AI Mühendisi vs ML Engineer vs Data Scientist 2026: Türkiye İçin Derin Rol Karşılaştırması

## 1. Üç Rolün Tarihsel Kökenleri Bu üç rol farklı dönemlerde ortaya çıktı, farklı problemleri çözmek için. Tarihsel arka planı anlamak kafa karışıklığını azaltır. ### 1.1 Data Scientist Dönemi (2010-2018) 2010 öncesi şirketlerin verileri vardı ama 'analiz' iki ayrı işti: (1) Business Analyst — SQL ile rapor üreten, (2) İstatistikçi — akademik istatistik bilen ama veri/iş bilgisi yoktu. Big data + Hadoop + Python ekosistemi büyüdükçe iki rolü birleştiren Data Scientist ortaya çıktı: SQL + Python/R + istatistik + iş bağlamı. 2012 HBR makalesi mesleği popülerleştirdi. Data Scientist'in altın çağı 2014-2018: - LinkedIn iş ilanları %15+ yıllık büyüme - Stanford / MIT / Harvard yeni master programları - Bootcamp (General Assembly, Galvanize, Insight Data Science) patlaması - Kaggle yarışmalar olgun ### 1.2 ML Engineer Dönemi (2015-2022) 2015-2018'de şirketler bir sorun fark etti: **Data Scientist mükemmel Jupyter notebook üretiyor ama bu notebook production'a gitmiyor**. Veya production'a giderse karmaşık, kırılgan, izlenmez oluyor. Bu boşluğu doldurmak için **ML Engineer** rolü çıktı: - Yazılım Mühendisliği + ML - Model training pipeline'ları - Feature stores (Tecton, Feast) - Model deployment (TensorFlow Serving, TorchServe) - Monitoring + drift detection - A/B testing infrastructure Uber'in Michelangelo platformu (2017), Airbnb'nin Bighead (2017), Google'ın TFX (2017), Meta'nın FBLearner Flow (2017) bu dönemin manifestolarıydı. ### 1.3 AI Engineer Dönemi (2023-2026) ChatGPT Kasım 2022'de patladıktan sonra her şey değişti. OpenAI/Anthropic API ekosistemi ile yeni bir rol ortaya çıktı: **AI Engineer**. AI Engineer farkı: - ML model TRAİNİNG yok — API kullanımı (OpenAI, Anthropic, Mistral) - RAG (Retrieval-Augmented Generation) ana paradigma - Agentic workflow (Claude Code, LangGraph, Crew AI) - Vector DB (Pinecone, Weaviate, pgvector) - Prompt engineering + evaluation - LLMOps (LangSmith, Helicone, LangFuse) ## 2. Günlük İş Tanımları — Detaylı ### 2.1 Data Scientist Günü **Anahtar çıktılar:** - Haftalık business metrics raporu - A/B test sonuç analizi - Cohort analizi (kullanıcı segmentasyonu) - Funnel optimization önerileri - ML model "feasibility" değerlendirmesi (ne mümkün, ne değil) ### 2.2 ML Engineer Günü **Anahtar çıktılar:** - Production model pipeline (training + serving) - Feature store entries - Model registry artifacts (MLflow) - Deployment manifests (k8s YAML) - Performance metrics + SLA reports ### 2.3 AI Engineer Günü **Anahtar çıktılar:** - Production RAG pipeline - Agent workflow + tools - Prompt library + eval framework - Vector DB schema + indexing strategy - Backend API (LLM çağrılarını wrap eden) ## 3. Tech Stack Karşılaştırması — Detaylı ### 3.1 Data Scientist Stack ### 3.2 ML Engineer Stack ### 3.3 AI Engineer Stack ## 4. Yeteneklere Göre Karşılaştırma ### 4.1 Sınıflandırma Tablosu ### 4.2 Yetenek Venn Diyagramı (Metinsel) **Sadece Data Scientist:** İstatistiksel hipotez testi, causal inference (DoWhy, do-calculus), Bayesian modeling, A/B test ileri tasarım, dashboarding **Sadece ML Engineer:** Distributed training (DeepSpeed, FSDP), CUDA kernel optimization, model quantization, custom inference server, MLOps pipeline tasarımı **Sadece AI Engineer:** Agentic workflow tasarımı, MCP server geliştirme, RAG advanced (HyDE, RankGPT), LLM evaluation framework, multi-modal pipeline **Üç rolün ORTAK:** Python, Git, basic ML, basic SQL, problem solving, iletişim, dokümantasyon **DS + ML kesişimi:** Feature engineering, basic model building (scikit-learn), experiment design **ML + AI kesişimi:** Model serving, GPU optimization, fine-tuning, monitoring **DS + AI kesişimi:** Eval design, data quality, business problem framing ## 5. Türkiye 2026 Maaş Aralıkları — Detaylı Veri kaynakları: (1) TÜBİSAD 2026 Q1 raporu (250 şirket anketi), (2) Kariyer.net + Glassdoor + LinkedIn salary insights, (3) Türk teknoloji şirketleri (Trendyol, Getir, Hepsiburada, Turkcell, BiTaksi) açıklanan açık ücretler, (4) Türk teknoloji topluluk anketleri (Mediacat, Webrazzi). Net rakamlar yıllar arası farklılık + şirket büyüklüğü + tecrübe + İngilizce seviyesi'ne göre değişir. Aşağıdaki tablo NET aylık ücret (vergiler sonrası eline geçen). ### 5.1 Net Aylık Maaş — Seviyelere Göre ### 5.2 Şirket Tipine Göre Sapma ### 5.3 Toplam Paket — Stock Options ve RSU Büyük şirketlerde toplam paket aylık maaşın 1.5-3x'i olabilir: - **Trendyol/Getir/Hepsiburada:** Stock options (pre-IPO, illiquid) - **Turkcell/Türk Telekom:** Yıllık ikramiyeler (3-5 aylık) - **Big Tech Türkiye:** RSU (Restricted Stock Units) — yıllık $30K-100K ek - **Yabancı şirketler remote:** USD/EUR bonus + ESPP ### 5.4 İngilizce Etkisi Türk şirketlerinde iş İngilizce olmaz ama 'kazanan' yazılımcılar genelde İngilizce konuşur. Bunun pratik faydası: (1) Uluslararası şirket Türkiye ofisleri (Google, AWS, Stripe) İngilizce shıkayet — direkt %30-50 maaş üstü. (2) Avrupa/ABD remote pozisyonlar — Türkiye'den uzaktan çalışma, USD/EUR ödeme. (3) AI dokümantasyon (papers, OpenAI docs) İngilizce — bilenler daha hızlı öğrenir. ### 5.5 Küresel Karşılaştırma ## 6. Eğitim ve Background Profili ### 6.1 Data Scientist Tipik Background ### 6.2 ML Engineer Tipik Background ### 6.3 AI Engineer Tipik Background 2023'ten itibaren ortaya çıkan AI Engineer rolü, en açık giriş kapısı: (1) Software Engineer'dan geçiş (en yaygın — backend dev + LLM API öğrenirse 3 ayda AI Engineer), (2) Data Scientist'tan geçiş (eski klasik ML yerine LLM/RAG pivot), (3) Direkt giriş (CS lisans + LLM ekosistemi öğrenme), (4) Bootcamp (Maven, Cohere'in 'LLM University'). PhD ZORUNLU DEĞİL — pratik LLM ürün üretme gücü değerli. ## 7. Kariyer Trajektörisi — Detaylı ### 7.1 Data Scientist Trajektörisi Yıl 0-2 (Junior): - Tek başına analiz yapabilir - SQL ve Python akıcı - Mentor altında karmaşık projeler Yıl 3-5 (Mid): - Bağımsız iş yürütür - Stakeholder yönetimi - Causal inference + advanced statistics Yıl 5-8 (Senior): - Mentorluk (junior yetiştirme) - Strateji + roadmap - Yatay liderlik (cross-functional) Yıl 8+ (Staff/Principal): - Tüm DS fonksiyonu için teknik liderlik - Yönetici olmadan kıdemli IC (Individual Contributor) Yıl 10+ (yönetici yolu): Manager → Director → VP of Data ### 7.2 ML Engineer Trajektörisi Yıl 0-2 (Junior): - Olgun bir ML pipeline'da feature engineering / debugging - PyTorch/TF olgun - Production hata acquisition Yıl 3-5 (Mid): - Bağımsız model deployment - A/B test setup - Distributed training Yıl 5-8 (Senior): - Sistem tasarımı - ML platform mühendisliği - Junior + mid mentorluk Yıl 8+ (Staff/Principal): - ML infra mimari - Sektör konferans/yayın ### 7.3 AI Engineer Trajektörisi (Yeni) Bu rol 2023'te ortaya çıktığı için trajektöri olgunlaşıyor: Yıl 0-1 (Junior): - RAG pipeline construct - Prompt engineering - LangChain temel Yıl 1-3 (Mid): - Agentic workflow tasarımı - Maliyet optimizasyonu - Production observability Yıl 3-5 (Senior — 2026'da yeni emerging): - AI ürün stratejisi - Multi-modal pipeline - Fine-tuning + custom model Yıl 5+ (Staff): AI Architect / Lead AI Engineer — şirket çapında AI strateji + onboarding ## 8. Türk Şirket Örnekleri — Rol Dağılımı ### 8.1 Trendyol AI/ML Ekibi ### 8.2 Getir / Hepsiburada / Yemeksepeti - ETA prediction (varış süresi tahmini) - Demand forecasting - Driver-restaurant matching - Personalized recommendations - Customer support chatbots (yeni — AI Engineer rolü) ### 8.3 Türk Bankaları (İş Bankası, Garanti, Yapı Kredi, Akbank) - Credit scoring (klasik ML) - Fraud detection (real-time, mission-critical) - Customer churn prediction - Chatbots / virtual assistants (yeni — KVKK uyumlu LLM) - Document understanding (OCR + NLP) ### 8.4 Turkcell / Türk Telekom / Vodafone - Network optimization - Customer churn - Personalized offer engine - Voice AI (call center automation) - Chatbots ### 8.5 BiTaksi / Şehir Geliştirme - Surge pricing - Driver-passenger matching - ETA prediction - Customer support AI ### 8.6 Savunma + Aerospace (Aselsan, Havelsan, TUSAŞ) - Computer vision (sınır, hedef tespit) - Sensor fusion - Predictive maintenance - Self-host LLM (KVKK + güvenlik) ## 9. Hangi Rol Sana Uygun? — Karar Akışı (1) İstatistik + iş analitiği seviyorsan, kuru kod yerine 'veriden hikaye' çıkarmak istiyorsan: Data Scientist. (2) PyTorch ile yeni model eğitmek, production'da binlerce GPU'da scale etmek heyecanlandırıyorsa: ML Engineer. (3) Hızlı ürün üretmek, LLM API ile demo çıkarmak, agentic workflow tasarlamak ilgini çekiyorsa: AI Engineer. (4) En hızlı iş bulma için 2026: AI Engineer (talep çok yüksek). (5) En kararlı uzun-vadeli: ML Engineer (klasik mühendislik, fine-tune sonrası 10 yıl önemi sürecek). ### 9.1 7 Soruluk Hızlı Test **Skor toplama:** Her sütunda kaç + var? En yüksek skor senin rolün. ### 9.2 Geçiş Stratejileri ## 10. Mülakat Soruları — Detaylı ### 10.1 Data Scientist Mülakat Yapısı **Tipik sorular:** - "A/B test bittikten sonra p-value 0.04 — sonuçları nasıl yorumlarsın? Type 1 error nedir?" - "Şirketin churn'ü artıyor — root cause nasıl bulursun?" - "Bu SQL query'i optimize et" - "Bir öneri sistemi nasıl A/B test edersin?" ### 10.2 ML Engineer Mülakat Yapısı **Tipik sorular:** - "Gradient descent'in vanishing gradient problemini nasıl çözeriz?" - "1B kullanıcılı bir öneri sistemi tasarla — latency 100ms" - "Production'da model accuracy düşüyor — debug süreci" - "Hyperparameter tuning stratejin" ### 10.3 AI Engineer Mülakat Yapısı **Tipik sorular:** - "RAG accuracy düşük — debug nasıl yaparsın? (chunking, embedding, retrieval, generation)" - "LLM hallüsinasyon kontrolü için ne yapardın?" - "1M doc içinde semantic search nasıl optimize edersin?" - "Agentik workflow tasarla — kullanıcı 'restoran rezervasyonu yap' deyince" - "Token maliyetini %50 düşürmek için ne yaparsın?" ## 11. Sertifikalar ve Eğitim ### 11.1 Data Scientist Sertifikaları - **AWS Certified Data Analytics — Specialty** ($300) - **Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate (DP-100)** ($165) - **Google Cloud Professional Data Engineer** ($200) - **Coursera "Data Science Specialization" (Johns Hopkins)** - **Coursera "IBM Data Science Professional Certificate"** ### 11.2 ML Engineer Sertifikaları - **Google Cloud Professional Machine Learning Engineer** ($200) — en değerli - **AWS Certified Machine Learning Specialty** ($300) - **Azure AI Engineer Associate (AI-102)** ($165) - **Coursera Andrew Ng Deep Learning Specialization** - **fast.ai Practical Deep Learning** ### 11.3 AI Engineer Sertifikaları (Yeni — 2025-2026) - **AWS AI Practitioner / Generative AI Specialty** (yeni 2024) - **Anthropic Claude Engineering Cert** (yeni 2025) - **DeepLearning.AI "AI Engineer Professional Certificate"** - **Maven cohort-based courses** (LLM, RAG) - **Hugging Face Certified ML Engineer** ## 12. Sık Sorulanlar **Soru: AI Engineer rolü "geçici trend" mi?** ChatGPT (2022 Kasım) sonrası AI Engineer rolü kalıcı. ML Engineer'in altında veya yanında var olacak. Şu an talep çok yüksek ve junior pozisyonları açık. 5-10 yıl içinde ya ML Engineer'e entegre olur ya kalıcı bir uzmanlık olur — her iki durumda da bilmek değerli. **Soru: PhD yapmalı mıyım?** - Data Scientist: PhD avantaj ama zorunlu değil - ML Engineer: PhD özellikle research-y şirketlerde değerli, prodüksiyon için zorunlu değil - AI Engineer: PhD ZORUNLU DEĞİL — pratik ürün üretme önemli Tipik 4-6 yıl PhD süresinde sektörde 3-5 yıl tecrübe + paket alabilirsin. PhD ile sektör ücreti büyük fark değil (sadece research-ML-Engineer/Research-Scientist rolleri için PhD zorunlu). **Soru: Hangi rol en hızlı iş bulur?** 2026 itibariyle: AI Engineer > ML Engineer > Data Scientist. AI Engineer talep çok yüksek, junior pozisyonlar açık. Data Scientist pazar yumuşamış durumda. **Soru: Maaş artışı nasıl olur?** - Junior → Mid: %50-80 (2-3 yıl) - Mid → Senior: %40-60 (2-3 yıl) - Senior → Staff: %30-50 (3-5 yıl) - Yıllık enflasyon ayarı: Türkiye 2024-2026 nominal %40-60 İş değiştirmek tipik %20-40 ek prim getirir. **Soru: Remote işler nasıl bulunur?** LinkedIn, Wellfound (eski AngelList), We Work Remotely, RemoteOK, Hacker News "Who is hiring" thread'leri. Avrupa şirketleri ($60-90K), ABD şirketleri ($120-250K). Vergi: Türk şirket kurma + ihracat KDV iadesi avantaj. **Soru: Trendyol/Getir/Hepsiburada gibi unicorn'lara nasıl girilir?** LinkedIn'den direkt apply + referral (en güçlü kanal). Junior için iyi CV + 3-5 portfolio proje + Türkçe NLP gibi specialized alanlar. Mid+ için track record (etkili projeler, A/B test sonuçları). **Soru: KOBİ vs unicorn vs banka?** - KOBİ: Hızlı öğrenme, geniş sorumluluk, az maaş - Unicorn: Modern stack, iyi maaş + stock, baskı - Banka: Stabil, KVKK + regulasyon, daha klasik stack **Soru: Türkçe NLP nasıl uzmanlaşılır?** Trendyol-LLM (Hugging Face), TURKCELL-LLM, Mukayese-Türkçe benchmarklar. Türkçe için fine-tune deneyim portfolyo için altın değerinde — Avrupa AI Engineer pozisyonları için fark yaratır. **Soru: AI startup mu kurum mu?** Startup: hızlı öğrenme, equity, baskı. Kurumsal: stabil, mentorluk olgun, regulasyon dünya öğrenmek. İlk 3-5 yıl kurumsal → öğrenme + altyapı, sonra startup → equity + risk. **Soru: Yurt dışına nasıl çıkılır?** (1) Remote (en kolay), (2) Sponsor visa: ABD H-1B (yıllık çekiliş), Almanya Blue Card, İngiltere Skilled Worker, Hollanda Highly Skilled Migrant. Algoritma + İngilizce + portfolio + referral şart. Türkiye'den çıkmaya hazır olanlara 6-18 ay süreç. **Soru: Junior iş bulamıyorum — strateji?** (1) Portfolio güçlendir (3-5 quality proje > 15 zayıf), (2) Open source contribute (Hugging Face, LangChain), (3) Specialized ol (Türkçe NLP, RAG, agentic), (4) Networking (meetup, Twitter, LinkedIn), (5) Cold outreach (LinkedIn DM hiring manager'a), (6) İlk işi "stretching" yap — junior CRUD'dan başla, AI'a pivot, (7) Bootcamp / sertifika ek değer (ana yol değil). ## 13. Sonuç ve 30 Günlük Eylem Planı **3 ana çıkarım:** 1. **Üç rol farklı problem alanları çözer** — Data Scientist (analiz), ML Engineer (production), AI Engineer (LLM ürün). Tek "doğru" rol yok. 2. **Türkiye 2026'da AI/ML/DS rolleri patlıyor** — özellikle AI Engineer (junior açık, maaş ₺70K-180K junior aralık). 3. **Roller arası geçiş 3-12 ay** — SWE → AI Engineer en hızlı, Data Scientist → ML Engineer en zor. **Hangi rol sana uygun için 30 günlük plan:** Gün 1-7: Üç rolün günlük işlerini araştır (LinkedIn'de 20+ pozisyon oku, Glassdoor + Twitter takip) Gün 8-14: Üç rol için "Hello World" projeler: - DS: Kaggle Titanic + visualization - ML: PyTorch ile MNIST CNN - AI: LangChain ile basit RAG Gün 15-21: Kendi seçtiğin rolde 1 derin proje Gün 22-30: Portfolio dokümantasyonu + LinkedIn güncelleme + ilk başvurular