🧠 İş Tanımı

Makine Öğrenmesi / Derin Öğrenme Mühendisi olarak;yapay zekâ projelerinin tasarımında, geliştirilmesinde ve canlı ortama alınmasında aktif rol alacaksınız. Görüntü işleme, doğal dil işleme (NLP), tahminleme ve öneri sistemleri gibi alanlarda modeller geliştirip, bu modelleri gerçek dünyada çalışır ve ölçeklenebilir hale getireceksiniz.

Bu rolde yalnızca model eğiten değil; veriyi anlayan, problemi doğru formüle eden ve ürettiği çözümü ürüne dönüştürebilen bir mühendis bekliyoruz.

Pozisyon hem iş yerinde (Kayseri) tam zamanlı hem de "Uzaktan/Hibrit" çalışmaya uygundur. Tam zamanlı iş yerinde çalışmak sizin için uygun değilse, "Proje bazlı, Uzaktan/Hibrit" "Danışman/Freelance" çalışma modellerine de başvuru yapabilirsiniz.

Görev Tanımı:

• Makine öğrenmesi ve/veya derin öğrenme modellerinin, mimari tasarımı, uçtan uca geliştirilmesi,

• Veri ön işleme, temizleme, feature engineering ve modelleme süreçlerinin yürütülmesi,

• Eğitilen modellerin üretim ortamına (API, servis, pipeline, inference) alınması,

• Model performanslarının izlenmesi, iyileştirilmesi ve versiyonlanması,

• Ürün, yazılım ve veri ekipleriyle yakın çalışarak iş problemlerine AI çözümlerinin üretilmesi,

• Gerekli durumlarda PoC (proof of concept) çalışmalarının yapılması,

🎯 Adaylarda Aranan Özellikler

Teknik Yetkinlikler:

• Python ile güçlü programlama becerisi
• Veri analizi için NumPy, Pandas, scikit-learn gibi kütüphaneleri etkin kullanabilme
• Makine öğrenmesi algoritmaları konusunda sağlam temel (regresyon, sınıflandırma, clustering vb.)
• En az bir derin öğrenme framework’ünde deneyim: PyTorch veya TensorFlow
• CNN, Transformer, LSTM gibi mimarilere aşinalık
• Model eğitimi ve deney takibi konusunda tecrübe (MLflow, Weights & Biases vb. avantajdır)
• REST API, Docker gibi araçlarla model servisleme konusunda temel bilgi

Tercih Sebebi Olanlar:

• Bilgisayarlı görü, YOLO, NLP projelerinde deneyim
• GPU üzerinde model eğitimi ve optimizasyonu (CUDA, mixed precision vb.)
• Büyük veriyle çalışma tecrübesi
• MLOps, CI/CD, model versiyonlama ve izleme süreçlerine aşinalık
• Open-source projelere katkı veya kişisel AI projeleri

Kişisel Yetkinlikler:

• İşine tutkuyla bağlı, üretmekten keyif alan. İşini mesai olarak görmeyen,
• Araştırma okuma alışkanlığı olan ve kendini sürekli güncel tutan
• Takım çalışmasına yatkın, teknik tartışmadan kaçmayan
• Proje odaklı çalışabilen yada kendi projelerini ortaya koyabilen.
• Sorumluluk alan, sahiplenen, inisiyatif sahibi mühendis profili
• Sosyal becerileri güçlü,

Avantajlar

• Projenin başarısından orantılı olarak kazanç payı.
• Modelleri Supermicro GPU sunucular üzerinde geliştirme fırsatı.