Doğal dilden yola çıkarak tam kapsamlı (full-stack) uygulamalar planlayabilen, kodlayabilen, hata ayıklayabilen ve canlıya alabilen (deploy) tam otonom bir Yapay Zeka Kodlama Ajanı, yazılım oluşturmanın yeni neslini inşa ediyoruz.

Kodun nasıl ayrıştırıldığını (parsed), dönüştürüldüğünü, çalıştırıldığını ve doğrulandığını anlayan bir Kurucu Mühendis (Founding Engineer) arıyoruz. İstemleri (prompts) çalışan, üretime hazır uygulamalara dönüştüren çekirdek motoru inşa edecek ve tüm ürünün üzerine kurulacağı teknik temelleri atacaksınız.

Not: Resmi bir derleyici (compiler) geçmişine ihtiyacınız yok. Güçlü sistem sezgisi ve gerçek dünyadaki araç (tooling) deneyimi, akademik referanslardan daha önemli.

Gereksinimler:

• Derin Sistem Anlayışı: Node.js/runtime temelleri, dosya sistemleri, modül çözümleme (module resolution), derleme araçları (build tools) ve kodun nasıl ayrıştırıldığı/çalıştırıldığı konusunda güçlü bilgiye sahipsiniz.
• AST ve Araç (Tooling) Deneyimi: AST araçlarıyla (Babel, SWC, Acorn, Tree-sitter) veya benzer programatik kod dönüştürme sistemleriyle pratik deneyiminiz var. Güvenilir kod düzenlemenin "regex"ten fazlasını gerektirdiğini anlıyorsunuz.
• Yapay Zeka Mühendisliği: Araç/fonksiyon çağırma ve yapılandırılmış çıktılar (JSON şemaları) kullanarak ajanlar oluşturma deneyimi. Sadece basit istem zincirleme (prompt chaining) değil, gerçek geri bildirim döngülerine sahip sistemler kurdunuz.
• İnşa Edici Zihniyeti: Geliştirici araçları (CLI, eklentiler, dahili platformlar) veya anlamlı açık kaynaklı işler yayınladınız; sıfırdan bire bir şeyler inşa etmenin kaosundan ve yaratıcılığından keyif alıyorsunuz.

Sorumluluklar (Neler İnşa Edeceksiniz):

• Çalıştırma Sandbox'ı ve Önizleme Hattı (Pipeline): Vercel (serverless/edge) kullanarak; izolasyon, kaynak sınırları ve güvenli bağımlılık yönetimini ele alan güvenli, ölçeklenebilir bir kod yürütme iş akışı tasarlamak.
• AST ve Kod Manipülasyonu: Güvenli düzenlemeler, refactoring, lint düzeltmeleri ve yapılandırılmış dönüşümler sağlamak için kodu AST'ler kullanarak "anlayan" sistemler oluşturmak.
• Gerçek Zamanlı Geri Bildirim Döngüsü: Tip kontrolü (type-checking), linting ve otomatik test geri bildirimini uygulamak; böylece yapay zeka ajanı sorunları kullanıcı görmeden tespit edip kendini düzeltebilir.
• LLM Orkestrasyonu (Ajan Döngüsü): Bağlam (context) yönetimi ve araç çağırmayı sahiplenmek. Dinamik bir dosya sistemi üzerinde RAG uygulamak ve ajanın ne zaman planlama yapması, kod yazması veya hata ayıklaması gerektiğini belirlemek.
• Teknik Sahiplik: Mimari kalıpları tanımlamak, en iyi uygulamaları (best practices) oluşturmak ve çekirdek ekip büyüdükçe gelecek mühendislere rehberlik etmek.

Olsa Güzel Olur (Bonus Puanlar):

• Gerçek zamanlı iş birliği için CRDT (Yjs / Automerge) deneyimi.
• Yüksek performanslı araçlar veya ayrıştırıcılar (parsers) için Rust deneyimi.
• LSP (Language Server Protocol) deneyimi.

Ne Sunuyoruz:

• Uzaktan Çalışma Kültürü: İstediğiniz yerden çalışın.
• Yüksek Etki: Sadece bir özellik değil, motorun kendisini inşa ediyorsunuz.
• Modern Teknoloji Yığını: En son Yapay Zeka, Serverless ve AST araçlarıyla çalışın.
• Rekabetçi Hisse & Maaş: Bir "unicorn" inşa ediyoruz ve sizin de bunun bir parçasına sahip olmanızı istiyoruz.