AI Mühendisi

Koç Üniversitesi, 1993 yılında Vehbi Koç Vakfı tarafından eğitimde mükemmeliyet, öncü bilimsel çalışmalar ve topluma değer katma vizyonuyla kurulmuştur. Türkiye’nin en prestijli üniversitelerinden biri olarak dünya sıralamasında ilk 500’de yer alan üniversitemiz, araştırma odaklı yapısıyla bilim, teknoloji ve toplumsal gelişime katkı sağlamayı hedeflemektedir. Çalışanlarımıza ilham veren ve çok yönlü bir yaşam alanı sunan kampüsümüzde, fark yaratan bir çalışma ortamı sağlıyoruz.

Koç Üniversitesi’nde çalışanlarımız, alanında uzman ve yenilikçi bir ekibin parçası olarak, dinamik ve destekleyici bir çalışma ortamında kariyerlerini ileri taşır. Çalışma ortamımız, sürekli öğrenmeyi destekleyen, kişisel ve profesyonel gelişim olanakları sunan bir yapıya sahiptir. Vizyonumuz ve güçlü değerlerimizle, kariyerinizde yeni başarılara imza atmak için sizi de Koç Üniversitesi ailesine katılmaya davet ediyoruz.

Üniversitemizin Bilgi Teknolojileri Direktörlüğü bünyesinde görev alacak AI Mühendisi aramaktayız.

Büyük dil modelleri (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG) mimarileri ve akıllı ajan sistemleri üzerine çalışan ekibimize katılacak bir AI Engineer arıyoruz.

Bu rolde; kurumsal bilgi sistemleri üzerinde çalışan yapay zeka çözümleri geliştirecek, veri bilimi projelerini hayata geçirecek ve üretim ortamında çalışan AI servislerinin tasarımından geliştirilmesine kadar tüm süreçlerde aktif rol alacaksınız.

Araştırmacı bakış açısına sahip, yeni teknolojileri hızlı öğrenebilen ve fikirleri çalışan ürünlere dönüştürebilen mühendislerle çalışmak istiyoruz.

Sorumluluklar

Machine Learning & Data Science

• Sınıflandırma, regresyon, clustering, anomaly detection ve tahminleme problemleri üzerinde çalışmak
• Veri analizi, veri temizleme ve feature engineering süreçlerini yürütmek
• Model eğitimi, model seçimi ve model karşılaştırmaları yapmak
• Train/Test Split, Cross Validation ve Hyperparameter Tuning süreçlerini uygulamak
• Model performansını uygun metriklerle değerlendirmek
• Overfitting, data leakage, class imbalance ve veri kalitesi problemlerini tespit etmek
• Geliştirilen modelleri backend sistemlere ve API servislerine entegre etmek

RAG & LLM Sistemleri

• Kurumsal veri kaynakları üzerinde çalışan RAG mimarileri geliştirmek
• PDF, Word, Excel, web verileri, SQL kaynakları, API'ler ve görsel verilerden bilgi işlemek
• Document parsing, chunking, embedding, retrieval ve reranking stratejileri tasarlamak
• Semantic search sistemleri geliştirmek
• Prompt engineering ve sistem mesajı tasarımı yapmak
• LLM servislerinin doğruluk, tutarlılık, latency ve maliyet performansını takip etmek
• Hallucination riskini azaltacak teknik kontroller geliştirmek

Agent & Tool-Use Sistemleri

• LLM tabanlı agent mimarileri geliştirmek
• Function calling ve tool-use yapıları kurmak
• Agent akışlarında görev planlama, karar verme ve çok adımlı süreçler tasarlamak
• Single-agent ve multi-agent mimarilerini değerlendirmek
• Agent davranışlarını test etmek, loglamak ve sürekli iyileştirmek
• FastAPI tabanlı AI servisleri geliştirmek
• REST API entegrasyonları gerçekleştirmek
• SQL ve Vector Database sistemleriyle çalışmak
• Logging, monitoring ve hata takibi süreçlerini oluşturmak
• Test edilebilir, sürdürülebilir ve okunabilir kod yazmak
• Teknik dokümantasyon hazırlamak

Aradığımız Teknik Yetkinlikler

Zorunlu

• Python
• Pandas, NumPy
• Scikit-learn
• SQL
• XGBoost, LightGBM veya CatBoost
• OpenAI, Anthropic, Gemini veya benzeri LLM servisleri
• LangChain, LlamaIndex veya LangGraph
• Embedding modelleri ve semantic search
• Function Calling / Tool Calling
• PostgreSQL ve pgvector
• Qdrant, Pinecone, Chroma veya Weaviate
• Elasticsearch
• FastAPI
• REST API geliştirme
• Docker
• Redis
• Git

Vector Search & Retrieval Deneyimi

• Vector search mimarilerini gerçek projelerde uygulamış olmak
• Retrieval süreçlerini tasarlamak ve optimize etmek
• Embedding ve semantic search yapılarını etkin kullanabilmek
• Vector database entegrasyonlarında deneyim sahibi olmak

Tercih Sebebi Olacak Deneyimler

• PyTorch veya TensorFlow
• Hugging Face Transformers
• Time Series Forecasting
• Recommendation Systems
• MLflow, DVC veya Weights & Biases
• RAGAS, DeepEval, TruLens veya LangSmith
• Celery veya benzeri task queue sistemleri
• OCR, web scraping veya doküman işleme projeleri
• AWS, GCP veya Azure üzerinde AI/ML servisleri geliştirme
• KVKK, GDPR ve veri güvenliği konularında farkındalık
• Production ortamında çalışan AI veya ML servisleri geliştirmiş olmak

Bizimle Neler Yapacaksınız?

• Gerçek iş problemlerine yapay zeka tabanlı çözümler geliştireceksiniz.
• Yeni nesil agent ve RAG sistemlerinin tasarımında aktif rol alacaksınız.
• Prototip aşamasından üretim ortamına kadar tüm geliştirme süreçlerini sahipleneceksiniz.
• Küçük, çevik ve yüksek etkili bir AI ekibiyle çalışacaksınız.
• Yapay zekanın en güncel teknolojilerini gerçek ürünlere dönüştürme fırsatı bulacaksınız.

Koç University embraces the principle of equal opportunities. All candidates are evaluated without discrimination based on race, gender, national or social origin, religion, age, disability, sexual orientation, or marital status.