Milyon Kadına Mentorlarımızdan Meltem Sert ile Röportaj

Enerjisa'da Veri Mühendisi Eksperi olan Meltem Sert Halıcıoğlu ile ilham dolu, çok samimi bir röportaj gerçekleştirdik, keyifli okumalar!

1) Merhaba, öncelikle sizi tanımak isteriz. Biyografinizi bizimle paylaşabilir misiniz?

Meltem Sert Halıcıoğlu. Işık Üniversitesi Enformasyon Teknolojileri mezunuyum. Mezun olduktan sonra 2009 yılında ilk olarak Netaş'ta Gateway Controller Product Support Engineer olarak çalışmaya başladım. Bu işi seçmekteki sebebim çok profesyoneldi ; okuldaki çoğu arkadaşım üst dönemlerdeydi ve samimi olduğum arkadaşlarımdan azımsanamayacak bir kısmı Netaş'ta çalışmaya başlamışlardı ve çok mutlulardı. Ben de onların yanında çalışmak istedim Şimdi klişe yaşlı konuşması gibi olacak ama bizim dönemimizde bu tip programlar, kariyer günleri, söyleşiler vs ya yoktu, ya çok azdı, olanları da biz ciddiye almıyorduk maalesef ve biz meslek seçimlerimizin ilk aşamasında çok acemice davrandık genel olarak. Netaştaki bu ilk işim kapsamında C ve Protel ile yazılmış 3 milyon satır GWC koduna destek veriyor ve çıkan problemleri çözmek üzere patch yazıyordum. Bu süre zarfında aslında yaptığım işin bana göre olmadığını farkederek bir arayış içerisine girdim. Yöneticilerim ile yaptığım konuşmalar sonrasında da 1 sene sonunda Netaş – Vodafone ortak projesi olan Vodafone Rollout projesi kapsamında Vodafone Network Optimizasyon ekibine yazılım desteği vermek üzere outsource olarak katıldım. Bu dönemlerde iş zekası ya da veri mühendisliği gibi kavramlar henüz yoktu ya da çok yeniydi. Ancak sonraki dönemlerde bu kavramlar hayatımıza girdiğinde anladım ki aslında bu ekibe verdiğim destek veri mühendisliğinin ilkel bir versiyonuydu. Perl ile yazdığım scriptler ile Call Data Record denilen çok büyük text dosyalarını işleyerek belli metrikler hesaplıyor ve bunları departmanın haftalık ve aylık raporlarında kullanmak üzere Access veritabanlarına yazıyordum. Bu çalışmalar sonrasında paralel olarak hem benim bu tarz işleri yapmaktan keyif aldığımı anlamam hem de ekip arkadaşlarımın ve yöneticilerimin bu tarz işlerde başarılı olduğumu anlamaları ile birlikte Vodafone'dan internal olarak iş teklifi aldım. yerli yazılım firmaları tarafından geliştirilmiş olan gene erken nesil iş zekası toolları olarak değerlendirilebilecek yazılımlara destek vermek üzere Operation Support Systems and Tools ekibinde çalışmaya başladım. 2013 yılında Vodafone'un ilk resmi iş zekası projelerinden birisi olacak CXO Executive Dashbord projesi için product and data owner olarak görevlendirildim ve iş zekası alanı ile tam olarak tanışmam bu şekilde oldu. O dönemlerde henüz veri mühendisi ya da veri bilimci gibi kavramlar yoktu. Bu alana genel olarak iş zekası deniliyordu.Proje esnasında birlikte çalıştığımız danışman arkadaşlarla daha net anlaşabilmek ve projenin başarısı adına kendilerinden pek çok eğitim aldım. Bu proje tamamlandıktan sonra da çok net bir şekilde artık adını da bildiğim bu alanda çalışmaya devam etmek istediğimden emindim J Ancak Vodafone'un o dönemde bana bu doğrultuda önerebileceği bir pozisyon yoktu, bu nedenle aynı sene içerisinde Turkcell'de Data Analyst and Business Intelligence Specialist olarak çalışmaya başladım.

3 sene boyunca Turkcell'de iş zekasının pek çok alanında çalıştım. Gerekli olduğunda veri analizi, rapor analizi, veri akışı geliştirmeleri ve rapor geliştirmeleri yaptım. Dashboard geliştirme kısımlarında da bir iki denemem oldu ancak bu alandan keyif almadığımı ve yaptığım dashboardların da zaten çok çirkin olduğunu fark ederek bu kısımdan uzak kalmayı tercih ettim. Beni salın, ben verisini - raporunu hazırlayayım, görselleştirmesini başkası yapsın noktasında ekiplerle anlaşmam da çok zor olmadı çünkü yaptığım dashboardlar zaten görselleştirmede bir facia olduğumun inkar edilemez kanıtlarıydı. Turkcell'de çalıştığım süre boyunca veri alanı ile alakalı olarak hayatımıza yeni terimler girmeye başladı "Big Data" ve "Machine Learning" artık ortamlardaki yeni popüler çocuklardı. Kavramlar o kadar yeniydi ki daha Big Datanın 3Vsi vardı öyle düşünün J Big Data ile iyi anlaştık bir sıkıntımız olmadı ama Machine Learning ile yıldızımız hiç barışmadı çünkü oldum olası zaten istatistik seven bir insan olmamışımdır, burdan üniversitedeki hocalarıma da selam yollamış olayım, sorun sizde değil bendeydi – sanırım –J Böylece daha Türkiye'de bu kavramlar yeni otururken henüz alanlar ayrışmamış olmasına ve isimler netleşmemiş olmasına rağmen benim ileride Veri Mühendisliğine yöneleceğim ve Veri Bilimine az öte dur diyeceğim belli olmuştu. Sonrasında bana bu kadar Telco tecrübesi yetti, şu e-ticaret denen şey de değişik bir şeye benziyor az da oraya mı baksam filan derken kendimi N11de buluverdim. 2 sene de burada Business Intelligence Expert olarak çalıştıktan sonra gene benzer bir motivasyonla bu sefer Enerji Sektörü aklımı çeldi ve 2018 yılında EnerjiSA'da Business Intelligence Process Leader olarak çalışmaya başladım. 2019 yılında gelişen trendler ve iş alanları dolayısı ile ekibimiz Veri Mühendisliği ve Veri Bilimi Müdürlükleri olmak üzere ikiye ayrıldı ve ben yukarıda da bahsettiğim detaylar doğrultusunda Veri Mühendisliği ekibinde yer almayı tercih ettim ve o tarihten beri de Veri Mühendisliği Eksperi ve Takım Lideri olarak işime devam etmekteyim. 

 2) Yeni işe başlayacaklara kariyer yolculuğunda tavsiyeleriniz nelerdir?

Benim kariyer sürecim şanslı bir süreçti. İlk başlarda çok hatalı tercihler yapmış olsam da ilerleyen dönemlerde karşıma çıkan fırsatlar ile gerçekten sevdiğim işi ve alanı tespit edebilmem ve bu yolda ilerleyebilmem gibi bir şansım doğdu. Yeni işe başlayacak arkadaşlara vereceğim en önemli tavsiye neyi sevdiklerinden emin olup bu alana yönelmeleridir. Gününüzün ortalama 9 saatini harcayacağınız bir kısmını sırf yeni trend bu diye ya da daha çok para kazanacaksınız diye seçmeyin bence. Çünkü gerçekten tecrübeyle sabittir ki bir süre sonra çekilemez hale geliyor.

Stajlarınızı mutlaka gerçekten yapmanızı, sırf defter doldurmak için geçiştirmemenizi ve ilginizi çeken alanlarda değerlendirmenizi tavsiye ederim çünkü bu size iş hayatı hakkında fikir verecek yegane fırsat. Gene stajlarınızdan birisini bir kurumsal firmada birisin bir start-up firmada yapmanızı tavsiye ederim. Bu şekilde hangi firma tipinin size daha uygun olduğunu seçebilirsiniz.

3) Hayatınızdaki anahtar kelimeleri paylaşabilir misiniz?

"In God we trust. All others must bring data"

Yukarıdaki cümle çok sevdiğim bir cümledir. W. Edwards Deming'e aittir. Yine kendisinin tanımlamış olduğu Planla-Uygula-Kontrol Et-Önlem Al prensibi sadece iş hayatında değil kişisel hayatımda da içgüdüsel olarak uyguladığım bir yöntemdir.

4) Veri mühendisi kime denir, çalışma alanları nelerdir?

Veri Mühendisi veriyi analiz eden, anlamlandıran, bunun için kod yazan, bu kodları optimize eden, akışlar tasarlayan ve bu akışları otomatize eden kişidir. Tanımlamasına göre legacy sistemlerde(ilişkisel veritabanları vb.) çalışanlara iş zekası mühendisi, yeni sistemlerde çalışanlara(big data, cloud, vb.) veri mühendisi dendiği de olur. Ancak benim fikrimce ikisi aynı işi yapmaktadır.

5) Veri mühendisliği ve veri bilimi arasındaki farklar nelerdir ?

Veri bilimci veri mühendisi tarafından hazırlanmış veriden iş biriminin ihtiyacına göre makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak içgörü oluşturan kişiye denir. Günümüzde pythonda kütüphane import edip hazır tanımlı istatistik fonksiyonlarına veri seti girdisi verip tahmin çıktısı alan herkes kendisine veri bilimci dese de aslında veri bilimcinin çok iyi istatistik ve kodlama bilmesi gerekmektedir. Veri bilimcinin ana verisini veri mühendisinin hazırlıyor olması veri bilimcinin veri transformasyonu yapmayacağı anlamına gelmez. Gerekli durumlarda attributelarla ilgili analizleri yaptıktan sonra derived attributelar oluşturmak, ilişkili olanları seçip kullanmak, istenilen sınırda tahminleme yapan modeli kurana kadar veri ile oynayıp tekrar tekrar training seti hazırlayıp modelini tune etmek veri bilimcinin vazgeçilmez özelliklerindendir. Kullanılan algoritmaların büyük çoğunluğu hazır olsa da bazı durumlarda yeni algoritma yazması gerekecektir. Bunun dışında algoritmalardaki parametreleri çok iyi bilmesi, veri madenciliğinde çok iyi olması ve istatiksel olarak yaptığı işi anlamlandırabilmesi gerekmektedir.

Veri bilimci ile veri mühendisi arasındaki temel fark odak noktasıdır. Veri Mühendisleri, veri üretimi için akış oluşturmaya odaklanmıştır. Buna karşılık, veri bilimcileri üretilen veri üzerinde istatistiksel analize odaklanmıştır. Bu durumda birlikte iyi çalışmaları çok önemlidir. Veri bilimi ile ilgili olarak çok sevdiğim "garbage in, garbage out" düsturu veri bilimci ve veri mühendisinin koordine çalışmasının önemini çok güzel vurgulamaktadır. Bir algoritma ne kadar iyi olursa olsun, eğer ki girdi verisi kötü ise iyi bir sonuç almanız mümkün değildir. Bu hem veri mühendisinin hazırladığı veri seti ile hem de veri bilimcinin yaptığı ön çalışmalar ile alakalı bir durumdur. Aynı şekilde veri bilimci ne yapacağını bilmiyorsa, alanına hakim değil ise talep ettiği veri setini veri mühendisi en mükemmel şekilde hazırlasa bile bu sefer de veri seti istenen içgörüye uygun olmadığı için istenilen sonuçlar elde edilemeyecektir.

6) Sizce Veri mühendisliğinde aranan özellikler nelerdir?

Bir veri mühendisinin en önemli özelliği veriyi ve bunu işlemek için gerekecek olan algoritmaları anlayabilmesi ve uygulayabilmesidir. Bir konuya analitik olarak yaklaşabilmesi, ihtiyaçları kolayca anlayabilmesi, doğru planlamayı yapabilmesi, değişen talepleri kolayca uygulayabileceği modüler kod yazabilmesi ve bu işten keyif alması çok önemlidir.

 7) Bu alanda ilerlemek isteyenlerin hangi araçları öğrenmeleri gerekir?

Benim fikrimce SQL ile başlamaları ve iyi bilmeleri çok önemlidir. Syntaxının çok basit olması ve veriyi işleme kabiliyetlerinin çok geniş olması dolayısı ile, veri ile oynamak için çok uygundur. SQLi iyi bilen birisi yeni nesil tüm dilleri kolaylıkla öğrenip uygulayabilir. Tabiri caiz ise SQL veri işleme dillerinin atasıdır. Aşağıda bahsedeceğim diğer teknolojilere hakim olabilmek adına da SQL bilmek önemlidir.

Bunun dışında veriyi işleyebilmek için pek çok ETL(Extract transform load) toolu vardır; ODI, Ab-Initio, SSIS, Informatica, SAS-DI, SAP-BO, NiFi vb. Bunlardan en azından bir tanesini öğrenmek faydalı olacaktır.

Yeni nesil dilleri ve teknolojileri öğrenmekte de fayda vardır. Cloud teknolojilerinden en azından birisi hakında fikir sahibi olmak önemlidir. (Google Cloud, AWS, Oracle Cloud, vb.)

Big Data teknolojileri(Spark, Hive, HBase, Scala, vb.) hakkında da en azından giriş seviyede bilgi sahibi olmak da sizi öne geçir.

Yeni nesil pipeline design ve Schedule toollarından birisine göz atmakta da fayda var(Airflow vb.)

Ve tabi ki son dönemin "bilmeyeni dövüyorlarmış" dili Python'ı da listemize almazsak bizi taşlarlar J

Bu bahsettiklerim şu anda popüler olan teknolojiler. Bunun haricinde güncel trendleri izlemenin en kolay yolu sürekli veri mühendisliği iş ilanlarını incelemektir. Mesela şu anda ilanları incelediğinizde yoğun olarak Python, SQL, Cloud, Hadoop, ETL, Spark ve Scala öne çıkıyor.

8) Enerjisa ve enerji sektöründen bahseder misiniz, bu sektörde çalışmak isteyenler için neler önerirsiniz? Enerji sektöründe bir kadın olarak bu sektördeki kadın istihdamı hakkında ne düşünüyorsunuz?

Benim enerji sektörüne yönelmem yukarıda bahsettiğim gibi bilinçli bir tercihti. Belki çok klişe olacak ama yaptığım işin en azından bir noktada insanların ve dünyanın yararına olması ihtiyacı hissetmeye başlamıştım. Bu noktada Enerjisa yeni nesil enerji üretim trendlerine olan yaklaşımı ile ilgimi çeken firmalar arasındaydı. Enerji sektörü yapısı itibarı ile çok dinamik, riski yüksek ama eğlenceli bir veri setine sahiptir. Enerji depolanamadığı için günlük olarak üretilecek ve tüketilecek enerjinin tahminlenmesi, buna uygun olarak alım yapılması ve bu alımların yapıldığı enerji borsasının efektif olarak kullanılması gerekmektedir. Bunun haricinde üretimdeki optimizasyonun sağlanması, kayıp kaçak oranlarında iyileştirilmeler yapılması gibi alanlarda da çalışmalar mevcuttur. En önemli alanlardan birisi ise enerjinin direk insan hayatına dokunuyor oluşudur. Evinde yoğun bakım desteği alan hastalardan tutun da günlük olarak yetiştirmesi gereken işleri olan standart çalışanlara kadar herkes kesintisiz enerjiye farklı önem derecelerinde de olsa ihtiyaç duymaktadır. Enerjisa'nın da bu alanda yaptığı kritik enerji ihtiyacı olan müşterilerin kesintiye uğramaması ya da bu kesintilerin minimum sürede halledilmesi gibi pek çok insana dokunan projesi de vardır.

Genel olarak enerji sektöründeki kadın istihdamı çok iç açıcı olmasa da Enerjisa' da (saha çalışanları hariç) çalışan oranının yünde 60 civarı kadınlardan oluşmaktadır. Bu da benim bu zamana kadar herhangi bir şirkette gördüğüm en yüksek kadın istihdam oranıdır. Bunun gerek diğer enerji firmaları, gerek diğer tüm sektörler tarafından örnek alınması gerektiğini düşünüyorum.

9) Son olarak, Milyon Kadına Mentor programı hakkında görüşlerinizi alabilir miyiz?

Ben zamanına çok önem veren ve iş dışında gönüllülük faaliyetlerimi belirlerken çok ince eleyip sık dokuyan bir yapıya sahibim. Tabiri caiz ise çok zor beğenirim çünkü gerçekten faydalı olamayacaksam ne benim zamanını ne karşımdakinin zamanını harcamaya gerek yok diye düşünürüm. Milyon kadına Mentor programı bu zamana kadar gördüğüm en hoşuma giden program oldu. Gençlere yardım etmeyi planlayan farklı programların aksine Google'da da aranıp bulunabilecek genel bilgileri kitlelere sunum halinde verip, benim kanaatimce karşılıklı vakit kaybı olmanın ötesine geçememek yerine direkt bireyleri eşleştirmesi, kişisel tecrübelerin aktarılmasına olanak sağlanması dolayısı ile gerçekten faydalı olabilecek bir program.

İlham dolu katkılarından ve samimi röportajından dolayı Meltem Sert Halıcıoğlu'na çok teşekkür ederiz. Bir sonraki yazımızda görüşmek dileğiyle.. 

CampusWIN yazarlarından Şeyma Özen tarafından yazılmıştır.