ROL HAKKINDA
Bu rol, büyük dil modeli (LLM) sistemleri, multi-agent mimariler ve production seviyesinde AI çözümlerine odaklanarak ileri düzey yapay zekâ uygulamalarının tasarımı, geliştirilmesi ve devreye alınmasından sorumludur.
Pozisyon, hem uygulamalı mühendislik hem de sistem seviyesinde mimari tasarım sorumluluklarını içerir ve çözümlerin proof-of-concept aşamasından production ortamına taşınmasını destekler.
TEMEL GÖREV VE SORUMLULUKLAR
- Python kullanarak production-grade uygulamalar geliştirmek (async programlama, OOP ve design pattern’ler dahil)
- FastAPI ve Flask gibi frameworkler ile REST API tasarlamak ve entegre etmek
- OpenAI API, Azure OpenAI ve open-source modeller kullanarak LLM tabanlı uygulamalar geliştirmek
- LangChain, LlamaIndex, CrewAI ve AutoGen gibi agentic/orchestration frameworklerini kullanmak
- Otomasyon ve karar destek süreçleri için multi-agent sistemler tasarlamak ve deploy etmek
- Vector database entegrasyonu, embedding stratejileri ve chunking yaklaşımları dahil olmak üzere RAG pipeline’ları kurmak
- Multimodal AI sistemleri entegre etmek (STT – Whisper vb., TTS ve vision modelleri dahil)
- Hugging Face ekosisteminde çalışmak (model fine-tuning, inference ve Hub kullanımı dahil)
- Docker ve Docker Compose ile konteynerizasyon süreçlerini yürütmek
- GitHub Actions ve Azure DevOps kullanarak CI/CD ve DevOps süreçlerine katkı sağlamak
- Azure AI Services, Azure OpenAI, Azure ML ve Cognitive Services dahil olmak üzere Microsoft Cloud servislerini kullanmak
- Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB ve Azure AI Search gibi vector veritabanları ile çalışmak
- Prompt engineering teknikleri uygulamak ve LLM performansını caching, token yönetimi ve guardrail mekanizmaları ile optimize etmek
- LLM tabanlı uygulamalarda performansı artırmak için context engineering yaklaşımları uygulamak
ADAY PROFİLİ
- Production ortamlarında Python backend geliştirme deneyimi (async, OOP, design patterns)
- REST API tasarımı ve entegrasyonu deneyimi (FastAPI, Flask)
- OpenAI API, Azure OpenAI ve open-source modeller ile LLM uygulamaları geliştirme deneyimi
- LangChain, LlamaIndex, CrewAI veya AutoGen gibi orchestration frameworkleri ile çalışma deneyimi
- Multi-agent sistemler tasarlama ve deploy etme deneyimi
- RAG pipeline’ları kurma deneyimi (vector DB, embedding, chunking)
- Multimodal AI sistemleri deneyimi (STT – Whisper, TTS, vision modelleri)
- Hugging Face ekosistemi deneyimi (fine-tuning, inference, Hub kullanımı)
- Docker ve Docker Compose ile çalışma deneyimi
- CI/CD ve DevOps süreçleri deneyimi (GitHub Actions, Azure DevOps)
- Azure AI Services, Azure OpenAI, Azure ML ve Cognitive Services dahil Microsoft Cloud deneyimi
- Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB ve Azure AI Search gibi vector veritabanları ile deneyim
- Prompt engineering ve LLM optimizasyonu (caching, token management, guardrails) deneyimi
- Machine learning temellerine hakimiyet (supervised/unsupervised learning, evaluation metrikleri, model yaşam döngüsü)
- Transformer mimarisi ve NLP temellerine hakimiyet
- Model fine-tuning ve PEFT yöntemleri (LoRA, QLoRA) hakkında bilgi
- MLOps pratikleri bilgisi (model versioning, monitoring, A/B testing)
- Agile/Scrum ortamlarında sprint bazlı çalışma deneyimi
- Teknik dokümantasyon ve mimari tasarım hazırlama becerisi
- Cross-functional ekiplerle çalışma deneyimi (ürün, veri mühendisliği, iş birimleri)
- POC’den production’a geçiş deneyimi
REFERANS PROJE DENEYİMİ
- Chatbot veya conversational AI uygulaması geliştirme deneyimi
- RAG tabanlı bilgi erişim sistemleri geliştirme deneyimi
- Multi-agent workflow tasarımı (otomasyon, karar destek sistemleri)
- STT (Whisper) ve TTS entegrasyonları içeren ses tabanlı AI uygulamaları
ANAHTAR KELİMELER
Rol Bazlı:
- GenAI Developer
- LLM Engineer
- Applied AI Engineer
- AI Solutions Engineer
- Conversational AI Developer
Teknik:
- RAG
- Python
- REST API
- FastAPI
- Flask
- LangChain
- LlamaIndex
- CrewAI
- AutoGen
- Semantic Search
- Embedding
- Embedding Strategies
- Multi-agent
- Multiagent
- Context Engineering
- STT
- Whisper
- TTS
- Hugging Face
- Hugging Face Hub
- OpenAI API
- Azure OpenAI
- Vector Database
- Pinecone
- Weaviate
- Qdrant
- ChromaDB
- Azure AI Search
Fenix İnsan Kaynakları Eğitim ve Danışmanlık Ltd. Şti., Türkiye İş Kurumu tarafından 7144591 sayılı karar uyarınca ve 1195 belge numarası ile faaliyet göstermektedir.
• Tecrübe
En az 3 yıl tecrübeli
• Eğitim Seviyesi
Üniversite(Mezun)
• Yabancı Dil
İngilizce(Okuma : İyi, Yazma : İyi, Konuşma : İyi)
