Yazılım Mühendisi/Mimarı (Yapay Zekâ / Büyük Veri Uygulamaları)
Görev ve Sorumluluklar
• LLM tabanlı uçtan uca uygulamaların analiz, tasarım ve geliştirme faaliyetlerini gerçekleştirmek.
• RAG, etken iş akışları (agentic workflows) ve araç çağrısı (tool calling) içeren çözümler üretmek.
• Yapay zekâ bileşenlerinin kurumsal sistemlere entegrasyonunu sağlamak.
• GPU altyapısının (NVIDIA CUDA, MIG, vGPU vb.) verimli kullanımı için kaynak planlaması ve iş yükü yönetimini gerçekleştirmek.
• Büyük veri platformları üzerinde çalışan uygulama ve servislerin geliştirilmesine katkı sağlamak.
• Prompt ve model sürüm yönetimi süreçlerini tasarlamak ve uygulamak.
• MVP’den üretim ortamına geçiş süreçlerinde aktif rol almak.
• Alt yüklenici firmalarca geliştirilen yapay zekâ / büyük veri bileşenlerinin mimari uyumluluğunun değerlendirilmesine teknik katkı sunmak.
• LLMOps / MLOps pratiklerinin kurumsal süreçlere entegrasyonunu sağlamak.
• Teknik dokümantasyon hazırlamak ve mimari kararları gerekçelendirmek.
• Ekip içinde kıdemsiz mühendislere teknik mentorluk sağlamak.
Nitelikler
• Python ekosisteminde güçlü yazılım geliştirme yetkinliği; yapay zekâ tabanlı iş akışları, servisler ve otomasyon süreçleri geliştirme deneyimi.
• LLM tabanlı uygulamalar, etken iş akışları (agentic workflows) ve çoklu ajan (multi-agent) orkestrasyonu konularında uygulamalı deneyim; prompt mühendisliği, bağlam (context) yönetimi, araç çağrısı (tool calling), yönlendirme (routing), fonksiyon çağrısı (function calling) ve API entegrasyonları ile uçtan uca otomatik sistemler geliştirebilme.
• GPU altyapıları ve NVIDIA ekosisteminde (CUDA, Container Toolkit, MIG) deneyim.
• Olay güdümlü mimari ve asenkron sistem tasarımı konusunda bilgi sahibi; Kafka, RabbitMQ veya MQTT gibi mesajlaşma altyapıları ile entegrasyon ve dağıtık iş akışları geliştirme deneyimi.
• Sistem mimarisi tasarımı konusunda yetkin; mikroservisler, konteyner tabanlı mimari, API yönetimi, servis keşfi, yapılandırma yönetimi ve gerektiğinde servis mesh yaklaşımlarına hâkimiyet.
• Veri tabanı teknolojileri konusunda deneyim; RDBMS, NoSQL, önbellekleme sistemleri ve vektör veri tabanı (Milvus, Qdrant, Weaviate vb.) çözümleri ile çalışma tecrübesi.
• RAG, GraphRAG, gömleme (embedding) tabanlı geri çağırma, yeniden sıralama (reranking), anlamsal arama (semantic search) ve dinamik bağlam yönetimi yaklaşımlarına hâkimiyet; farklı yapay zekâ modelleriyle çalışan çözüm tasarımları geliştirebilme.
• FastAPI, Flask veya Spring Boot/.NET gibi backend çerçeveleriyle API ve servis geliştirme deneyimi.
• Docker ve Kubernetes üzerinde konteynerize dağıtım, ölçekleme ve operasyon süreçlerine hâkimiyet.
• LLMOps / MLOps pratikleri konusunda bilgi sahibi; model servisleme, sürüm yönetimi, deney takibi, prompt sürüm yönetimi, değerlendirme iş akışı (evaluation pipeline) ve dağıtım süreçleri tasarlayabilme.
• Güvenlik konularında farkındalık; kimlik doğrulama/yetkilendirme, gizli bilgi yönetimi (secret management), API güvenliği, veri gizliliği, kiracı izolasyonu (tenant isolation) ve güvenli yapay zekâ entegrasyonları geliştirebilme.
• CI/CD süreçleri ve DevOps pratiği; Git tabanlı geliştirme, kod incelemesi, test otomasyonu ve dağıtım iş akışları ile çalışma deneyimi.
Tercih Sebepleri
• Yapay zekâ destekli yazılım geliştirme araçlarını etkin kullanarak geliştirme hızını artırma, hızlı prototipleme yapma ve üretim kalitesinde sürdürülebilir kod tabanları oluşturma yetkinliği.
• LangChain, LangGraph, n8n, CrewAI ve benzeri çerçeve/açık kaynak araçlarla geliştirme deneyimi.
• Açık kaynak büyük dil modellerini (Llama, Mistral, Qwen vb.) quantize ederek air-gapped ortamlarda dağıtma deneyimi (Ollama, vLLM, Text Generation Inference vb.).
• Betik dilleri (Bash, Python) ve altyapı kod olarak (IaC) araçları (Ansible, Terraform) ile otomasyon deneyimi.
• İzleme ve günlükleme yığınları (Prometheus, Grafana, Loki, ELK Stack, OpenTelemetry) konusunda operasyonel deneyim.
• Servis mesh (Istio, Linkerd) ve GitOps (ArgoCD, Flux) uygulamalarında deneyim.
• Kurumsal kimlik yönetimi entegrasyonları (LDAP, Kerberos, Keycloak, SAML/OIDC) deneyimi.
• Açık kaynak lisanslama konusunda farkındalık (Apache 2.0, MIT).
• ISO 42001 ve sorumlu yapay zekâ ilkelerine uyum konusunda farkındalık.
• Kamu sektörü veya kurumsal ölçekli e-dönüşüm projelerinde yer almış olmak.
• Türkçe dil modelleri ve Türkçe NLP veri setleri üzerine çalışma deneyimi.
Eğitim
• Üniversitelerin Bilgisayar Mühendisliği, Yazılım Mühendisliği veya ilgili mühendislik bölümlerinden mezun; tercihen bu alanlarda yüksek lisans veya doktora yapmış ya da devam ediyor olmak.
Deneyim
• Yazılım geliştirme, sistem entegrasyonu, yapay zekâ uygulamaları veya ilgili teknoloji alanlarında en az 6 yıl profesyonel deneyime sahip olmak.
Yabancı Dil
• İngilizce (teknik dokümantasyon, uluslararası proje iletişimi ve akademik literatür takibi düzeyinde).
