2025'te Yapay Zeka Geliştiricisi Nasıl Olunur ve İş Bulunur

Yapay zeka artık her yerde - kullandığımız araçları ve güvendiğimiz uygulamaları destekliyor. Ancak herkes bunun hakkında konuşurken, çok az insan gerçekten nasıl yapay zeka ile geliştirme yapacağını biliyor.

İşte tam burada devreye giriyorsun!

İster teknolojiye yeni başlıyor ol, ister zaten bir geliştirici olup becerilerini geliştirmek istiyor ol, yapay zeka geliştiricisi olmak alabileceğin en heyecan verici ve geleceğe dönük yollardan biri. Ve düşündüğünden çok daha erişilebilir.

Bu rehberde, öğrenmen gereken becerileri ve bunları öğrenmek için kaynakları, ustalaşman gereken araçları ve yapman gereken projeleri adım adım açıklayacağım. Böylece işe alınabilir, iyi para kazanabilir ve kariyerini geleceğe hazırlayabilirsin.

Hadi başlayalım.

Yapay Zeka Geliştiricisi Nedir?

Yapay zeka geliştiricisi, bir tür yapay zeka içeren uygulamalar geliştiren yazılım geliştiricisidir. Bu, soruları yanıtlayan bir chatbot, yazınızı yeniden yazan bir araç veya veri yığınlarından cevaplar bulmanıza yardımcı olan bir uygulama olabilir.

Çoğu insanın fark etmediği kısım ise, yapay zeka geliştiricilerinin aslında yapay zekayı kendilerinin oluşturmadığıdır. Onlar entegre ederler.

Bu, dev modelleri sıfırdan eğitmediğiniz veya karmaşık makine öğrenmesi kodu yazmadığınız anlamına gelir. Bunun yerine, OpenAI, Claude, Gemini veya Hugging Face gibi sağlayıcılardan zaten var olan modelleri kullanırsınız ve bunları gerçek problemleri çözen gerçek uygulamalara nasıl entegre edeceğinizi bulursunuz.

Şöyle düşünün:

Normal bir geliştirici bir yapılacaklar listesi uygulaması yapabilir

Ama bir yapay zeka geliştiricisi, görevleri aciliyete göre sıralayan, belirsiz görevleri eyleme dönüştürülebilir adımlara çeviren ve perde arkasında çalışan yapay zeka sayesinde sırada ne yapılması gerektiğini öneren bir yapılacaklar listesi yapabilir

Yani hâlâ diğer geliştiriciler gibi yazılım geliştiriyorsunuz. Sadece ona zeka ekliyorsunuz.

Ortalama Yapay Zeka Geliştiricisi Maaşı Nedir?

Tabii ki bu konum, deneyim ve başvurulan şirkete göre değişebilir.

Ancak, ZipRecruiter'a göre, ABD'de bir Yapay Zeka Geliştiricisinin ortalama maaşı yılda 129.348 dolar, bu işlerin yaklaşık %40'ı 158.000 dolar civarında ödeme sunuyor.

Fena değil, değil mi?

Ayrıca bunun sadece ABD'deki bir iş sitesine dayandığını unutmayın. Indeed ve LinkedIn gibi diğerlerine baktığımızda, ortalama maaş yılda yaklaşık 137.259 dolara yükseliyor.

Türkiye için not: Türkiye'de yapay zeka geliştiricisi maaşları genellikle aylık 15.000-50.000 TL arasında değişmektedir. Deneyimli geliştiriciler için bu rakam daha da yüksek olabilir.

Yapay Zeka Geliştiricisi Olmak İçin Üniversite Diploması Gerekli Mi?

Hayır! Bazı büyük teknoloji şirketleri Bilgisayar Bilimleri veya Matematik geçmişi diploması isteyebilir, ancak çoğu eğitim geçmişinizden çok uzmanlığınızla ilgilenir.

Bu, şirketlerin sadece diploması olan birine karşı uygulamalı deneyimi ve ilgili projelerin portföyü olan birini tercih edeceği anlamına gelir, çünkü bu onların işi yapabileceğini gösterir.

Ancak şunu belirtmek gerekir ki, bu çok hızlı tempolu ve gelişen bir endüstri olduğu için, geçmişiniz ne olursa olsun oyunun zirvesinde kalmanız ve öğrenmeye devam etmeniz gerekir. Bu aslında teknolojinin tüm alanları için geçerli.

Yapay Zeka Geliştiricisi Olmak Ne Kadar Sürer?

Bu gerçekten hangi yolu seçtiğinize bağlı. Eğer önce diploma almaya giderseniz, ihtiyacınız olan diğer özel yapay zeka geliştirici becerilerini eklemeniz gerekse de zaman çizelgenize hemen 3-5 yıl eklemiş olursunuz.

Aman Tanrım!

Ancak, bir yol haritası takip ettiğiniz sürece öğrenmek için daha hızlı ve ucuz yollar var.

Basit terimlerle ayırırsak, Yapay Zeka Geliştiricisi olmak için kapsamanız gereken gerçekten sadece 5 ana kilometre taşı var:

1. İşi yapmak için gerekli becerileri öğrenin (yapay zeka temelleri, Prompt Mühendisliği + Yazılım Mühendisliği becerileri gibi)

2. İşi yapabileceğinizi kanıtlamak için portfolyo + GitHub profili oluşturun

3. Rollere başvurun

4. Teknik mülakat için hazırlanın

5. Daha ileri rollere gidebilmek için öğrenmeye devam edin ve daha da uzmanlaşın

Tabii ki, bunların her biri birden fazla bileşene sahip olabilir, o yüzden bunların her birine daha ayrıntılı bakalım.

Not: Aslında takip edebileceğiniz tam bir adım adım kariyer yolumuz var. Size tam olarak neyi ve hangi sırayla öğrenmeniz gerektiğini öğretecek, böylece en kısa sürede Yapay Zeka Geliştiricisi olup işe alınabileceksiniz.

Bu yazıyı okuduktan sonra mutlaka kontrol edin ve takip edin. Size söylediğimde güvenin ki diploma yolundan çok daha hızlı bir yol.

Aslında, bu kariyer yolunu alan ve işe alınan öğrencilerle röportaj yaptığımızda, haftada ne kadar zaman ayırabileceklerinize bağlı olarak öğrenme ve tamamlama süresinin ortalama olarak 3 zaman diliminden birinde olduğunu bulduk.

Haftada 40-80 saat ayırabiliyorsanız sadece 2-3 ay
Haftada 20-40 saat ayırabiliyorsanız yaklaşık 4-6 ay, veya
Haftada sadece 1-10 saat ayırabiliyorsanız 7-12 ay

Yani çoğu insan için ortalama toplam 8 ay civarında. Bu, haftada 40 saat 8 yıl + üniversiteden büyük borçtan biraz daha iyi, değil mi!?

Şimdi kontrol edin.

Yoksa, aşağıda genel adımları size anlatacağım.

Yapay Zeka Geliştiricisi Nasıl Olunur (Adım Adım Yol Haritası)

Adım #1. Gerekli Becerileri Öğrenin

Yapay Zeka Geliştiricisi olmayı öğrenmede zamanınızın çoğunu burada harcayacaksınız, çünkü açıkçası işi nasıl yapacağınızı öğrenmeniz gerekiyor.

Nasıl Öğrenileceğini Öğrenin

Bu bir tür bonus adım, yani bunu almanız gerekmez ama tavsiye edilir.

Bunun nedeni, çoğu insanın yeni şeyler öğrenmekte zorlanması, sadece etkili öğrenmek için sistemlerinin olmamasıdır. Bu onların suçu değil, sadece okulda öğretilmeyen bir beceri ki bu ironik. Bu yüzden bu konuda bir kursumuz var.

Öğrenilecek yeni bir beceri öğrenirken öğrenilecek çok şey var, bu yüzden daha hızlı ve verimli bir öğrenici olmayı öğrenmek iyi bir şey, değil mi? Bu sadece yeni becerileri daha hızlı öğrenmenize yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda bunları hatırlamanıza ve anlamanıza da yardımcı olur.

Bu, zamanınızı önemli ölçüde kısaltabilir, aynı zamanda konuyu ne kadar iyi öğrendiğinizi de iyileştirir.

Matrix'teki gibi beyinlerimize bilgi takamayız, ama daha verimli öğrenmeyi öğrenmek bir sonraki en iyi şey, o yüzden bunu atlama.

Prompt Mühendisliğini Öğrenin

Yapay Zeka Geliştiricisi olmanın temel kısımlarından biri, yapay zekanın nasıl çalıştığını ve özellikle Büyük Dil Modellerini etkili bir şekilde nasıl yönlendireceğinizi öğrenmektir.

Bunu ilk öğrenmenizi öneririm, çünkü yapay zekayı şimdi anlayabilirseniz, daha sonra bir programlama dili öğrenmeyi hızlandırmanıza yardımcı olabilir.

Açık olmak gerekirse - yine de dili tam olarak öğrenmeniz gerekiyor ve bunu kısayoldan geçmeyin. Ama ikisini de anladığınızda, daha verimli olacaksınız çünkü bir engele takıldığınızda yapay zekayı size yardım etmesi için kullanabileceksiniz.

Python Öğrenin

Yapay zekanın nasıl çalıştığını öğrendiğiniz için, şimdi Yapay Zeka Geliştiricisi olmanın geliştirme tarafı için bir programlama dili öğrenmeniz gerekiyor.

Birkaç nedenden dolayı Python'u öneriyorum:

Öğrenmesi nispeten kolay
Full-stack geliştirme için çalışabilir
Yaygın olarak kullanılır - özellikle yapay zekada

Ve temel beceriler için bu kadar. Bu noktada teorik olarak Junior Yapay Zeka Geliştirici rollerine başvurmaya hazırsınız.

Bununla birlikte, teknoloji işe alınma konusunda çoğu endüstriden biraz farklı, bu yüzden 'başvuru hazır' olmak için birkaç şey yapmamız gerekiyor, bu da bizi bir sonraki adıma getiriyor.

Adım #2. Portfolyo ve GitHub Profili Oluşturun

Daha önce söylediğim gibi, birçok teknoloji şirketi diplomalarla ilgilenmiyor. Önemsedikleri şey işi yapabilmeniz, bu yüzden bunu kanıtlamanız ve onlara neler yapabileceğinizi göstermeniz gerekiyor.

Bu, bir proje portföyü ve tamamlanan projelerinizi göstermek için bir GitHub profili oluşturmak ve ardından bunu ilgili örneklerle doldurmak anlamına gelir.

Portföyünüze ne koyacağınıza gelince, yukarıdaki kurslardan zaten tamamlanmış bazı projeleriniz olmalı, bu yüzden bunları ve oluşturduğunuz diğer projeleri eklediğinizden emin olun. Ayrıca bunu buna eklemek istiyorsanız, daha sonra 5. adımda bazı diğer küçük kursları ve projeleri paylaşıyorum.

Yine de bir ton projeniz olması konusunda çok endişelenmeyin. İşi yapabileceğinizi göstermek için sadece birkaç tanesine sahip olmak başlamak için yeterli.

Adım #3. Rollere Başvurun

Bazı insanlar size stajlara ve benzeri şeylere başvurmanızı söyleyecek, böylece yüz yüze deneyim kazanırsınız. Şu konu şu ki: mutlak rüya şirketiniz değilse ve kapıdan içeri girmenin tek yolu bu değilse, stajlarla uğraşmayın.

Bunun yerine şu anda Junior Yapay Zeka Geliştirici rollerine başvurun, çünkü bu uygulamalı deneyim kazanmanın en iyi yolu ve çok daha iyi ödeme yapacaklar, bu yüzden kendinizi küçümsemeyin. Şimdi başvurun ve sonra bir sonraki adıma geçin, böylece mülakat için sizi çağırdıklarında rolü alabilirsiniz.

Ayrıca, yukarıda paylaştığımız kurslardan projeleri takip ederseniz, çoğu şirket mevcut beceri seviyenizden etkilenecektir. (Bu öğrencilerimizden gelen yaygın bir alıntı).

Rüya işinizi nasıl bulacağınızı öğrenin

Müthiş bir özgeçmiş nasıl oluşturacağınızı ve daha fazla mülakat nasıl alacağınızı öğrenmek için bu rehberi kontrol edin.

İşe alım müdürlerini ve işverenleri nasıl etkileyeceğinizi bilmeniz gereken her şeyi size gösterecektir.

Ancak, bu mülakatta olduğunuzda daha teknik sorulara hazırlanmanız gerekecek, bu da bizi bir sonraki adıma getiriyor.

Adım #4. Teknik Mülakat İçin Hazırlanın

Eğer bu ilk programlama / teknik işinizse, teknoloji şirketlerindeki mülakatın daha önce çalışmış olabileceğiniz diğer yerlerden farklı olduğunu anlamanız gerekiyor.

Bir diploma veya sertifikaya karşı işi yapıp yapamayacağınızla daha çok ilgilendikleri için, sadece portföyünüzü göstermenizi istemiyorlar, aynı zamanda becerilerinizi birden fazla mülakat aşamasında kanıtlamanızı da istiyorlar.

Şirkete göre değişebilir, ancak süreç genellikle şöyledir:

1. Başvuru yaptığınızda çevrimiçi bir sınav (herkes bunu yapmayacak olsa da). Binlerce başvuru aldıkları için sizinle birebir zaman geçirmeye değer olup olmadığınızı görmek için basit bir filtre

2. Evden yapılan temel bir kodlama değerlendirmesi

3. Yapay zeka odaklı belirli soruları nasıl çözeceğinizi sordukları yüz yüze teknik mülakat. Bu da biraz daha derinlemesine gidebilir ama bunun üzerine birazdan daha fazla

4. Günlük çalışmanızı çoğaltacak küçük bir proje tamamlama potansiyeli. Bu size nasıl çalıştığınız hakkında bir fikir verecek, çünkü sadece yetenekli değil aynı zamanda zamanında teslim edebilen insanları işe almak istiyorlar

5. İyi bir takım uyumu olup olmayacağınızı görmek için davranışsal mülakat

Birkaç adım ama gerçekte en zor kısım teknik mülakat, çünkü yapay zeka hakkında ve ayrıca veri yapıları ve algoritmalar hakkında sorular soracaklar, çoğu otodidakt Geliştirici bunlara çok fazla odaklanmaz.

Not: Büyük Teknoloji veya benzer seviye şirketlere başvuruyorsanız, bazı daha teorik, Bilgisayar Bilimleri diploma türü sorular da alabilirsiniz.

Aksi takdirde, işte birkaç ekstra ipucu.

Teknoloji işlerinin sadece teknik becerilerden daha fazlası olduğunu unutmayın

Kurslar ve sertifikalar aracılığıyla oluşturduğunuz teknik bilgiye ek olarak, mülakatçılar yumuşak becerilerinizi ve ne kadar iyi iletişim kurabileceğinizi değerlendirecekler, bu yüzden:

Mümkünse geçmişte iş arkadaşlarıyla nasıl işbirliği yaptığınızı veya takımları veya projeleri nasıl yönettiğinizi gösteren örneklerle hazırlıklı olun

Portföyünüzdeki projeler için aldığınız kararları açıklayabilmeye ve yaptığınız çeşitli değiş tokuşları tartışmaya hazır olun

Mülakatlar sırasında (sanal veya yüz yüze olsun) güçlü iletişim becerilerini sergilediğinizden emin olun. Uygun dilbilgisi kullanmak ve yazım hatası yapmamak gibi çok temel şeyler bile, ve mülakatınızdan sonraki 24 saat içinde teşekkür e-postası göndermek vb.

Olağan mülakat hazırlığını atlama

Diğer herhangi bir mülakat türü gibi, her zaman iyi olacak şeyler:

Şirketi araştırın. İhtiyaçları ve rolünüz için neden işe aldıkları hakkında öğrenebileceğinizi öğrenin

Mülakat yapacağınız insanlar ve onların potansiyel odak alanları hakkında öğrenebileceğinizi öğrenin. Mülakat teklif ettiklerinde her zaman sorabilirsiniz ve size memnuniyetle bilgi vereceklerdir

Pratik, pratik, pratik. Arkadaşlarınızla veya ailenizle sahte mülakat yapın, hatta sadece kendinizle mülakat yapın, cevaplarınızı yüksek sesle konuşun. Bu ne fark yarattığı ve büyük günde ne kadar daha cilalı olacağınız şaşırtıcı

Mülakat için zamanında (hatta biraz erken) olun

Rolü oynayın. Şirketin kültürü için normunu bulun (kot pantolon ve tişört mü yoksa daha profesyonel mi?) ve uyum sağlamak için giyinin. Emin değilseniz, giyinme tarafında hata yapın

Tüm bunları yapın ve mülakatı geçip işi alacaksınız.

Adım #5. Becerilerinizi Geliştirmeye Devam Edin

Bu noktada, temel bilgileri öğrendiniz, portföyünüz canlı ve ilk Junior Yapay Zeka Geliştirici işinizi almaya çalışmak için başvurmaya başladınız.

Güzel iş!

Bu sonraki adım, junior seviyeden orta seviye ve ötesine geçmekle ilgili ve bunu yapmanın en iyi yolu, sizi daha etkili, daha çok yönlü ve açıkçası değiştirilmesi daha zor yapan daha özelleşmiş becerileri katmanlamaya başlamaktır.

Bunların hepsini yapmanız gerekmiyor. Bunları burada dalabileceğiniz farklı alanların örneği olarak dahil ettim. Ancak, bazıları henüz sahip olmayabileceğiniz yeni beceriler ekleyecek, bu yüzden kesinlikle birkaçını deneyin.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ile daha akıllı uygulamalar oluşturun

Dil modelleri güçlüdür ancak sadece eğitildikleri şeyleri bilirler. Bu yüzden yapay zeka uygulamanızın güncel veya özel verileri kullanarak gerçek zamanlı sorulara cevap vermesini istiyorsanız, Retrieval-Augmented Generation (RAG) gerekir.

Bu kurs size LLM'leri PDF'ler, belgeler ve veritabanları gibi harici veri kaynaklarıyla nasıl birleştireceğinizi öğretir, böylece uygulamalarınız daha iyi, daha doğru yanıtlar üretebilir.

OpenAI API'sını nasıl kullanacağınızı, FAISS ile hızlı arama nasıl uygulayacağınızı ve chatbot'lar, yapay zeka finansal analistleri ve veri odaklı müşteri destek araçları gibi gerçek dünya projeleri nasıl oluşturacağınızı öğreneceksiniz.

AWS ile işbirlikçi yapay zeka ajanları oluşturun

Bu kurs size birden fazla yapay zeka ajanının gerçek dünya görevlerini tamamlamak için birlikte çalıştığı akıllı sistemleri nasıl tasarlayacağınızı öğretir.

Bir ajanın otelleri bulduğu, diğerinin restoranları önerdiği ve bir süpervizörün hepsini koordine ettiği üretime hazır bir seyahat planlayıcı uygulaması oluşturacaksınız. Bu süreçte, sisteminizi ölçeklenebilir ve dağıtılabilir yapmak için AWS Lambda, S3 ve API Gateway gibi araçları kullanacaksınız.

SageMaker ile modelleri nasıl dağıtacağınızı öğrenin

ChatGPT, Gemini veya diğer LLM API'leri ile çalışıyorsanız ve modelleri kullanmaktan gerçekten oluşturmaya ve dağıtmaya geçmeye hazırsanız, bu kurs bir sonraki adımınızdır.

Makine öğrenmesi modellerini ölçekte eğitmek, ince ayar yapmak ve dağıtmak için en yaygın kullanılan araçlardan biri olan AWS SageMaker'ı nasıl kullanacağınızı öğretir.

OpenAI API ile GPT, Whisper ve DALL·E kullanarak akıllı uygulamalar oluşturun

Bu kurs, prompt parçacıklarını kopyala-yapıştır yapmaktan OpenAI'nin ekosistemiyle gerçek dünya, çok modlu yapay zeka uygulamaları oluşturmaya geçmek istiyorsanız mükemmeldir.

OpenAI API'lerinin tam paketini, ayrıca konuşmadan metne için Whisper'ı, görüntü oluşturma için DALL·E'yi ve ses arayüzleri için metinden konuşmaya nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Google'ın Gemini API'sını kullanarak gerçek dünya uygulamaları oluşturun

Gemini, Google'ın GPT'ye cevabı ve bir yapay zeka geliştiricisi olarak, onunla nasıl çalışacağınızı öğrenmek size büyük bir avantaj sağlar.

Bu kurs size Gemini'nin Pro ve Vision modellerini hem metni hem de görüntüleri anlayan uygulamalar oluşturmak için nasıl kullanacağınızı gösterir.

AWS Bedrock ile üretken yapay zeka uygulamaları oluşturun ve ölçeklendirin

Çoğu geliştirici OpenAI veya Anthropic'ten modelleri uygulamalarına entegre ederek başlar. Peki ya Meta, Mistral, Cohere ve Stability AI gibi tüm büyük yapay zeka şirketlerinden modellere tek bir API'den erişebilseydiniz?

AWS Bedrock tam olarak bunu yapmanıza izin verir.

##### LangChain ve Pinecone ile ölçeklenebilir yapay zeka uygulamaları oluşturun

Basit prompt'ların ötesine geçip akıllıca yanıt veren ve alakalı kalan gerçek yapay zeka uygulamaları oluşturmaya hazırsanız, bu kurs doğal bir sonraki adımdır.

GPT gibi büyük dil modellerini canlı veri kaynaklarına, kalıcı belleğe ve özel mantığa bağlamak için LangChain'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

##### Streamlit ile yapay zeka uygulamalarınız için frontend oluşturun

Bir LLM destekli uygulama oluşturduysanız veya nasıl yapılacağını öğreniyorsanız, bir sonraki adım onu erişilebilir hale getirmektir. Bu, insanların gerçekten etkileşimde bulunabileceği bir kullanıcı arayüzü oluşturmak anlamına gelir.

Bu kurs size Streamlit kullanarak nasıl oluşturacağınızı gösterir, modellerinizi dakikalar içinde etkileşimli, paylaşılabilir web uygulamalarına dönüştüren fantastik bir Python çerçevesi.

##### Web geliştirme becerilerinizi genişletin

Son olarak, geliştirici becerilerinizi tamamlamak ve tüm yığında çalışmak istiyorsanız, bu kurs size JavaScript, Node.js, veritabanları, API'ler, dağıtım ve daha fazlasında tam bir temel sunar.

Çok işlevli ekiplerde çalışıyorsanız, çok yönlülüğünüzü artırmanın harika bir yolu.

##### Ne Bekliyorsun? Bugün Yapay Zeka Geliştiricisi Ol!

Yapay Zeka Geliştiricisi olmak için eğitim almak ve olmak için hiç bu kadar iyi bir zaman olmamıştı, o yüzden devam edin ve yapay zeka geliştirici kariyer yolumuzu şimdi kontrol edin, takip edin ve işe alının.

Haftada sadece 1-10 saat ayırabilseniz bile, bu kariyeri 12 ay içinde başlatabilirsiniz, hatta birkaç saat daha harcayabilirseniz daha da hızlı.

Kaybedecek neyin var? Şimdi başla!