Makine Öğrenmesi Mühendisi

01. Genel bakış

Zetan AI, Türkçe konuşan işletmelerin günlük operasyonlarını yöneten sektör-spesifik bir yapay zekâ platformudur. Türkçenin sektörel jargonunu — otelcinin "early check-in"i, eczacının "muadil"i, sigortacının "rücu"su — gerçek anlamlarıyla kavrayan bir asistan üretmek için Türkçe ağırlıklı bir model katmanı ve geniş bir RAG altyapısı kurduk.

ML ekibimiz bugün 3 kişiyiz ve hızla genişliyoruz. Aradığımız Makine Öğrenmesi Mühendisi; LLM tarafının ürün performansını (kalite, gecikme, maliyet) sahiplenecek, Türkçe değerlendirme kümeleri ve domain-spesifik fine-tuning üzerinden modeli geliştirecek.

Bu rol, sadece "API çağırmak"tan çok daha fazlasıdır: retrieval pipeline tasarımı, model değerlendirmesi, prompt sürüm yönetimi, halüsinasyon analizi, maliyet optimizasyonu. ML lead Mert Aksoy (eski Trendyol AI/ML) ile yakın çalışırsınız; haftalık müşteri demo seanslarına katılır, modelin gerçek dünyada nasıl konuştuğunu birinci elden duyarsınız.

02. Ne yapacaksınız

• RAG mimarisini sahiplenmek: chunking, embedding seçimi, hibrit arama (BM25 + dense), reranking, citation çıkarımı.
• Sektörel fine-tuning kurguları tasarlamak (LoRA / QLoRA / DPO); 12 farklı sektör için modelin Türkçe terminolojisini kalibre etmek.
• Prompt mühendisliği ve sürüm yönetimi: A/B testleri, regression suite, prod prompt'larının sürümlenmesi ve rollback altyapısı.
• Türkçe değerlendirme kümeleri oluşturmak; halüsinasyon, faktualite, ton uyumu ve sektör doğruluğunu ölçen metrikler kurmak.
• Model serving altyapısı: vLLM/TGI, batching, KV cache, GPU kaynak planlaması; üretim ortamında p95 gecikmeyi düşürmek.
• Maliyet optimizasyonu: hangi sorgu hangi modele gider? Routing, distillation, caching ile aylık LLM faturasını ölçeklenebilir tutmak.
• Güvenli AI: prompt injection, veri sızıntısı, jailbreak senaryolarını tespit edip önleyici tedbirleri ürüne yerleştirmek.

03. Aradığımız nitelikler

Aşağıdaki niteliklerin tamamı zorunlu; bir kısmında eksiğiniz varsa motivasyon mektubunda belirtmenizi rica ediyoruz.

• 3+ yıl ML/NLP deneyimi, en az 1 yılı production'da LLM tabanlı bir özelliği sevk etmiş olmak.
• LLM fine-tuning: pratikte LoRA/QLoRA, instruction tuning veya RLHF/DPO uygulamış olmak.
• RAG tecrübesi: vektör veritabanları (pgvector, Qdrant, Weaviate), embedding modelleri, hibrit arama ve reranking üzerinde uçtan uca çalışmış olmak.
• PyTorch veya TensorFlow ile rahat çalışma; HuggingFace Transformers, PEFT, datasets ekosistemini günlük kullanmak.
• Türkçe NLP tecrübesi: Zemberek, Stanza Turkish, ITU NLP araçları veya benzer Türkçe-spesifik kütüphanelerle production tecrübesi.
• Model serving: vLLM, Triton, TGI veya BentoML gibi bir framework üzerinde model dağıtmış olmak.
• Güçlü Python, temiz kod alışkanlıkları ve test yazma disiplini (pytest tercih edilir).

04. Tercih sebebi

Zorunlu değil, ancak başvurunuza güç katar.

• Yayınlanmış araştırma çalışmaları (özellikle Türkçe NLP, low-resource diller, multilingual).
• HuggingFace, GitHub vb. üzerinde açık kaynak model/araç katkıları.
• Sektörel veriyle çalışma deneyimi (sigorta, sağlık, finans gibi yüksek hassasiyetli alanlar).
• Distillation, quantization veya farklı model sıkıştırma teknikleri pratiği.
• Agent / tool-use sistemleriyle (function calling, planlama) çalışmış olmak.

05. Yan haklar

Bu rol için maaş bandı ₺120.000-₺180.000 brüt aylık, deneyim ve görüşme sonucuna göre netleşir. GPU sandbox ortamı ve LLM API bütçesi ekibe ait, kişisel limit yok.

06. Bu role özel süreç

Toplam 3-4 hafta. Ev ödevi vermiyoruz; pratik aşaması canlı bir model değerlendirme oturumudur.

1. 01
   Başvuru incelemesi (3-5 iş günü)

   CV, GitHub/HuggingFace, yayın listesi ve form yanıtlarınız ML lead tarafından okunur.

2. 02
   İK görüşmesi (30 dk · video)

   Tanışma, beklenti hizalama, maaş bandı sohbeti.

3. 03
   Teknik görüşme (90 dk · video)

   Mevcut bir Zetan AI RAG senaryosu üzerinden canlı analiz + bir Türkçe halüsinasyon örneği üzerinden tartışma. Hazırlık gerekmez.

4. 04
   Ekip + CTO görüşmesi (60 dk · video)

   ML ekibinden 2 kişi + Mert Aksoy (CTO/ML lead) ile sohbet. Karar 5 iş günü içinde verilir.

07. Başvuru

Formu doldurun. CV zorunlu; ek olarak GitHub veya HuggingFace bağlantınız varsa bayağı kıymetli.