İçeriğe geç
Kurumsal Program
🚀

LLMOps Engineer Programı

LLM Production Operations

AI modellerini üretimde stabil, izlenebilir ve maliyet-verimli çalıştıran operasyon mühendisi olun.

MLOps eğitiminin LLM tarafı için Türkiye'de boş olan kritik bir alan. Bu program; vLLM/TGI ile model serving, LangSmith/Phoenix ile observability, A/B test, eval pipeline, Kubernetes for AI ve multi-region deployment konularını derinlemesine işler. Capstone'da production-ready bir LLM platformu tasarlanır.

Hızlı Bakış

Süre
10 hafta
Seviye
İleri
Mikro Eğitim
12
Toplam Saat
100

Şirketiniz İçin Bu Program

Yetenek Yetiştirme

İç ekiplerinizi yetiştirin, vendor ve dış kaynak bağımlılığını azaltın

Hızlı Time-to-Value

Pilot use case'ten production'a 90 gün hedefli yapı

Ölçülebilir ROI

Yetkinlik öncesi/sonrası raporu + KPI dashboard ile somut çıktı

AI Kültürü

Yöneticiden mühendise kadar tüm seviyelerde AI adoption

Teslimat Modelleri

Ekibinizin çalışma şekline en uygun teslimat

On-site

Şirket lokasyonunda yüz yüze, kapalı grup

Hibrit

Online + periyodik yüz yüze yoğun oturumlar

Tamamen Online

Canlı uzaktan + kayıttan izleme + lab notebook'ları

Train-the-Trainer

Şirket içi eğitmen yetiştirme — uzun vadeli ölçeklendirme

Şirketinize Özel Müfredat

Sektörünüz, mevzuat çerçeveniz, mevcut tech stack'iniz ve hedef use case'lerinize göre içerik özelleştirilir. Lab'lar mevcut sistemleriniz veya örnek veri seti üzerinde çalıştırılır.

Lab Ortamı

Lab oturumları şirket verisi (NDA altında), izole sandbox veya örnek veri seti üzerinde çalıştırılır

Eğitim Sonrası Destek

30 gün asenkron destek (Slack/Teams/Discord) + opsiyonel aylık follow-up oturumları + code review desteği

Niye Şimdi? — Türkiye'de Bu Boş Pazar

DataExpert, Patika gibi platformlar klasik MLOps veriyor ama LLMOps'u Türkçe veren kimse yok. Kurumsal AI ekipleri 'prod'a nasıl alacağız' sorusuyla yapayalnız kalıyor.

Program Hakkında

Hedef Ekipler

  • DevOps ve Platform Engineers
  • SRE'ler
  • Cloud Architects
  • MLOps mühendisleri (LLM'e geçiş)

Ekibinizin Kazanımları

  • vLLM, TGI ve TensorRT-LLM ile model serving
  • LangSmith, Phoenix, Helicone ile end-to-end observability
  • Eval pipeline'ı CI/CD'ye entegre etmek
  • Semantic cache ve model cascading ile maliyet düşürmek
  • Kubernetes GPU operator ve KAITO ile cluster yönetimi

Önkoşullar

  • Docker ve Kubernetes deneyimi
  • Bir cloud platformu (AWS/GCP/Azure) bilgisi
  • Python orta seviye

Program İçindeki Eğitimler

12 modül / mikro eğitim

  1. 01

    MLOps → LLMOps Geçiş Prensipleri

  2. 02

    Model Serving (vLLM, TGI, TensorRT-LLM)

  3. 03

    Bedrock / Vertex / Azure OpenAI Yönetimi

  4. 04

    Observability (LangSmith, Phoenix, Helicone, Datadog LLM)

  5. 05

    Eval Pipeline (CI/CD Entegre)

  6. 06

    A/B Test (Prompt & Model)

  7. 07

    Cost & Token Optimization

  8. 08

    Semantic Cache Stratejileri

  9. 09

    Kubernetes for AI (GPU Operator, KAITO, Kueue)

  10. 10

    Multi-Region & Failover Patterns

  11. 11

    Incident Response & Rollback

  12. 12

    Capstone: Production-Ready LLM Platform

Bitirme Projesi

Çok bölgeli, gözlemlenebilir, eval pipeline'ı CI/CD'ye entegre edilmiş production-ready LLM platform tasarımı + IaC kodu + runbook teslimi.

Çalışma Süreci

Discovery'den teslime + post-training takibe kadar

  1. 1

    Discovery

    Ücretsiz 30dk — ekip yetkinlik haritası, use case keşfi, hedef belirleme

  2. 2

    Tasarım

    Şirket use case'lerinize özel müfredat, lab senaryoları ve teslim takvimi

  3. 3

    Teslim

    Canlı eğitim + hands-on lab + capstone proje + katılım sertifikası

  4. 4

    Takip

    Yetkinlik raporu + 30 gün destek + opsiyonel aylık check-in oturumları

Kariyer Yolu

Bu programdan sonra hedefleyebileceğiniz pozisyonlar

LLM Production OperationsDevOps ve Platform EngineersSRE'lerCloud Architects

Teknoloji Yığını & Konular

llmopsmlopsproductionobservabilitykubernetesvllmdeployment

Sıkça Sorulan Sorular

Kayıt ve katılımcı seçimi nasıl yapılır?

Discovery görüşmesinde ekip yetkinlik haritası çıkarılır; uygun katılımcı profili (rol, seviye, ön bilgi) birlikte belirlenir. Standart paketler 5-15 kişi, kurumsal paketler 15-40 kişi içindir; daha büyük gruplar için multi-cohort planlanır.

Fiyatlandırma modeli nasıl?

Fiyat; katılımcı sayısı, süre, özelleştirme derinliği, teslimat modeli (on-site / hybrid / remote) ve post-support kapsamına göre belirlenir. Discovery sonrası şirketinize özel teklif sunulur. Çok yıllık partnership indirimleri mevcuttur.

Şirketimizin use case'ine özel müfredat tasarlanır mı?

Evet. Tüm programlar discovery sonrası şirketin sektörü, mevzuat çerçevesi (KVKK, BDDK, EU AI Act vb.), veri yapısı, tech stack'i ve hedef use case'lerine göre özelleştirilir. Lab oturumları mevcut sistemleriniz veya NDA altında şirket verisi üzerinde çalıştırılabilir.

On-site mi remote mu yapılıyor?

İkisi de mümkün. Yüz yüze (şirket lokasyonu — İstanbul, Ankara, İzmir, Bursa, Antalya ve diğer iller), tamamen online veya hibrit (online + yoğunlaştırılmış yüz yüze) modellerden ekibinize uygun olanı seçilir.

Eğitim sonrası destek dahil mi?

Standart paket 30 gün asenkron destek (Slack/Teams/Discord kanalı) içerir. Genişletilmiş seçenekler: aylık follow-up oturumları, code review desteği, mentörlük paketi ve quarterly business review.

Sertifika veriliyor mu?

Evet — her katılımcıya doğrulanabilir URL'li sertifika, şirket için ise yetkinlik öncesi/sonrası raporu ve eğitim ROI dökümü sunulur.

Bu program kimler için uygun?

DevOps ve Platform Engineers • SRE'ler • Cloud Architects • MLOps mühendisleri (LLM'e geçiş)

Ne öğreneceğim?

vLLM, TGI ve TensorRT-LLM ile model serving • LangSmith, Phoenix, Helicone ile end-to-end observability • Eval pipeline'ı CI/CD'ye entegre etmek • Semantic cache ve model cascading ile maliyet düşürmek • Kubernetes GPU operator ve KAITO ile cluster yönetimi

Süresi ve formatı nedir?

10 hafta · 100 saat · Self-paced + 2 cohort/yıl

Önkoşullar neler?

Docker ve Kubernetes deneyimi • Bir cloud platformu (AWS/GCP/Azure) bilgisi • Python orta seviye

Bu programla hangi pozisyonlara hazırlanırım?

LLM Production Operations — vLLM, TGI ve TensorRT-LLM ile model serving • LangSmith, Phoenix, Helicone ile end-to-end observability • Eval pipeline'ı CI/CD'ye entegre etmek

Bu program Türkiye'de neden gerekli?

DataExpert, Patika gibi platformlar klasik MLOps veriyor ama LLMOps'u Türkçe veren kimse yok. Kurumsal AI ekipleri 'prod'a nasıl alacağız' sorusuyla yapayalnız kalıyor.

Ekibinize Bu Programı Getirin

30 dakikalık ücretsiz Discovery görüşmesinde ekip yetkinlik haritanızı çıkarır, hedef use case'lerinizi keşfeder ve şirketinize özel teklif hazırlarız. Bağlayıcılık yok.