Artifical Intelligence & Machine Learning Engineer

Turkcell ve Grup Şirketleri

Turkcell olarak yeteneklerimize eşsiz insan deneyimi yaşatarak, değer yaratan sürdürülebilir bir organizasyon inşa etmeyi ve işveren markamızı zirveye taşımayı hedefliyoruz. Bu hedef doğrultusunda benimsediğimiz değerlerimizi iş yapış biçimlerimize yansıtıyoruz.

Turkcell’de Neye Değer Veriyoruz?

İnsan Odaklılık: Eşsiz insan deneyimi oluşturmak amacıyla uygulamalarımızın merkezinde insanı konumluyor, çalışanlarımızın potansiyelini en üst düzeye çıkarmayı ve onların yeteneklerini geliştirmeyi hedefliyoruz.

Yenilik: İnsanların hayatında fark yaratan yenilikçi çözümler üretmek, fikir ve teknolojileri keşfetmek için tutkulu bir şekilde çalışıyoruz. 

Mükemmellik: Dahil olduğumuz ve temas ettiğimiz her noktada mükemmelliyeti hedefliyor, kendimize yüksek standartlar belirliyor, olağanüstü sonuçlar elde ediyoruz. 

İş Birliği: Başarının anahtarı olarak birlikte çalışmayı, saygı ve şeffaflık kültürünü teşvik ediyoruz.

Müşteri Odaklılık: Müşterilerimizin ihtiyaçlarını merkeze koyarak olağanüstü müşteri deneyimleri sunmayı hedefliyoruz. 

Sürdürülebilirlik: Müşterilerimiz, çalışanlarımız ve dünyamız için sürdürülebilir bir gelecek amacıyla çalışıyoruz. 

Ne Bekliyoruz?

• Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka, Makine Öğrenimi veya ilgili bir alanda Yüksek Lisans derecesi. Doktora derecesi güçlü bir tercih sebebidir.
• Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) eğitimi ve özellikle ince ayarı (fine-tuning) konusunda kanıtlanmış, derinlemesine endüstri veya araştırma tecrübesi,
• RLHF, DPO ve/veya benzeri gelişmiş LLM hizalama ve ince ayar teknikleri hakkında güçlü teorik bilgi ve pratik uygulama deneyimi,
• Python programlama diline ve PyTorch, TensorFlow, JAX gibi derin öğrenme kütüphanelerine (özellikle PyTorch) ileri düzeyde hakimiyet,
• Hugging Face Transformers, PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) gibi LLM ekosistemi araçları ve kütüphaneleri konusunda deneyim,
• Güçlü makine öğrenimi temelleri, model değerlendirme metrikleri ve istatistiksel analiz bilgisi,
• Karmaşık teknik problemleri analiz etme, yenilikçi çözümler geliştirme ve bunları uygulama becerisi,
• İyi derecede İngilizce (teknik literatürü takip edebilmek ve potansiyel olarak uluslararası ekiplerle çalışabilmek için),
• Takım çalışmasına yatkınlık ve güçlü iletişim becerileri,
• Tercihen;
• Açık kaynak LLM projelerine (örn. model geliştirme, kütüphane katkısı) katkıda bulunmuş olmak,
• MLOps prensipleri ve araçları (Docker, Kubernetes, MLflow, Weights & Biases vb.) hakkında bilgi sahibi olmak,
• On premise / Bulut platformları üzerinde model eğitimi ve dağıtımı deneyimi,
• Yapay zeka / makine öğrenimi alanında (tercihen LLM üzerine) konferans veya dergi yayını yapmış,
• Güçlü problem çözme, analitik düşünme ve teknik karar alma yeteneği olan,
• İletişim yeteneği güçlü ve ikna kabiliyeti yüksek; farklı paydaşlarla etkili bir şekilde etkileşim kurabilen,

Turkcell’de Artifical Intelligence & Machine Learning Engineer Rolü Ne Yapar?

• Ürün hedeflerimiz ve veri setlerimiz için en uygun açık kaynaklı LLM'leri araştırır değerlendirir ve seçer,
• Toplanan veriyi kullanarak LLM'ler üzerinde etkili ince ayar (fine-tuning) stratejileri tasarlar ve uygular,
• İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF), Doğrudan Tercih Optimizasyonu (DPO - Direct Preference Optimization) ve benzeri gelişmiş LLM ince ayar metodolojileri konusunda derinlemesine bilgi sahibidir ve bunları aktif olarak kullanır,
• Gerektiğinde, belirli görevler için LLM'lerin sıfırdan eğitimi süreçlerini yönetir veya bu süreçlere katkıda bulunur,
• Model performansını (doğruluk, hız, maliyet, güvenlik vb.) sürekli olarak izler, değerlendirir ve iyileştirmek çin metrikler ve değerlendirme protokolleri geliştirir,
• Modelleri çıkarım (inference) performansı ve maliyet etkinliği açısından optimize etmek,
• Etkili ve güvenli komut (prompt) tasarımları oluşturur ve komut mühendisliği (prompt engineering) süreçlerine katkıda bulunur,
• MLOps ve Backend ekipleriyle yakın iş birliği içinde çalışarak modellerin ölçeklenebilir ve güvenilir bir şekilde üretim ortamına dağıtımını (deployment) sağlar,
• LLM alanındaki en son akademik araştırmaları, açık kaynak projelerini ve endüstri trendlerini yakından takip eder ve bu bilgileri ekibe ve ürüne entegre eder.