Overview
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.
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 mükemmelliği 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.
Nitelikler
- Tercihen yazılım mühendisliği, Bilgisayar Bilimleri veya ilgili bir alanda Lisans veya Yüksek Lisans derecesi olan,
- Büyük dil modeli (LLM) mimarilerinin yapısına, parametre ölçekleme stratejilerine (model paralelleştirme vb.) ve deployment sırasında yapılan performans / maliyet trade-off’larına hakim,
- PyTorch veya JAX gibi framework’ler ile büyük ölçekli model geliştirme, eğitim ve üretime alma süreçlerinde ileri düzey deneyim sahibi,
- vLLM, HuggingFace TGI, Ray Serve, DeepSpeed Inference gibi yüksek performanslı inference framework’leriyle üretim seviyesinde çalışmış olan,
- Distillation, quantization (8-bit / 4-bit), LoRA, pruning gibi model sıkıştırma tekniklerini inference gecikmesini azaltmak ve kaynak verimliliğini artırmak amacıyla uygulayabilen,
- Kubernetes, OpenShift, Docker gibi container orkestrasyon sistemlerinde GPU destekli dağıtık model servis altyapıları kurma ve yönetme yetkinliği olan,
- Prometheus, Grafana, Datadog, Sentry gibi sistemlerle model performans takibi, loglama, alarm yapısı ve monitoring süreçlerini yönetmiş olan,
- Data drift, model degradation, latency artışı gibi üretimsel risklerin takibi için otomatik izleme ve tepki sistemleri kurma becerisi olan,
- Weights & Biases (wandb) veya benzeri araçlarla LLM eğitim süreçlerinde deney izleme, hiperparametre takibi, model versiyonlama konularında ileri düzey kullanımı olan,
- 7 yıl MLOps, platform mühendisliği ya da üretim ortamında AI altyapıları geliştirme tecrübesi olan,
- Disiplinler arasında etkili bir şekilde çalışma becerisi ile mükemmel iletişim ve işbirliği becerilerine sahip,
- Pragmatik bir yaklaşımla güçlü analitik ve problem çözme becerileri olan,
Senior MLops Engineer – Sorumluluklar
Görev kapsamında, yapay zeka modeli eğitimi yönetimi ve model yaşam döngüsü takibi için sistematik altyapılar kurar (ör. wandb, MLflow), modellerin fine-tuning ve adaptasyon aşamalarında güncel yöntemler ile etkili kaynak kullanımı sağlar. LLMlerin yüksek performanslı servislenmesi için vLLM, TGI, Ray Serve gibi sistemlerle ölçeklenebilir ve düşük gecikmeli inference ortamları geliştirir.Ayrıca, üretim ortamında çalışan modellerin kalitesini sürekli izlemek ve değerlendirmek amacıyla evaluation & feedback sistemleri ile kalite güvence süreçlerini devreye alır.Araştırma ekipleri, yazılım geliştiriciler ve altyapı mühendisleriyle yakın çalışarak, kurumun yapay zeka tabanlı sistemlerini kararlı, gözlemlenebilir ve sürdürülebilir hale getirir.Makine öğrenimi ve büyük dil modeli (LLM) projelerinde, veri bilimcilerle birlikte çalışarak model geliştirme, eğitim, versiyonlama ve dağıtım süreçlerini uçtan uca organize eder.Yüksek hacimli LLM’lerin eğitimi için dağıtık eğitim altyapıları (ör. FSDP, DeepSpeed, Megatron-ML) kurar, kaynak kullanımı açısından optimize eder,vLLM, TGI, Ray Serve, DeepSpeed Inference gibi framework’lerle yüksek performanslı, düşük gecikmeli ve ölçeklenebilir model servisleme altyapıları kurar,GPU / CPU kaynaklarının verimli kullanımı için kapsamlı kaynak yönlendirme (GPU scheduling, autoscaling) ve sistem düzeyinde performans odaklı pipeline\'lar geliştirir,Distillation, quantization ve donanım hızlandırma gibi model optizasyon stratejilerini üretim ortamlarına entegre eder,Eğitim, test, validasyon ve inference süreçlerini tamamen otomatikleştirilmiş pipeline’lar üzerinden sürekli ve kararlı biçimde çalıştırır,Dağıtık modellerin üretim ortamındaki performansını, gecikmesini, başarımını ve kaynak kullanımını gerçek zamanlı olarak izlenmesi ve analiz edilmesi için uygun geliştirmeleri sağlar,MLOps ve LLMOps süreçlerine yönelik kurumsal dökümantasyon, rehberler ve bilgi tabanı oluşturur, sürdürülebilirlik ve tekrarlanabilirlik için bu bilgileri sürekli güncel tutar,Şirket çapında kullanılan kurumsal AI platformlarının altyapı ve servis katmanlarının geliştirilmesinde diğer mühendislik ekipleriyle yakın koordinasyon içinde çalışır.Yan Haklar ve Faydalar
Ekibimizin bir üyesi olarak, rekabetçi bir ücret, esnek çalışma düzenlemeleri, kariyer gelişimi ve ilerleme fırsatları gibi bir dizi yan hak ve fayda ile buluşma fırsatı yakalayacaksın. Detaylar için iletişime geçin.
Türkcell bir eşit fırsat işverenidir ve ırk, renge, dine, cinsiyete, ulusal kökene, etnik kökene, yaşa, fiziksel görünüşe veya duruma, medeni durumuna, askerlik durumuna bakılmaksızın, tüm nitelikli başvuru sahiplerini istihdam için değerlendirir.
#J-18808-Ljbffr