Senior AI Engineer

Turgut Reis Denizcilik Eğitim Kurumu ve Turgut Reis Denizcilik Akademisi olarak; satış, pazarlama, içerik, yazılım ve operasyon süreçlerinde yapay zekâ kullanımını geliştirecek kıdemli bir AI Engineer arıyoruz. İhtiyaçları belirleyecek, çözümleri bizzat geliştirip sistemlere bağlayacak ve günlük kullanıma kazandıracaksınız. Ajanlar, araç entegrasyonları, değerlendirme, izleme sistemleri ve şirket içi geliştirici araçları üzerinde çalışacaksınız. Odağımız mevcut yapay zekâ teknolojilerini gerçek iş ihtiyaçlarına uygulamaktır. Analiz, kodlama, yayına alma, çalışanların kullanımı ve fayda ölçümünü birlikte üstleneceksiniz. Canlı uygulama ve otomasyon deneyiminizi projelerle kanıtlamalısınız. ARADIĞIMIZ YETKİNLİKLER • LLM tabanlı bir uygulamayı ihtiyaç analizinden canlı kullanıma kadar bizzat geliştirmiş olmak. • Ajan, araç kullanımı, bilgi erişimi ve sistem entegrasyonlarını çalışan bir üründe birleştirebilmek. • Mimari, veri akışı, yetki, hata yönetimi ve testlerde güçlü mühendislik temeline sahip olmak. • Model çıktısının doğruluğunu, araç eylemlerini ve iş sonucunu değerlendirecek testler kurabilmek. • Ürünü izlemek, hatalarını çözmek, maliyetini yönetmek ve değişiklikleri güvenle yayımlamak. • Çalışanlarla süreci çözümlemek, çözümü kullandırmak ve etkisini ölçmek. GELİŞTİRECEĞİNİZ UYGULAMALAR Satış ve danışmanlık: Onaylı eğitim bilgisine erişim, görüşme özeti, talep sınıflandırma, yanıt taslağı ve takip desteği. Pazarlama ve içerik: Araştırma, brief, metin varyasyonları, içerik kontrolü ve kampanya analizi desteği. Operasyon ve öğrenci işleri: Belge sınıflandırma, veri çıkarma, eksik bilgi tespiti, bilgi arama ve işlem hazırlama. Yazılım: Kod arama, test, dokümantasyon, hata inceleme ve tekrar eden işleri kolaylaştıran geliştirici araçları. Öncelikleri süreç sahipleriyle belirleyeceksiniz. Bilgiler, işlemler ve çalışan onayı gerektiren adımlar açık olacak. SORUMLULUKLAR 1. İhtiyacı belirlemek ve doğru kullanım alanını seçmek Çalışanların işini, tekrarlanan adımları, gecikmeleri, hataları ve veri ihtiyaçlarını anlamalısınız. Süreç sahibini, kullanıcıyı, işleyişi ve başarı ölçütünü belirlemelisiniz. Fırsatları fayda, veri yeterliliği, efor, risk ve bakım ihtiyacıyla sıralamalısınız. Hazır ürün, klasik otomasyon ve özel yapay zekâ geliştirmesini karşılaştırmalısınız. Pilotun kapsamını, kabul koşullarını ve ölçümünü baştan yazmalısınız. Veri eksikliği ve süreç belirsizliklerini açıklamalı; çözümü uygulanabilir teslimlere ayırmalısınız. 2. Yapay zekâ uygulamalarını bizzat geliştirmek Model API'lerini servis ve kullanıcı arayüzlerine bağlamalısınız. Prompt, bağlam yönetimi, yapılandırılmış çıktı, araç çağrısı ve yanıt doğrulamasını test edilebilir kodla uygulamalısınız. Model ve yöntemleri gerçek işlerde kalite, gecikme, maliyet ve veri koşullarıyla karşılaştırmalısınız. Tek model, tanımlı iş akışı veya ajan seçimini gerekçelendirmelisiniz. Kullanıcının sonucu inceleyip düzeltebildiği ve işlemi durdurabildiği uygulamalar geliştirmelisiniz. Hatalı çıktı, eksik bilgi veya kesintide güvenli geri dönüş ve insana devretme kurmalısınız. 3. Ajanlar ve araç entegrasyonları tasarlamak Ajanın hedefini, araçlarını, görev durumunu ve tamamlanma koşullarını tanımlamalısınız. Süre, maliyet, çağrı ve tekrar sınırlarıyla kontrolsüz döngüleri önlemelisiniz. API, function calling ve gerektiğinde MCP ile araç bağlantıları geliştirmelisiniz. Giriş çıkış şemalarını, hata yanıtlarını ve yetkileri tanımlamalısınız. Okuma ve yazma işlemlerini ayırmalı; kayıt değiştirme, mesaj gönderme veya harcama yaratma gibi eylemlerde yetki ve onay kontrollerini uygulama katmanında kurmalısınız. Eylemin gerçekleştiğini sistem sonucuyla doğrulamalısınız. Yetkileri modelden bağımsız, kullanıcı ve işlem bazında denetlemelisiniz. Yeniden denemelerde mükerrer mesaj, kayıt veya işlem üretmesini önlemelisiniz. 4. Kurum bilgisine dayanan güvenilir çözümler kurmak Kurum bilgilerinde kaynak sahipliği, güncellik ve erişimi yönetmelisiniz. Belge işleme, parçalama, embedding, arama ve gerektiğinde yeniden sıralama geliştirebilmelisiniz. RAG'de kullanıcı yetkisini arama, bağlam ve yanıt boyunca korumalısınız. Kaynak ve sürümü izlemeli; içerik ve izin değişikliklerini indeks ve önbelleğe yansıtmalısınız. Fiyat, takvim, kontenjan ve kayıt durumunu yetkili sistemlerden almalısınız. Dayanak yoksa bilgi eksikliğini belirtme ve sorumluya yönlendirme davranışı kurmalısınız. Belge ve araç yanıtlarını güvenilmeyen veri saymalı; prompt injection, veri sızıntısı ve yetkisiz işleme karşı kontrol ve testler geliştirmelisiniz. 5. Mevcut sistemler ve otomasyonlarla bütünleştirmek CRM, web, kurum içi uygulamalar, belgeler ve onaylı iletişim kanallarıyla entegrasyon geliştirmelisiniz. Altyapıyı inceleyip veri sözleşmesi, kaynak kimliği ve iş kurallarını netleştirmelisiniz. REST API, webhook, kuyruk, zamanlanmış işler ve veri tabanı bağlantılarıyla güvenilir akışlar kurmalısınız. Doğrulama, zaman aşımı, tekrar deneme, idempotency ve hata takibini uygulamalısınız. Eksik veya çelişkili veriyi, yeniden işlemeyi ve sistemler arası kontrolleri yönetmelisiniz. Kritik hesaplama ve iş kurallarını doğrulanabilir kodla yürütmelisiniz. Özel kod, hazır bağlantı ve otomasyon platformu seçimini bakım ve güvenilirlikle gerekçelendirmelisiniz. 6. Değerlendirme ve kalite sistemleri kurmak Gerçek işlerden temsilî test setleri oluşturmalısınız. Türkçe kullanım, eksik/çelişkili bilgi, yanlış kaynak, yetkisiz erişim ve araç hatasını kapsamalısınız. Doğruluk, kaynak desteği, bilgi erişimi, araç seçimi, görev tamamlama ve yan etkileri ölçmelisiniz. Başarıyı beklenen sonuç ve sistemdeki durumla doğrulamalısınız. Kodla doğrulama, uzman incelemesi ve model tabanlı değerlendirmeyi kullanmalısınız. Değerlendirici modeli insan değerlendirmeleriyle kontrol etmeli; geliştirme örneklerinden ayrı testler tutmalısınız. Model, prompt, araç ve kaynak değişimlerinde regresyon testleri çalıştırmalısınız. Kritik hataları görünür kılmalı; kabul koşullarını karşılamayan sürümü yayımlamamalısınız. 7. Yayına almak, izlemek ve maliyeti yönetmek Geliştirme, test ve canlı ortamları ayırmalı; kod, prompt, model ve yapılandırmayı sürümlemelisiniz. Otomatik test, CI/CD, kademeli yayın ve geri dönüş kurmalısınız. İstek, araç çağrısı, hata, gecikme ve maliyeti ilişkilendiren izleme kurmalısınız. Hassas veriyi maskelemeli; sorunları önceliklendirmelisiniz. Başarılı görev maliyetini ve kullanıcı düzeltmelerini izlemelisiniz. Önbellek, model yönlendirme ve toplu işlemi kaliteyi ölçerek değerlendirmelisiniz. Anahtar, yetki, saklama ve silmeyi ilgili sorumlularla yönetmelisiniz. Sağlayıcı kesintisi, limit aşımı ve beklenmeyen davranışta kontrollü durdurma veya alternatif akış kurmalısınız. 8. Şirket içi geliştirici araçlarını geliştirmek Yazılım ekibiyle kod arama, teknik bilgi erişimi, test, hata inceleme ve dokümantasyon araçları geliştirmelisiniz. Tekrarlanan işleri ortak servis, kütüphane veya arayüzlerle kolaylaştırmalısınız. Kod çalıştırmayı uygun sınırlandırılmış ortamlarda yürütmeli; depo ve sistem erişimlerini denetlemelisiniz. Üretilen kodu test ve incelemeden geçirmeli, canlıya geçişi kurumun yazılım sürecine bağlamalısınız. 9. Çalışanlara kullandırmak ve iş faydasını ölçmek Gerçek kullanıcılarla pilot yapmalı; günlük işe uygun arayüz ve akışlar tasarlamalısınız. Eğitim, örnekler ve rehberler hazırlamalı; geri bildirim ve destek düzeni kurmalısınız. Kullanıcı hatalarını, düzeltme ve kullanmama nedenlerini araştırmalısınız. İyileştirmeleri süreç sahipleriyle sıralamalı; yaygınlaştırmayı kullanım ve kalite verisiyle yönetmelisiniz. Süre, hata, yeniden işleme, kalite, görev tamamlama ve düzenli kullanımı başlangıçla karşılaştırmalısınız. İnsan kontrolü süresi, API/lisans ve işletim maliyetini katarak net faydayı raporlamalısınız. BİRİMLER ARASI ÇALIŞMA Büyüme ve Pazarlama ile araştırma ve analiz; Tasarım ve Medya ile üretim ve kalite kontrolü; Ürün ve Yazılım ile CRM, arayüz, servis ve geliştirici araçları üzerinde çalışacaksınız. Halkla İlişkiler ile kurumsal bilgi ve iletişim; eğitim danışmanlığı, öğrenci işleri ve mali işlerle bilgi erişimi ve otomasyon çözümleri geliştireceksiniz. Geliştirme ve işletimi üstleneceksiniz. Eğitim uygunluğu, mali onay ve operasyon kurallarını süreç sahipleriyle doğrulayıp yetki düzenine uygun uygulayacaksınız. TEKNİK YETKİNLİKLER • Python veya TypeScript'te ileri düzey yazılım geliştirme; API, servis, SQL ve veri modelleme deneyimi. • LLM API'leri, prompt/context engineering, structured outputs ve tool/function calling. • Ajan iş akışları, araç entegrasyonları, RAG, embedding ve arama sistemlerinde uygulama deneyimi. • Otomatik test, değerlendirme setleri, tracing, log, metrik ve üretim hatası çözümleme. • Git, kod incelemesi, CI/CD, container veya eşdeğer yayın yaklaşımı ve bulut/servis işletimi. • İngilizce teknik kaynakları takip etme; iş birimleriyle anlaşılır iletişim ve teknik dokümantasyon. Teknoloji ve framework'leri sonuçlarıyla seçmeli; servis, entegrasyon ve kontrolleri bizzat kodlayabilmelisiniz. BAŞVURU VE PORTFÖY CV'nizle 3-5 kapsamlı proje paylaşın. En az bir canlı LLM uygulaması, araç kullanan bir ajan veya otomasyon, mevcut sisteme entegrasyon ve kullanıcıya kazandırılmış bir iş akışı gösterin. Aynı proje birkaç beklentiyi karşılayabilir. Problemi, kullanıcıyı, mimariyi, model/yöntem seçimini ve katkınızı açıklayın. Bizzat geliştirdiğiniz kod, entegrasyon, değerlendirme ve işletimi ekip katkısından ayırın. Test yaklaşımınızı, başarısız örnekleri, çözdüğünüz bir üretim sorununu ve alınan önlemleri anlatın. Kullanım, kalite, süre ve maliyet sonuçlarını ölçüm yöntemi ve sınırlılıklarıyla gösterin. Paylaşmaya yetkili olduğunuz, anonimleştirilmiş kod, mimari şema, değerlendirme raporu veya ürün gösterimi iletin. Görüşmede çözümünüzü ihtiyaçtan günlük kullanıma kadar teknik ayrıntılarıyla inceleyeceğiz.