Yapay Zeka’da Kariyer Tüyoları

 TurkishWIN Genç Kadın Kariyer Zirvesi'nde iki ilham veren kadınla birlikteydim. Konumuz yapay zeka olunca, etkinlik videomuzun çıkmasını beklemek istemedim. Neler öğrendik, hemen paylaşıyorum.

Yapay Zeka Liderlerimizi Tanıyalım

Ecem Sözeri, İstanbul Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği mezunu. Kariyerine finans sektöründe veri ve analitik alanında başlamış ve son 5 yılı aşkın süredir Vodafone'da çalışıyor. Yaklaşık 13 yıldır veri, yapay zeka ve ileri analitik alanlarında çalışıyor. Aynı zamanda İTÜ'de MBA programını tamamlayıp Koç Üniversitesi'nde yüksek lisans yapmış. Yeni teknolojileri takip etmeyi, öğrenmeye devam etmeyi ve bu alanda kendini sürekli geliştirmeyi çok önemsiyor.

Bugün Vodafone Türkiye'de yapay zeka çalışmalarına liderlik ediyor. Ekibiyle birlikte şirket içinde Generative AI ekibini kurdu ve ilk Generative AI kullanım senaryolarını hayata geçirdi. Amacı yalnızca teknoloji geliştirmek değil; yapay zekayı gerçek iş değerine dönüştüren çözümler üretmek ve şirket içinde güçlü bir AI kültürünün yaygınlaşmasına katkı sağlamak.

Sezen Felekoğlu, 2003 yılında Sakarya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği'nden mezun olmuş. 23 yıllık kariyerine yazılımcı olarak başlamış; zaman içinde iş analisti, veri analisti, yapay zeka ürün yöneticisi ve yapay zeka müdürü rollerinde aktif görev almış.

Kariyerinin 18 yılı boyunca Turkcell'de çalışmış; veri yönetimi, analitik ve yapay zeka odaklı birçok projeyi üstlendiği farklı roller ile hayata geçirmiş. Teknik uzmanlığını iş hedefleriyle birleştirerek veri ve yapay zeka stratejilerinin somut iş sonuçlarına dönüşmesine liderlik etmiş. Şubat ayı itibarıyla Pronet'te Yapay Zeka Müdürü olarak görev yapıyor.

Konu yapay zeka olunca bendeki merak engin, sohbetimizi paylaşıyorum. 

Yapay zeka hem bir yetkinlik hem de bir uzmanlık alanı. Nasıl bir ekip yapınız var, ekiplerinizde hangi roller ve uzmanlıklar gerekiyor?

Tipik bir AI ürününü geliştirmek için şu roller birlikte çalışıyor:

• Data Scientist → modelleri geliştirir
• AI Engineer / ML Engineer → modelleri ürün haline getirir
• Data Engineer → veri altyapısını kurar
• Product Owner → iş ihtiyacını ve değeri tanımlar
• Software Developer → ürünün uygulama tarafını geliştirir
• UX / Business ekipleri → çözümün kullanıcıya gerçekten değer yaratmasını sağlar

Özellikle Generative AI ile birlikte ekip yapıları daha da değişti. Bugün artık prompt engineering, LLM orchestration, RAG mimarileri ve AI ürün yönetimi gibi yeni uzmanlık alanları ortaya çıktı.

Merak ettik: Ekiplerinizde herkes mühendis mi? Ekibinizde yer almak için nasıl bir eğitim / yetkinlik seti gerekiyor?

Hayır, kesinlikle değil. Yapay zeka dünyasının güzel tarafı da bu aslında.

Ekiplerimizde mühendisler var ama aynı zamanda:

• ekonomi mezunları
• istatistikçiler
• işletme kökenli ürün yöneticileri
• hatta psikoloji ve sosyal bilim kökenli kişiler de var.

Çünkü yapay zeka sadece teknoloji değil, aynı zamanda insan davranışını anlamak, problem çözmek ve doğru soruları sormak demek.

Bu alana girmek isteyenler için en önemli şey:

• analitik düşünme
• problem çözme
• merak
• sürekli öğrenme

Teknik beceriler öğrenilebilir ama merak duygusu öğrenilemeyen en kritik yetkinlik.

Yapay zeka her mesleğin kullanması gereken bir yetkinlik, yeni bir dil. Siz bu konuda yenilikleri takip etmek adına dünyada ve Türkiye'de hangi fikir önderlerini ya da kanalları takip ediyorsunuz?

Yapay zeka dünyası çok hızlı gelişiyor, bu yüzden hem akademiyi hem de endüstriyi birlikte takip etmek gerekiyor.

Ecem'in önerileri

Öncelikle Gartner gibi araştırma kurumlarının raporları bizim için çok önemli. Çünkü Gartner sadece teknolojiyi değil, teknolojinin iş dünyasında nasıl değer yaratacağını da analiz ediyor. Özellikle AI trendleri, hype cycle ve kurumların AI dönüşümünde hangi aşamada olduklarını anlamak için Gartner içgörüleri oldukça yol gösterici.

Bunun dışında:

Global teknoloji kaynakları

• Andrej Karpathy
• Andrew Ng
• OpenAI ve DeepMind yayınları

Teknik topluluklar

• arXiv makaleleri
• Hugging Face community
• GitHub projeleri

Ama bence en önemli öğrenme yöntemi şu: Yapay zekada en iyi öğrenme yöntemi okumak değil, denemek. Biz ekip içinde sürekli yeni modelleri test ediyor, prototipler geliştiriyor ve gerçek iş problemlerine uygulayarak öğreniyoruz.

Sezen'in önerileri

Türkiye yapay zeka yarışında nerede?

Türkiye'de çok güçlü bir mühendislik yeteneği var. Eksik olduğumuz yer genelde:

• büyük ölçekli ürünleşme
• global teknoloji şirketleri

Ama doğru yatırımlarla Türkiye'nin AI üreticisi ülkelerden biri olma potansiyeli çok yüksek.

Yapay zeka işimizi elimizden alacak mı?

Yapay zeka işleri ortadan kaldırmayacak, işlerin şeklini değiştirecek.

Bugün en değerli çalışan profili şu: AI ile çalışabilen insan.

Yani AI'ın yaptığı işi yapmak yerine, AI'ı yöneten, kullanan ve geliştiren insanlar öne çıkacak.