle Learn Pandas + SQL mikro-kursları (ücretsiz, 6-8 saat toplam).
• DataCamp SQL kursları (ücretsiz tier yeterli).

Ay 4: Scikit-learn + Klasik ML

Hedef: Klasik ML algoritmalarını anla, scikit-learn API'sini yatkın hale getir.

• Supervised: Linear/Logistic regresyon, Decision Tree, Random Forest, XGBoost, SVM.
• Unsupervised: K-Means, DBSCAN, PCA, hierarchical clustering.
• Pipeline: train/test split, cross-validation, feature engineering, hyperparameter tuning, evaluation metrics.

Kaynaklar:

• Hands-On Machine Learning (Aurélien Géron, O'Reilly) — Bölüm 1-9 — en güçlü pratik kitap.
• Andrew Ng - Machine Learning Specialization Coursera (3 kurs) — kavramsal temel.
• Sebastian Raschka - Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn kitap.

Mini Proje 1: Klasik ML Demo (Ay 4 sonu)

Proje: Türkçe Twitter sentiment classifier (klasik ML: TF-IDF + Logistic Regression). GitHub'a yükle, README + Notebook + deploy (Streamlit).

Ay 5-6: PyTorch + Deep Learning

Hedef: Neural network'leri anla, PyTorch'u tek araç olarak ustalaş.

• PyTorch temelleri: Tensor, autograd, Module, optimizer, DataLoader.
• CNN: Convolution, pooling, ResNet mimarisi, transfer learning.
• RNN/LSTM: Sequence modelleri (artık nadir kullanılır ama anlama önemli).
• Transformer: Self-attention, multi-head, encoder/decoder, BERT/GPT mimarileri.

Kaynaklar:

• Andrej Karpathy YouTube "Neural Networks: Zero to Hero" — 9 video serisi (~20 saat). Vazgeçilmez — backprop'u sıfırdan inşa etmeniz öğrenmenin en hızlı yolu.
• Karpathy "Let's build GPT from scratch" — Transformer'ı sıfırdan inşa.
• Deep Learning with PyTorch (Eli Stevens, Manning) — kanonik kitap.
• Jay Alammar "Illustrated Transformer" — görsel transformer rehberi.
• DeepLearning.AI Deep Learning Specialization Coursera (5 kurs).

Mini Proje 2: Image Classifier (Ay 6 sonu)

Proje: Türkçe yemek görselleri (Foody Türk Mutfağı dataset veya kendi topladığın) için CNN + transfer learning ile classifier. Hugging Face Spaces'a deploy et.

Ay 7: LLM Stack — HuggingFace, Prompting, Fine-tuning Basics

Hedef: Modern LLM ekosistemini bilfiil kullan.

• HuggingFace Transformers: Pipeline, AutoModel, AutoTokenizer.
• Prompting: Few-shot, chain-of-thought, ReAct, system prompts.
• API kullanım: OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, OpenRouter.
• Fine-tuning temelleri: LoRA, QLoRA, PEFT.

Kaynaklar:

• HuggingFace NLP Course (huggingface.co/learn) — ücretsiz, 8 bölüm.
• HuggingFace LLM Course — daha yeni, LLM-spesifik.
• DeepLearning.AI - Prompt Engineering for Developers (Andrew Ng + Isa Fulford) — ücretsiz.
• Anthropic Academy — Claude promptingi resmi rehber (ücretsiz).
• OpenAI Cookbook GitHub — pratik örnekler.

Mini Proje 3 Prep: Türkçe Chatbot temelleri (Ay 7 sonu)

Türkçe destekli, OpenAI veya Claude API kullanan basit bir chatbot — şimdilik MVP, Ay 11'de production-grade'e taşınacak.

Ay 8: RAG Mimari + Vector DB + Embeddings

Hedef: Üretim-kalitesinde RAG sistemi inşa et.

• Embedding modelleri: BGE-M3, OpenAI text-embedding-3, Cohere embed-multilingual-v3.
• Vector DB'ler: Qdrant, Weaviate, Pinecone, pgvector, Milvus.
• Chunking stratejileri: Sabit, semantik, structural, hybrid.
• Hybrid search: BM25 + vector + Reciprocal Rank Fusion.
• Re-ranking: bge-reranker, Cohere rerank.
• Eval: RAGAS, DeepEval, TruLens.

Kaynaklar:

• LangChain RAG Cookbook (python.langchain.com/docs/tutorials/rag).
• LlamaIndex Documentation — alternatif framework.
• Pinecone Learning Center — kavramsal RAG dersleri.
• OpenAI RAG Best Practices — official guide.
• Anthropic Constitutional AI + RAG rehberleri.

Ay 9: AI Agents + LangChain/LangGraph + MCP

Hedef: Multi-step otonom sistemler kurabilmek.

• Agent paradigmaları: ReAct, Plan-and-Execute, multi-agent.
• LangChain + LangGraph: State machine, tool calling, memory.
• MCP (Model Context Protocol): Anthropic'in 2024'te açtığı standart; tool + resource + prompt entegrasyonu.
• OpenAI Function Calling + Anthropic Tool Use + Gemini Function Calling.
• Smol agents (HuggingFace) — minimalist agent framework.

Kaynaklar:

• LangChain Academy (academy.langchain.com) — ücretsiz, multi-agent kursu.
• DeepLearning.AI - AI Agents in LangGraph ücretsiz kursu.
• Anthropic MCP Documentation (modelcontextprotocol.io).
• HuggingFace Agents Course — yeni eklenen.

Ay 10: LLMOps + Observability + Evaluation

Hedef: AI sistemlerini "üretime almayı" öğrenmek.

• Observability: Langfuse, Helicone, Arize Phoenix, LangSmith.
• Eval harness: RAGAS, DeepEval, kendi metrik tasarımı.
• Cost tracking: Token kullanımı, model maliyeti, optimizasyon.
• Versioning: Prompt versiyonu, dataset versiyonu, model versiyonu.
• CI/CD: GitHub Actions ile model deploy, eval regression.
• Monitoring: Latency, error rate, eval skor düşüşü alertleri.

Kaynaklar:

• Chip Huyen - Designing Machine Learning Systems kitabı (Bölüm 8-11).
• Eugene Yan blog — pratik ML in production yazıları.
• Hamel Husain blog — eval-odaklı yazılar.
• Langfuse Documentation — production observability.

Ay 11-12: 5 Production-Level Proje + Portfolio + Mülakat Hazırlığı

Son 2 ay execution — öğrenmek bitti, üretmek başlıyor. Tüm öğrendiklerini 5 portfolio projesine dönüştür, GitHub + blog + LinkedIn pazarlamasını yap, mülakatlara başla.

Bu 5 proje, AI Engineer rolü için bir recruiter'ın aradığı tüm beceri sinyallerini içerir: backend tasarım, modern AI yığını, production hazırlığı, eval, observability ve dokümantasyon.

Proje 1: Türkçe Destekli LLM-Powered Chatbot

Konsept. Türkçe konuşan kullanıcılar için OpenAI veya Claude API üzerinde bir chatbot — production-kalitesinde, deploy edilmiş.

Teknik gereksinimler.

• Backend: FastAPI (Python) veya Next.js API routes.
• LLM: Claude Sonnet 4.7 veya GPT-5; fallback olarak Llama 4 (self-hosted).
• Session yönetimi: Redis veya PostgreSQL.
• Rate limiting: Token bucket, kullanıcı başı limit.
• Streaming: SSE veya WebSocket.
• Observability: Langfuse entegrasyonu, her conversation log'lanır.
• Frontend: Next.js + shadcn/ui veya Streamlit.
• Deploy: Vercel veya Railway.

README şablonu (özet).

• Başlık: TurkChat — Türkçe AI Asistan. Claude Sonnet 4.7 + FastAPI + Next.js.
• Özellikler: Streaming (SSE), PostgreSQL conversation history, rate limit 10 req/min/user, Langfuse cost tracking, Türkçe-optimized sistem prompt.
• Mimari: İstemci → Next.js BFF → FastAPI → LLM API + Redis cache. Asenkron streaming SSE üzerinden istemciye akış.
• Eval: 50 sorudan eval seti, BLEU + custom faithfulness skoru, ortalama 4.2/5 kullanıcı puanı.
• Deploy: Frontend Vercel, Backend Railway (Docker), DB Supabase PostgreSQL.
• Maliyet: Aylık ~$45 (1000 active user, ortalama 8 mesaj/user).

Blog yazısı: "Türkçe Bir Chatbot'u Production'a Almak: 12 Karar ve 5 Hata" — Medium veya kendi blog'una yaz.

LinkedIn post: Build-in-public stratejisi — 3 hafta boyunca progress update'leri.

Proje 2: Enterprise RAG (PDF Ingestion + Hybrid Search + Eval Harness)

Konsept. Bir şirketin PDF + Word + Notion doküman kütüphanesini bağlı LLM'e, kaynak göstererek soru-cevap yapabilen RAG sistemi.

Teknik gereksinimler.

• Ingestion: PyMuPDF (PDF), python-docx (Word), Notion API.
• Chunking: Structural + 15% overlap (LangChain RecursiveCharacterTextSplitter).
• Embedding: BGE-M3 (self-hosted) veya OpenAI text-embedding-3-large.
• Vector DB: Qdrant (Docker container) veya pgvector.
• Hybrid search: Qdrant'ın sparse + dense kombinasyonu.
• Re-ranking: bge-reranker-v2-m3.
• LLM: Claude Opus 4.7 (1M context — uzun dokümantlar için).
• Eval: RAGAS (faithfulness, context precision, context recall, answer relevance).
• UI: Streamlit veya Next.js.

Özellik dilemma: 100 test sorusu hazırla, eval otomatik koş. Her chunking stratejisi için skoru karşılaştır.

Blog yazısı: "Bir RAG Sistemi Üretime Aldım: Faithfulness 0.68'den 0.91'e Nasıl Çıkardım?" — eval-driven optimizasyon hikayesi.

Proje 3: Multi-Agent System (LangGraph + MCP)

Konsept. Karmaşık bir görevi (örn. "Bu şirket için makale yaz" veya "şu konuda derin araştırma yap") çoklu agent ile çözen sistem.

Teknik gereksinimler.

• Framework: LangGraph (state machine).
• Agentler: (a) Planner, (b) Researcher, (c) Writer, (d) Editor, (e) Critic.
• Tool çağrıları: Web search (Brave Search API), document retrieval, code execution (E2B).
• MCP entegrasyonu: Bir tane MCP server yazıp tool'ları o üzerinden çağır.
• State persistence: Redis veya SQLite.
• Observability: LangSmith + Langfuse.
• Eval: Task completion rate, ortalama tur sayısı, maliyet.

Anahtar değer: MCP, 2026'da industry standard oldu; portfolio'da MCP server kodun olması güçlü sinyaldir.

Blog yazısı: "5 Agent ile Otonom Araştırma Sistemi Kurdum: 47 Tur, $0.83 Maliyet, 3 Önemli Ders."

Proje 4: Fine-tuned LLM (LoRA + Dataset + Deploy)

Konsept. Bir base model (Llama 3.1 8B, Mistral 7B, veya Qwen 2.5 7B) fine-tune et — kendi domain'in için (örn. Türkçe sağlık asistanı, hukuk asistanı, müşteri hizmetleri).

Teknik gereksinimler.

• Base model: Llama 3.1 8B veya Mistral 7B veya Qwen 2.5 7B.
• Dataset: En az 5.000 örnek (instruction-tuned format). Türkçe için kendi topladığın veya HuggingFace TR datasetlerinden.
• Fine-tuning: LoRA + PEFT (Unsloth library efektif — 2-5x hızlı).
• Compute: Google Colab Pro+ ($50/ay) veya RunPod ($0.50/saat A100).
• Eval: Custom eval seti (50+ sorudan) + baseline vs fine-tuned karşılaştırma.
• Deploy: vLLM veya Ollama; HuggingFace Spaces'a (ücretsiz tier).

Blog yazısı: "Türkçe için Llama 3.1 8B'yi LoRA ile Fine-tune Ettim: 5.000 Örnek, $80 Compute, %32 Eval İyileşmesi."

Çıkar: Bu proje, hem dataset oluşturma, hem fine-tuning, hem deploy becerilerini tek pakette gösterir.

Proje 5: End-to-End MLOps (CI/CD + Monitoring + Alerting)

Konsept. Yukarıdaki projelerden birini (mesela RAG sistemini) tam MLOps pipeline ile çevreleyen end-to-end production sistem.

Teknik gereksinimler.

• CI/CD: GitHub Actions — push'ta otomatik test, eval, deploy.
• Container: Docker + docker-compose; multi-stage build.
• Orchestration: Kubernetes (k3s veya minikube) — opsiyonel ama bonus.
• Monitoring: Prometheus + Grafana veya Datadog free tier.
• Logging: Structured logging (JSON), Loki veya CloudWatch.
• Alerting: Latency > 5s veya eval skor < 0.85 alertleri (PagerDuty free veya Discord webhook).
• Cost monitoring: Token kullanımı dashboardı, anomaly detection.
• Versioning: MLflow veya Weights & Biases ile model + prompt + dataset versioning.

Blog yazısı: "AI Sistemini Tek Başına Production'da Tutmak: 6 Ay, 14 Incident, $230 Bulut Faturası."

Bu Yol Haritası vs roadmap.sh AI Engineer (2026)

Boyut	Bu Rehber	roadmap.sh
Süre	12 ay	Belirsiz (6-18 ay)
Yapı	Aylık modüler plan	Branching skill tree
Proje Önerisi	5 detaylı production proje	Soyut konu listesi
Türkçe Kaynak	Var (Karpathy + Türkçe alt.)	Yok
Mülakat Hazırlığı	İçinde	Yok
Vergi/Remote	Türkiye odaklı	Yok
Maliyet	$0-300 toplam	$0
Mentor Desteği	Topluluk + blog	Yok

Pratik öneri: roadmap.sh konsept ağacı olarak başlangıçta kullanılabilir; sonra bu rehberin 12-aylık yapısı + 5 proje pakketine geçilir. roadmap.sh "ne öğreneceğini" söyler, bu rehber "nasıl ve ne sırada öğreneceğini" söyler.

YouTube Kanalları (TR + İngilizce)

AI Engineer için En Değerli YouTube Kanalları (2026)

Kanal	Dil	Konu	Seviye
Andrej Karpathy	EN	Deep Learning, Transformer (sıfırdan)	Mid-Senior
3Blue1Brown	EN (TR altyazı)	Matematik (vazgeçilmez)	Tüm seviye
Sebastian Raschka	EN	PyTorch + ML temelleri	Junior-Mid
Yannic Kilcher	EN	Paper review + ML araştırma	Mid-Senior
Two Minute Papers	EN	AI haberleri	Tüm seviye
Vahit Keskin	TR	Python + Data Science temelleri	Junior
Şadi Evren Şeker	TR	Algoritma + akademik	Junior-Mid
Doğan Aydın	TR	ML + Data Science	Junior-Mid
Korhan Mert Erdem	TR	Data Science kariyer	Junior
DataLore	TR	ML + LLM uygulamalı	Mid

Coursera + DeepLearning.AI Programları

• Andrew Ng - Machine Learning Specialization (3 kurs, ~4 ay) — kanonik başlangıç.
• DeepLearning.AI Deep Learning Specialization (5 kurs, ~5 ay) — sonra.
• DeepLearning.AI Natural Language Processing Specialization (4 kurs).
• DeepLearning.AI Generative AI with LLMs (1 kurs, ~3 hafta).
• Coursera audit (ücretsiz) sertifika olmadan: tüm video ve okumalar.

HuggingFace + LangChain + Anthropic Academy (Ücretsiz)

• HuggingFace NLP Course — 8 bölüm.
• HuggingFace LLM Course (yeni, 2024-2026).
• HuggingFace Agents Course (2026 başında eklendi).
• LangChain Academy — RAG, agents, evaluation kursları.
• Anthropic Academy — Claude prompting + safety + Constitutional AI.

Kitaplar (Sırayla)

1. Hands-On Machine Learning (Géron) — Bölüm 1-9 klasik ML, 10-19 deep learning.
2. Deep Learning (Goodfellow, Bengio, Courville) — referans kitap, sıkı matematik.
3. Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn (Raschka) — pratik.
4. Hands-On Large Language Models (Alammar, Grootendorst) — LLM-spesifik.
5. Designing Machine Learning Systems (Chip Huyen) — production odaklı.
6. AI Engineering (Chip Huyen, 2025) — AI Engineer rolüne özel.

Sertifika ROI'si

Sertifika ROI Karşılaştırması (AI Engineer için, 2026)

Sertifika	Maliyet	Süre	ROI
AWS Certified ML Specialty	$300	3 ay	Orta (kurumsal pozisyon için tickbox)
Azure AI Engineer (AI-102)	$165	2 ay	Orta (Microsoft ekosistemi)
Google PMLE	$200	3 ay	Orta-Yüksek (GCP)
NVIDIA DLI (multiple)	$0-90	kısa	Düşük (sertifika değil rozet)
DeepLearning.AI (Coursera)	$50/ay	4-6 ay	Yüksek (öğrenme değeri)
HuggingFace Course Certificate	$0	2-3 ay	Düşük-Orta (free + value)
Anthropic Academy	$0	kısa	Yüksek (Claude için)

Pratik tavsiye: Sertifika portfolyo yerine geçmez. AWS ML / Azure AI / Google PMLE'den biri kariyer geçişinde "güven kazandırıcı" olabilir ama tek başına yetmez. DeepLearning.AI'ın değeri sertifikadan çok daha öte içeriktir.

Türkiye'de İlk İş Aramak vs Direkt Global Remote

İlk İş Stratejisi: Türkiye Lokal vs Global Remote

Strateji	Süre	Maaş	Avantaj	Dezavantaj
Türkiye lokal junior	6-8 hafta arama	35-55K TL/ay	Hızlı giriş, mentorluk	Düşük maaş, sınırlı stack
Türkiye premium tech (Trendyol, Insider)	8-14 hafta	45-75K TL/ay	Modern stack, brand	Daha seçici
Global remote Junior	16-30 hafta	$2.5K-5K/ay	Yüksek maaş, modern stack	Çok zor (junior'a kapalı)
Türkiye 2 yıl + global remote geçiş	12-18 ay deneyim sonra 8-16 hafta	$5K-12K/ay	Optimal yol	Sabır gerekir

Pratik strateji: Önce Türkiye'de 1.5-2 yıl (lokal junior veya premium tech), sonra global remote'a geçiş. Bu yol sıfırdan global remote'tan daha hızlı sonuç verir.

Vergi Yapısı: Türkiye'den USD Kazanmanın Yolları

• Şahıs Şirketi: Yıllık < $80K için optimal — hizmet ihracatı KDV %0, gelir vergisi 15-37%.
• Limited Şirketi: Yıllık $80K-$200K için optimal — efektif %32 vergi.
• EOR (Deel, Remote.com): Stabil maaş, basit, ama 12-18% EOR fee.

Detaylar: AI Engineer Maaş Raporu rehberinde.

LinkedIn Profili Optimizasyonu (AI Engineer Spesifik)

5 anahtar:

1. Headline: "AI Engineer | RAG, Agents, LLMOps" — anahtar kelimeler.
2. About: 3 cümle — ne yapıyorsun, neyle uğraşıyorsun, hangi projeleri açtın.
3. Featured: En güçlü 3 projeyi pin'le (GitHub + blog + demo).
4. Skills: 30+ skill, en az 10'unda 99+ endorsement.
5. Public activity: Haftada 1-2 post (build-in-public).

Profil. 2024'te 4 yıllık Backend Developer (Türkiye fintech), bilgisayar mühendisliği lisans, ML/AI bilgisi sıfır. Hedef: Sıfırdan AI Engineer → Global remote.

Yolculuk.

• Ay 1-2. 3Blue1Brown lineer cebir + calculus serileri (haftada 8 saat). Python pekiştirme.
• Ay 3. Kaggle Pandas + SQL kursları. İlk Kaggle competition (top %30).
• Ay 4. Géron kitabı Bölüm 1-9. Mini Proje 1: Türkçe sentiment classifier (GitHub + Streamlit deploy).
• Ay 5-6. Karpathy "Zero to Hero" tüm video serisi (15 saat efektif, 35 saat toplam izleme + pratik). PyTorch + transfer learning. Mini Proje 2: Yemek classifier.
• Ay 7. HuggingFace NLP Course + DeepLearning.AI Prompt Engineering. İlk LLM API çağrıları.
• Ay 8. LangChain + Qdrant ile ilk RAG MVP. Blog yazısı (Medium, 1.200 kelime).
• Ay 9. LangGraph multi-agent prototip. Anthropic MCP dokümantasyonunu okudu.
• Ay 10. LLMOps deep-dive: Langfuse, RAGAS. Production-grade RAG eval harness inşa etti.
• Ay 11-12. Proje 1 (chatbot), Proje 2 (RAG), Proje 3 (multi-agent), Proje 4 (LoRA fine-tune Llama 3.1 8B), Proje 5 (MLOps pipeline). Her proje + blog + LinkedIn post.
• Ay 13. 60+ uygulamaya başvuru (Cohere, Mistral, Hugging Face, Pinecone, LangChain, Anthropic, Series B/C startuplar). 12 yanıt, 4 first-round, 2 final-round.
• Ay 14. Cohere Mid-level AI Engineer offer: $235K base + $40K bonus + 0.2% equity. EOR via Deel.

Toplam yatırım.

• Çalışma saati: ~1.450 saat (14 ay × ~104 saat/ay).
• Para: $280 (Colab Pro $50, RunPod compute $80, alan adı + hosting $30, kitaplar $120).
• İnternet maliyeti vs kazanılan ilk yıl maaşı: net negative %99.9 ROI ilk yıl başında pozitif.

Anahtar Çıkarımlar.

1. Tutarlılık > sprint. Haftada 25-30 saat 14 ay boyunca > tek seferde 60 saat.
2. Build in public çok etkili. LinkedIn'de progress paylaşımı 4 inbound recruiter mesajı getirdi.
3. 5 production proje mülakat sürecinde "konuşacak konu" sağladı. Recruiter "tell me about a time you debugged a production issue" → proje 5'teki gerçek incident.
4. Karpathy "Zero to Hero" dönüm noktasıydı. Transformer'ı sıfırdan inşa etmek mülakatlarda derin anlayışı kanıtladı.

Bu yol haritasını harekete geçirmek için somut başlangıç:

1. Hafta 1-2: 3Blue1Brown Linear Algebra serisini bitir (3 saat video + 6 saat pratik). Python'u "Fluent Python" Bölüm 1-3 ile pekiştir.
2. Hafta 3-4: Karpathy "micrograd" + "makemore" videolarını bitir. Backpropagation'u sıfırdan inşa et.
3. Hafta 5-8: İlk Kaggle competition (Titanic + House Prices). GitHub'a Notebook + README yükle.
4. Aylık check-in: Notion tablosu ile haftalık ilerleme takibi.
5. 3-aylık milestone: Mini proje + blog yazısı + LinkedIn paylaşımı.

Mentor ihtiyacı varsa site üzerinden contact form aracılığıyla iletişim kurabilirsin — 12 aylık hedef için yapılandırılmış mentorluk paketleri mevcut.

Kaynaklar

1. Andrej Karpathy - Neural Networks: Zero to Hero — Andrej Karpathy, YouTube · 2022-2025
2. 3Blue1Brown - Essence of Linear Algebra — Grant Sanderson, YouTube · 2016-2026
3. Hands-On Machine Learning - 3rd Edition — Aurélien Géron, O'Reilly · 2023
4. Sebastian Raschka - Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn — Sebastian Raschka, Packt · 2022
5. Hands-On Large Language Models — Jay Alammar, Maarten Grootendorst, O'Reilly · 2024
6. Designing Machine Learning Systems — Chip Huyen, O'Reilly · 2022
7. AI Engineering — Chip Huyen, O'Reilly · 2025
8. Andrew Ng - Machine Learning Specialization — Andrew Ng, DeepLearning.AI · 2022-2026
9. DeepLearning.AI Deep Learning Specialization — Andrew Ng, DeepLearning.AI · 2017-2026
10. DeepLearning.AI Generative AI with LLMs — DeepLearning.AI + AWS, DeepLearning.AI · 2023-2026
11. HuggingFace NLP Course — Hugging Face, Hugging Face · 2022-2026
12. HuggingFace Agents Course — Hugging Face, Hugging Face · 2025-2026
13. LangChain Academy — LangChain, LangChain · 2024-2026
14. Anthropic Academy + Claude Skills — Anthropic, Anthropic · 2024-2026
15. Anthropic MCP Documentation — Anthropic, Anthropic · 2024-2026
16. roadmap.sh AI Engineer — roadmap.sh, roadmap.sh · 2024-2026
17. Eugene Yan - Applied ML — Eugene Yan, Personal Blog · 2020-2026
18. Hamel Husain - LLM Evaluation — Hamel Husain, Personal Blog · 2023-2026
19. Yannic Kilcher YouTube — Yannic Kilcher, YouTube · 2018-2026
20. Fluent Python - 2nd Edition — Luciano Ramalho, O'Reilly · 2022
21. Python for Data Analysis - 3rd Edition — Wes McKinney, O'Reilly · 2022
22. Deep Learning (Goodfellow Book) — Goodfellow, Bengio, Courville, MIT Press · 2016
23. Jay Alammar - Illustrated Transformer — Jay Alammar, Personal Blog · 2018-2026
24. NeetCode 150 — NeetCode, NeetCode · 2021-2026
25. Chip Huyen - ML Interview Book — Chip Huyen, Self-published · 2023
26. Vahit Keskin YouTube (TR) — Vahit Keskin, YouTube · 2018-2026
27. Şadi Evren Şeker - YouTube (TR) — Şadi Evren Şeker, YouTube · 2016-2026

---

Bu rehber yaşayan bir belgedir; AI ekosistemi her çeyrek değişir, yol haritası buna göre çeyreklik olarak güncellenir.