Makine Öğrenmesi Mühendisi
ML mühendisi, veri bilimcilerin geliştirdiği modelleri üretim ortamına taşır. Model serving, MLOps pipeline'ları, feature store yönetimi ve model monitoring'den sorumludur. Yazılım mühendisliğiyle veri bilimi arasında köprü kurar.
İlgi Uyumu
İlgi uyumunu görmek için Compass testini tamamla
Ne Yapar?
- ML modellerini production'a deploy etmek (serving)
- MLOps pipeline'ları (CI/CD, model registry) kurmak
- Feature store ve model monitoring sistemleri geliştirmek
- Model optimizasyonu (quantization, pruning, distillation) yapmak
- A/B test altyapısı ve canary deployment kurmak
- Inference latency ve throughput optimizasyonu
- Veri bilimcilerle model gereksinimlerini mühendisliğe çevirmek
Tipik Bir Gün
Gün, production modellerin latency ve hata metriklerinin kontrolüyle başlar.
Sabah, yeni bir modelin deployment pipeline'ı hazırlanır: containerization, API endpoint, monitoring hook'ları.
Öğleden sonra veri bilimcileriyle model el değiştirme toplantısı, feature engineering tartışmaları ve MLOps platform iyileştirmeleri yapılır.
On-call rotasyonu olabilir; kritik modellerin SLA'leri vardır.
İyileştirme Önerileri
Geliştirilecek temel beceriler:
- Python (prod düzeyi)
- MLOps (Kubeflow, MLflow)
- TensorFlow / PyTorch
- Docker / Kubernetes
- Model Serving (TensorFlow Serving, Triton)
- Sistem Tasarımı
- Problem Çözme
- Veri Bilimi Temelleri
CV'ni yükleyerek kişiye özel, detaylı eksik analizi ve aksiyon planı al — sağdaki Studio Asistan panelinden dene (Pro).
Kullanılan Beceriler
Kimlerle Çalışır?
Model el değiştirme ve gereksinim analizi
Altyapı ve CI/CD entegrasyonu
Model API entegrasyonu
ML roadmap ve iş etkisi
Gereksinimler
- Lisans — Bilgisayar Müh., Yazılım Müh., Matematik
- Yüksek Lisans (ML / AI odaklı) — Yapay Zeka
- AWS ML Specialty / GCP ML Engineer
Kariyer Yolu
Maaş Aralığı
Aylık brüt, TRY — tahmini aralık
Başlangıç
100.000 ₺
Orta
160.000 ₺
Kıdemli
300.000 ₺