machine learning engineer

• iş hayatındaki problemleri ml ile çözülebilecek hale getirip (bkz: problem formulation) ml algoritmaları ile modelleyip deployment'ını yapan yazılımcı.
  şirketler sıklıkla data scientist/machine learning engineer diye ilan açar. iki pozisyonun da merkezinde data olduğu için ortak noktaları boldur.
  
  türkiye'de yaygın olmasa da bir de bu alanda research engineer/research scientist pozisyonu var ki amazon, microsoft, google, facebook gibi sota'ı geliştiren şirketler bu pozisyona sıklıkla phd'li alımlar yapar.
• avrupa özelinde data scientist ve ml engineer pozisyonlarından beklenen temel fark genelde ml engineerlardan (bkz: mlops) bilgisi de beklenmesidir. isimlendirmelerin farklılıkları karşılayıp karşılamadığı tartışılabilir.
  
  tanım: deployment, production ve maintenance bilgisi de olan data scientist pozisyonuna verilen isim.
• bugun teamblind da, google gemini release den sonra, google muhendislerine baska firmalardan yaklasik 1m usd lik teklifler geldigi ve bunun endustri normu oldugunu okudum. 300k usd cash, 700k stock option veriyorlar genelde.
  
  bu alanda phd niz, yayinlanmis agi ile alakali makaleniz, is tecrubeniz varsa ve tum bunlar uluslararasi standartlarla yarisiyorsa yilda 1m tc mumkun. bunu normalde hft firmalari en top adaylara veriyordu.
  
  bu sekilde ai, ml isleri bir 5-6 yil daha surer, sonra yavasdan sakinlemeye baslar. son 10 yilda bu alana yatirim yapmis olanlar suanda iyi para kazanabilir, bugun baslayacak olanlar kendini nasil bir ortamda bulur tartisilir.
• bu adamlardan dünyada zaten sayılı adet olur. bu sayılı kişiler de piyasada bilinir ve paylaşılır. f1 pilotajı gibi desek yeridir. 30-40 tane adam var, arada takım değiştiriyorlar ama hep onlar yarışıyorlar.
  
  belirli bir noktadan sonrası ve bu adamların devamı insan zekasının ve kapasitesinin ötesinde diye düşünüyorum. buradan sonrası artık yapay zekayı bu konulara hazırlamak ve bu pozisyonlara onları getirmek. insan zekasının sınırlarındayız çünkü. bu denli derin matematik, fizik, istatistik, süreç yönetimleri, bilişimsel teknik konuların tümü, tüm bir data meselesi ve ayrıntıları, learning süreçleri üzerine artık daha bir şey öğrenilebilir mi, bence hayır.
• 8 kişiydik ne yazık ki dün 6 kişi kaldık.