Senior AI Engineer

AVD Consultancy; Fatih; On-site; TRY 600,000 - 900,000; Full time

Job summary

AVD Danışmanlık için en az 8 yıl deneyimli Senior AI Engineer arayışımız bulunmaktadır. LLM tabanlı çözümlerin prototipten üretime taşınması, RAG pipeline’larının kurulması ve optimizasyonu, ve üretim odaklı AI servislerinin entegrasyonu bu rolde esas hedeflerdir.

Araç çağrıları, çok adımlı akıl yürütme ve memory gibi yapılarla ajansal iş akışlarını tasarlayacak; ayrıca fine-tuning ile model uyarlama tekniklerini uygulayarak performansı artıracaktır. Mentorluk ve liderlik de önemli parçalardır.

Qualifications

• Kurumsal kullanım için LLM tabanlı çözümler tasarlama ve üretime alma tecrübesi.
• RAG pipeline'larını kurma ve optimize etme, embedding modelleri ve vektör arama konularında uzmanlık.
• Fine-tuning ve model uyarlama tekniklerini uygulama deneyimi (SFT, LoRA/QLoRA).
• Gözlemsellik, CI/CD ve üretim izleme konularında MLOps/LLMOps bilgisi.

Responsibilities

• LLM çözümlerini prototipten üretime taşıma ve devreye alma.
• Ajansal yapay zeka iş akışlarını tasarlama ve uygulama; tool çağrıları, çok adımlı akıl yürütme, orkestrasyon ve memory yapıları.
• Eğitim, fine-tuning ve retrieval veri setlerini hazırlamak.
• Model serving ve inference optimizasyonu ile altyapı optimizasyonu yapma.
• Mentorluk yapma ve paydaşlarla iş birliği içinde çalışma.

Skills

Python

Liderlik

Mentorluk

İngilizce-Türkçe çift dilli

Problem çözme

Education

Bilgisayar Bilimleri veya ilgili bölümde lisans

Tools

Kubernetes

OpenShift

LangChain

LlamaIndex

Hugging Face

MLflow

Kubeflow

Spark

dbt

Airflow

Job description

Danışmanlığını yapmakta olduğumuz kurumsal iş ortağımız için, en az 8 yıl deneyimli Senior AI Engineer arayışımız bulunmaktadır.

Görev Tanımı:

• Kurumsal kullanım senaryoları için LLM tabanlı çözümleri prototipten üretime kadar tasarlamak, geliştirmek ve devreye almak,
• RAG pipeline'larını kurmak ve optimize etmek: chunking stratejileri, embedding modelleri, vektör arama, hibrit retrieval, re-ranking ve context yönetimi,
• Ajansal yapay zeka iş akışlarını tasarlamak ve uygulamak — tool/function calling, çok adımlı akıl yürütme, orkestrasyon, hafıza (memory) ve human-in-the-loop yapıları,
• Açık kaynak ve ticari modelleri fine-tune etmek ve uyarlamak (SFT, LoRA/QLoRA, instruction tuning, preference optimization); fine-tuning'in mi yoksa prompting/retrieval'in mi doğru yaklaşım olduğuna karar vermek,
• LLM sistemleri için değerlendirme (evaluation) çerçeveleri oluşturmak: benchmark veri setleri, offline/online evaluasyonlar, LLM-as-a-judge, regresyon testleri, hallucination ve kalite metrikleri,
• İç veri platformları ve kurumsal uygulamalarla entegre üretime hazır AI servisleri ve API'ler geliştirmek,
• Eğitim, fine-tuning ve retrieval veri setlerini hazırlamak için büyük ölçekli yapılandırılmış/yapılandırılmamış verilerle çalışmak,
• Model seçimi, quantization, caching, batching ve serving stratejileri ile inference maliyet ve gecikme (latency) optimizasyonu yapmak,
• Versiyonlama, CI/CD, gözlemlenebilirlik (observability), prompt/model yaşam döngüsü yönetimi ve üretim izleme dahil MLOps/LLMOps uygulamalarını hayata geçirmek,
• LLM'leri, embedding modellerini, vektör veritabanlarını ve model serving framework'lerini kurumsal çözümlere entegre etmek,
• GenAI geliştirme için platform standartları, yeniden kullanılabilir bileşenler ve en iyi uygulamaların tanımlanmasına katkı sağlamak,
• Kod ve tasarım incelemeleri ile bilgi paylaşımı yoluyla orta ve junior seviye mühendislere mentorluk yapmak,
• İş ihtiyaçlarını ölçülebilir AI kullanım senaryolarına dönüştürmek için paydaşlarla çalışmak.
• Bilgisayar Mühendisliği, Yazılım Mühendisliği, Matematik veya ilgili bir lisans bölümünden mezun (Yüksek lisans artı bir avantajdır),
• AI/ML mühendisliği, veri bilimi mühendisliği veya uygulamalı makine öğrenmesi alanlarında en az 5 yıl deneyim,
• Sadece prototip veya notebook düzeyinde değil, üretim ortamında çalışan LLM tabanlı uygulamalar geliştirmiş ve yönetmiş olmak,
• RAG konusunda derinlemesine, uygulamalı deneyim: embedding'ler, vektör veritabanları, retrieval kalite optimizasyonu ve context tasarımı,
• Ajansal AI iş akışları, tool calling ve orkestrasyon framework'leri konusunda uygulamalı deneyim,
• Fine-tuning ve model uyarlama teknikleri (SFT, LoRA/QLoRA, parameter-efficient tuning) ve ilgili veri hazırlama süreçlerinde pratik deneyim,
• Prompt engineering ve sistematik LLM değerlendirme yöntemlerine hakimiyet,
• Python'da güçlü programlama becerisi ve sağlam yazılım mühendisliği pratikleri (test, CI/CD, kod kalitesi, tasarım kalıpları),
• Model serving ve inference optimizasyonu ile AI altyapı bileşenlerine aşinalık,
• Kubernetes ve OpenShift gibi bulut/konteyner ortamlarında deneyim,
• MLOps/LLMOps, model yaşam döngüsü yönetimi, gözlemlenebilirlik ve izleme konularında iyi düzeyde bilgi,
• Apache Spark, dbt, Airflow gibi veri işleme framework'lerinde deneyim artı bir avantajdır,
• Teknik iş akışlarına liderlik etme ve diğer mühendislere mentorluk deneyimi,
• Güçlü problem çözme becerisi ve teknik/iş birimleriyle iş birliği yapabilme yeteneği,
• İngilizce ve Türkçe'de mükemmel iletişim becerisi, proaktif ve sahiplenici bir yaklaşım.
• LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Hugging Face, vLLM, MLflow, Kubeflow veya benzeri GenAI araçlarına aşinalık,
• Kurumsal ölçekte AI platformları veya büyük ölçekli AI modernizasyon projelerinde deneyim,
• Dahili AI asistanları, copilot'lar, öneri motorları veya akıllı otomasyon çözümleri geliştirmiş olmak,
• Veri gizliliği, güvenlik, governance ve sorumlu yapay zeka ilkeleri konusunda bilgi sahibi olmak.

"AVD Danışmanlık, Türkiye İş Kurumu'nun 1225 numaralı izin belgesi ile faaliyet göstermektedir."