Ali Yılmaz
MLOps mühendisi
ali.yilmaz@ornekmail.com · +90 532 123 45 67
İstanbul
Türkiye
https://linkedin.com/in/aliyilmaz · https://github.com/aliyilmaz
translate.sections.summary
Yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinde 5 yıllık deneyimli MLOps mühendisiyim. Otomasyon, model dağıtımı ve ölçeklendirme süreçlerinde uzmanlaşmış biri olarak, yüksek trafikli uygulamalarda performansı artırmayı hedefliyorum. Python, Docker, Kubernetes ve CI/CD araçları kullanarak sürdürülebilir ve güvenli üretim ortamları tasarlıyorum. Sürekli öğrenmeye ve yenilikçi çözümler geliştirmeye büyük önem veriyorum. Takım çalışmasına yatkın ve proje yönetimi konusunda deneyimliyim. Kariyerimde, yapay zekanın hayatı kolaylaştıran çözümlerle büyümesini teşvik etmeyi amaçlıyorum.
translate.sections.experience
MLOps Mühendisi, TeknoAI Çözümleri
Yapay zeka modellerinin üretim ortamına entegre edilmesini ve otomatik güncellenmesini sağlıyorum. Bulut platformlarında yüksek erişilebilirlikli çözümler tasarlıyoruz. Takım içinde CI/CD süreçlerini geliştirmek için çalışmalar yürütüyorum.
• Model dağıtım sürelerini %40 oranında hızlandırdım, dağıtım hataları ise %15 azaldı.
• Kubernetes ortamında sağlanan otomasyon sayesinde sistem kararlılığını %30 artırdım.
• Yüksek trafikli yapay zeka uygulamalarında 99.9% uptime sağladım.
• Proje ekiplerine Docker ve CI/CD araçlarının entegrasyonu konusunda eğitimler verdim.
Makine Öğrenimi Uzmanı, VeriZeka Yazılım
Veri analizleri ve model geliştirme süreçlerini yürüttüm. Otomasyon araçları ve algoritma optimize edilerek model performansı artırıldı. Süreçlerin otomasyonu ve hataların minimum seviyeye indirilmesi projelerin başarısında etkili oldu.
• Model doğruluğunu %20 oranında artırdım.
• Veri işleme ve model eğitim süresini %35 oranında kısalttım.
• Takım içi eğitimlerle 15 kişilik ekibin makine öğrenimi becerilerini yükselttim.
• Projelerde kullanılan otomasyon araçlarının geliştirilmesiyle %25 zaman tasarrufu sağlandı.
Veri Mühendisi, Bilgi Teknolojileri AŞ
Veri altyapısı ve model yönetimi konularında çalışmalar yaptım. Verilerin toplanmasından analiz edilmesine, model entegrasyonuna kadar çok yönlü projeleri yönettim. Hızlı ve güvenilir veri akışını sağladım.
• Veri akış hatalarını %22 oranında azalttım.
• İş süreçlerine uygun otomasyon araçlarıyla veri toplamayı 2 kat hızlandırdım.
• Yüksek hacimli verilerde yüzde 30 oranında performans artışı sağladım.
• Veri güvenliğini artırmak için yeni protokoller geliştirdim.
translate.sections.education
Lisans — İstanbul Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği
Makine öğrenimi ve yapay zeka temel alanında eğitim aldım. Proje ve araştırma çalışmalarıyla pratik uygulama becerilerimi geliştirdim.
translate.sections.skills
Programlama ve otomasyon: Python, Bash betikleri, TensorFlow, PyTorch
Bulut ve dağıtık sistemler: AWS, Azure, Google Cloud Platform, Kubernetes
Sürekli entegrasyon ve teslimat: Jenkins, GitLab CI/CD, Docker, Argo CD
Veri ve model yönetimi: MLflow, DVC, K-Nearest Neighbors, SVM
Veri tabanı ve bilgi işlem: PostgreSQL, MongoDB, Spark
İşbirliği ve proje yönetimi: Agile metodolojileri, Jira, Confluence, Takım koordinasyonu
translate.sections.languages
Türkçe (native)
İngilizce (fluent)
Almanca (intermediate)
MLOps Mühendisinin Ne İş Yaptığını ve Bu Rol Neden Önemlidir?
MLOps mühendisleri, makine öğrenimi modellerinin üretim ortamlarında sorunsuz ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlayan uzmanlardır. Bu rol, yapay zeka projelerinin hayata geçirilmesi ve sürdürülebilirliği açısından kritik öneme sahiptir. Günümüzde hızla büyüyen veri ve yapay zeka alanında, uyumlu ve otomatik çalışan sistemler tasarlamak büyük avantaj sağlar.
- Veri altyapısı ve modellerin otomasyonu ile üretim ortamlarının stabilitesini sağlar.
- Model dağıtımını hızlandırır ve hataları minimize eder.
- Cloud platformlarının etkin kullanımını sağlayarak ölçeklenebilirlik sunar.
- Veri güvenliği ve uyumluluğu konusunda çözümler geliştirir.
- Takım içerisinde sürekli entegrasyon ve teslimat projelerini yönetir.
- Veri ve model sürüm kontrol sistemleri kurar ve yönetir.
- Sistemlerin performansını takip eder ve iyileştirmeler yapar.
- Yapay zeka projelerinin uzun vadeli başarı ve sürdürülebilirliğini sağlar.
MLOps Mühendisi olarak hangi temel görevleri yerine getirirsiniz?
- Model işlemlerini otomatikleştirmek ve dağıtmak.
- Sistem performansını düzenli olarak izlemek ve sorunlara müdahale etmek.
- Veri ve model değişikliklerini kontrol altına almak.
- Üretim ortamlarında güvenlik ve erişim kontrolü sağlamak.
- Yeni teknolojileri ve otomasyon araçlarını projelere adapte etmek.
- Takım üyeleriyle işbirliği yaparak projeleri zamanında tamamlamak.
- Performans ve güvenlik standartlarını belirlemek ve uygulamak.
İşte MLOps Mühendisliği Alanında Bilmeniz Gereken En Önemli Anahtar Beceriler
İşverenler ve işe alım uzmanları, doğru anahtar kelimeler ve becerileri kullanarak sizin gibi adaylara ulaşır. Özgeçmişinizde bu becerilere yer vermek, ATS (Aday Takip Sistemleri) tarafından fark edilmenizi sağlar. Aşağıda, MLOps alanında öne çıkan temel becerileri bulabilirsiniz.
- Python ve ilgili otomasyon kütüphaneleri
- Container teknolojileri: Docker, Singularity
- Orkestrasyon araçları: Kubernetes, Docker Swarm
- Bulut hizmetleri: AWS, GCP, Azure
- Sürekli Entegrasyon / Sürekli Dağıtım: Jenkins, GitLab CI/CD
- Model ve veri yönetimi araçları: MLflow, DVC
- Veri tabanı ve bilgi işlem: PostgreSQL, MongoDB, Spark
- İşbirliği araçları: Jira, Confluence, Slack
- İleri seviye sistem güvenliği ve erişim kontrolü
- Performans izleme ve analitik araçları
- Yazılım geliştirme yaşam döngüsü ve DevOps ilkeleri
- Model dağıtımı ve performans optimizasyonu
- Veri temizleme ve ön işlem teknikleri
- Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları
- Etik ve veri mahremiyeti konularında bilgi