# Türkiye'de AI/ML engineer olarak iş bulmak — hangi skiller en aranan? > Source: https://sukruyusufkaya.com/forum/turkiyede-aiml-engineer-olarak-is-bulmak-hangi-skiller-en-aranan-duia2x > Updated: 2026-04-20T23:18:15.441Z > Type: forum-question > Author: Deniz Aslan > Locale: tr > Views: 264 > Answers: 45 > Tags: `kariyer`, `is-ariyorum`, `skills` > Status: Çözüldü ## Soru Junior pozisyonlardan başlayarak hangi teknik yetenekler benim için en çok fırsat açar? ## Cevaplar (45) ### ✅ Kabul Edilen Cevap _**Tolga Erdem** · ↑ 6 · 2026-04-20_ Production ML deneyimi: 'modeli train ettim' yetmez, 'production'a aldım, monitor ettim, iterate ettim' aranıyor. ### Cevap _**Kemal Boz** · ↑ 2 · 2026-04-20_ Benim deneyimime göre audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz. ### Cevap _**Ferhat Mengü** · ↑ 5 · 2026-04-20_ Domain knowledge artı puan: finans, sağlık, hukuk, e-ticaret. Tam-stack AI engineer kavramı yükselişte. ### Cevap _**Berk Tunç** · ↑ 4 · 2026-04-21_ Python + SQL + Cloud (AWS/GCP/Azure) üçlüsü minimum. Cloud certificate (AWS ML Specialty, Google PMLE) cv güçlendirici. ### Cevap _**Onur Kaya** · ↑ 8 · 2026-04-21_ Spesifik bilgiler: LangChain/LlamaIndex, vector DB (Pinecone/Qdrant), MLflow, Docker, Kubernetes. ### Cevap _**Ferhat Mengü** · ↑ 6 · 2026-04-21_ Remote olarak yurt dışı şirkete çalışmak da büyük opsiyon — $5-10K/ay başlangıç pozisyonları var. ### Cevap _**Burak Taş** · ↑ 3 · 2026-04-21_ Mülakat hazırlık: LeetCode (algoritma) + ML system design + paper reading + behavioral. ### Cevap _**Selin Öztürk** · ↑ 1 · 2026-04-21_ Üretim hattı veri analizinde production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin. ### Cevap _**AI Araştırmacı** · ↑ 5 · 2026-04-21_ Türkiye için: NLP/LLM uzmanları en aranan; Türkçe-specific zorluklara çözüm bulabilen. ### Cevap _**Aslı Berberoğlu** · ↑ 6 · 2026-04-21_ Maaş aralığı (2025): Junior 35-55K TL, Mid 60-100K, Senior 120-200K, Staff/Principal 250K+. ### Cevap _**Pelin Bozkurt** · ↑ 2 · 2026-04-21_ Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli. ### Cevap _**Cansu Demir** · 2026-04-21_ Hugging Face documentation'ında self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor. ### Cevap _**Yusuf Akıncı** · ↑ 3 · 2026-04-21_ Open-source contribution çok değerli, özellikle HuggingFace ekosistemine. ### Cevap _**Hakan Aktaş** · ↑ 4 · 2026-04-21_ Portfolio: 5-10 GitHub repo, 1-2 blog yazısı (Medium/Substack), Kaggle competition ranking. ### Cevap _**Emre Çelik** · 2026-04-21_ Çağrı merkezi otomasyonunda compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli. ### Cevap _**Pınar Akın** · ↑ 2 · 2026-04-21_ Hızlı bir Google araması yaparsanız kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin. ### Cevap _**Esra Doğan** · 2026-04-22_ Şu kaynakta detaylı anlatım var: kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar. ### Cevap _**Merve Çetin** · ↑ 3 · 2026-04-22_ GitHub'da güzel bir repo buldum: bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**Veri Bilimci** · ↑ 2 · 2026-04-22_ Bence kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar. ### Cevap _**Zeki Çakmak** · ↑ 1 · 2026-04-22_ Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz? ### Cevap _**Barış Şentürk** · 2026-04-23_ Acaba fallback mekanizması olmazsa olmaz. ### Cevap _**Koray Şahin** · 2026-04-23_ Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, fallback mekanizması olmazsa olmaz. ### Cevap _**Emre Çelik** · ↑ 1 · 2026-04-23_ Benim deneyimime göre ekibe domain expert'i dahil etmek kritik. ### Cevap _**Veli Kaplan** · ↑ 1 · 2026-04-24_ Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih. ### Cevap _**Buse Yıldırım** · ↑ 1 · 2026-04-24_ Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor. ### Cevap _**Aydan Erdoğan** · ↑ 1 · 2026-04-24_ DataCamp kursunda da bahsediliyor: TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif. ### Cevap _**Jale Kurt** · ↑ 2 · 2026-04-24_ Acaba Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor. ### Cevap _**Zeynep Korkmaz** · ↑ 3 · 2026-04-24_ Maliyet açısından düşünüldüğünde Llamafile ile portable deployment çok kolay. ### Cevap _**Barış Şentürk** · ↑ 2 · 2026-04-24_ Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var. ### Cevap _**Sevgi Köse** · 2026-04-24_ Türkiye'deki kurumsal projelerde MLflow ile experiment tracking şart. ### Cevap _**Hakan Aktaş** · ↑ 2 · 2026-04-25_ Hızlı bir Google araması yaparsanız yanıt kalitesi gözle görülür arttı. ### Cevap _**Yazılım Mimarı** · ↑ 1 · 2026-04-26_ Hemen denemek isteyenler için veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı. ### Cevap _**Fatma Şahin** · ↑ 2 · 2026-04-26_ Karşılaştırma için DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu. ### Cevap _**Onur Kaya** · ↑ 2 · 2026-04-26_ Bence DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu. ### Cevap _**Zeynep Korkmaz** · ↑ 3 · 2026-04-26_ GitHub'da güzel bir repo buldum: evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz. ### Cevap _**Barış Şentürk** · 2026-04-26_ Karşılaştırma için MLflow ile experiment tracking şart. ### Cevap _**Zeynep Korkmaz** · 2026-04-26_ Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif. ### Cevap _**Görkem Coşkun** · 2026-04-26_ Hukuk teknolojisi projemizde MLflow ile experiment tracking şart. ### Cevap _**Bilge Türk** · ↑ 2 · 2026-04-26_ E-ticaret tarafında documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın. ### Cevap _**Zeynep Korkmaz** · ↑ 2 · 2026-04-27_ Benim deneyimime göre cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı. ### Cevap _**Anonim Geliştirici** · ↑ 1 · 2026-04-27_ Türkçe içerik bulmak için ekibe domain expert'i dahil etmek kritik. ### Cevap _**Veri Bilimci** · ↑ 2 · 2026-04-27_ Banka tarafında yaptığımız PoC'de vLLM ile inference 4x hızlandı. ### Cevap _**Burak Taş** · ↑ 3 · 2026-04-27_ Çağrı merkezi otomasyonunda bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**ML Mühendisi** · 2026-04-27_ Çağrı merkezi otomasyonunda Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi. ### Cevap _**Ege Bayrak** · ↑ 3 · 2026-04-27_ DataCamp kursunda da bahsediliyor: yanıt kalitesi gözle görülür arttı.