Yapay Zekâ Kariyer Yol Haritaları
Temelden ileri seviyeye adım adım: LLM / AI Mühendisliği, Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi alanlarında küresel standartlarda öğrenim kılavuzu.
Hedef Pozisyon
AI Application Engineer / LLM Specialist
Hazır büyük dil modellerini, vektör veritabanlarını, API'ları ve ajan sistemlerini kullanarak uçtan uca modern yapay zeka uygulamaları geliştirmeyi hedefler.
1
1. Temel Programlama ve Veri Manipülasyonu
Modern Python, asenkron programlama, veri yapıları ve temel REST API geliştirme (FastAPI / Express).
Kazanılacak Temel Beceriler:
Python 3.12+
FastAPI
Pydantic
NumPy & Pandas Temelleri
2
2. LLM API'ları ve Prompt Mühendisliği
Gemini, OpenAI ve Anthropic API'larını kullanma, token sınırları, sıcaklık ayarları ve JSON schema yapılandırmaları.
Kazanılacak Temel Beceriler:
@google/genai SDK
Function Calling
Structured Outputs
Few-Shot Prompting
3
3. RAG Mimarisi ve Vektör Veritabanları
Metin parçalama (chunking), embedding modelleri, vektör indeksleme (HNSW) ve hibrit arama mekanizmaları.
Kazanılacak Temel Beceriler:
Pinecone / ChromaDB / Qdrant
Text Chunking Stratejileri
Reranking Modelleri
Embedding Karşılaştırma
4
4. Otonom Ajanlar ve Üretime Dağıtım (Production)
Agentic workflows, hata ayıklama (LangSmith/W&B), güvenlik denetimleri ve Docker ile buluta dağıtım.
Kazanılacak Temel Beceriler:
Agentic Frameworks
Evaluation & Guardrails
Docker & Cloud Run
Streaming UX
Önerilen Kaynaklar: