Türkiye'de AI/ML engineer olarak iş bulmak — hangi skiller en aranan?

Benim deneyimime göre audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz.

Domain knowledge artı puan: finans, sağlık, hukuk, e-ticaret. Tam-stack AI engineer kavramı yükselişte.

Python + SQL + Cloud (AWS/GCP/Azure) üçlüsü minimum. Cloud certificate (AWS ML Specialty, Google PMLE) cv güçlendirici.

Spesifik bilgiler: LangChain/LlamaIndex, vector DB (Pinecone/Qdrant), MLflow, Docker, Kubernetes.

Remote olarak yurt dışı şirkete çalışmak da büyük opsiyon — $5-10K/ay başlangıç pozisyonları var.

Mülakat hazırlık: LeetCode (algoritma) + ML system design + paper reading + behavioral.

Üretim hattı veri analizinde production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

Türkiye için: NLP/LLM uzmanları en aranan; Türkçe-specific zorluklara çözüm bulabilen.

Maaş aralığı (2025): Junior 35-55K TL, Mid 60-100K, Senior 120-200K, Staff/Principal 250K+.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

Hugging Face documentation'ında self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor.

Open-source contribution çok değerli, özellikle HuggingFace ekosistemine.

Portfolio: 5-10 GitHub repo, 1-2 blog yazısı (Medium/Substack), Kaggle competition ranking.

Çağrı merkezi otomasyonunda compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

Hızlı bir Google araması yaparsanız kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

GitHub'da güzel bir repo buldum: bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

Bence kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

Acaba fallback mekanizması olmazsa olmaz.

Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, fallback mekanizması olmazsa olmaz.

Benim deneyimime göre ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

DataCamp kursunda da bahsediliyor: TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Acaba Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor.

Maliyet açısından düşünüldüğünde Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

Türkiye'deki kurumsal projelerde MLflow ile experiment tracking şart.

Hızlı bir Google araması yaparsanız yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Hemen denemek isteyenler için veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.

Karşılaştırma için DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Bence DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

GitHub'da güzel bir repo buldum: evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Karşılaştırma için MLflow ile experiment tracking şart.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Hukuk teknolojisi projemizde MLflow ile experiment tracking şart.

E-ticaret tarafında documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Benim deneyimime göre cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

Türkçe içerik bulmak için ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Banka tarafında yaptığımız PoC'de vLLM ile inference 4x hızlandı.

Çağrı merkezi otomasyonunda bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

Çağrı merkezi otomasyonunda Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

DataCamp kursunda da bahsediliyor: yanıt kalitesi gözle görülür arttı.