CV Örneği

Yapay Zeka Mühendisi CV Örneği ve Yazım Rehberi

Bu Yapay Zeka Mühendisi CV örneği, modelinizi notebook'tan production ortamına nasıl taşıdığınızı ve iş etkisini nasıl kanıtladığınızı gösterir. Güçlü bir CV; doğruluk, gecikme, maliyet ve benimsenme metriklerini somutlaştırır. İstanbul ve Ankara'daki ilanlarda hibrit/uzaktan çalışma, SGK, brüt/net maaş ve ekip içi işbirliği detayları da öne çıkar.

Written & reviewed by the CVWon Editorial Team · Updated Temmuz 2026

CV'nizi Hazırlayın

Örnek mi, şablon mu: Bu, bölüm bölüm öğrenebileceğiniz, açıklamalı ve eksiksiz gerçek bir Yapay Zeka Mühendisi özgeçmişi. Kendinizinkini yazmaya hazır mısınız? Yapay Zeka Mühendisi özgeçmiş şablonunu kullanın →

Eksiksiz CV Örneği

Yapay Zeka Mühendisi

Profesyonel Özet

Yapay Zeka Mühendisi olarak 6+ yıllık deneyimimle, üretime alınan makine öğrenmesi ve LLM tabanlı sistemler geliştiriyorum; arama, sınıflandırma, öneri ve RAG akışlarında uçtan uca sorumluluk alıyorum. Model performansını yalnızca metriklerle değil, iş sonucu ile ölçer; 2 milyon günlük istek alan sistemlerde gecikmeyi düşürür, maliyeti azaltır ve kaliteyi korurum. İş Kanunu, SGK süreçleri, brüt/net maaş beklentileri ve KVKK uyumlu veri kullanımı gibi kurumsal gerekliliklerle çalışmaya alışığım.

Öne Çıkan Başarılar

Günlük 2 milyon istek alan bir RAG asistansını canlıya aldım; ortalama destek çözüm süresini %38 azalttım.

int8 quantisation, caching ve daha küçük bir distilled model ile inference maliyetini %45 düşürdüm.

Yeni özellik mühendisliği ve gradient-boosted ranker geçişiyle öneri modelinin CTR oranını %22 artırdım.

Otomatik retraining ve drift monitoring içeren MLOps akışı kurarak model bozulma olaylarını %70 azalttım.

Inference graph optimizasyonu ve GPU batching ile p95 serving gecikmesini 800 ms'den 180 ms'ye indirdim.

Golden dataset ve LLM-as-judge değerlendirme seti kurarak canlıya çıkmadan önce %9'luk kalite regresyonunu yakaladım.

Görüntü işleme tabanlı kusur tespit modelini %97,5 precision ile üretime alıp manuel kontrol iş yükünü %60 azalttım.

Eğitim

Yapay Zeka Mühendisi rolleri için Bilgisayar Mühendisliği, Yazılım Mühendisliği, Yapay Zeka, Elektrik-Elektronik veya İstatistik temelli lisans eğitimi güçlü bir başlangıç sağlar. Boğaziçi, ODTÜ ve İTÜ gibi üniversitelerden alınan lisans veya yüksek lisans dereceleri teknik temeli güçlendirir; ancak kısa listeye girmede belirleyici olan, üretime alınmış projeleriniz ve ölçülebilir sonuçlarınızdır. CV'nizde dereceyi yazarken, mezuniyet yılını ve ilgili tez/proje konularını eklemeniz faydalıdır.

Sertifikalar

AWS Certified Machine Learning - Specialty

Google Cloud Professional Machine Learning Engineer

TensorFlow Developer Certificate

DeepLearning.AI Machine Learning Specialization

Beceriler

Yapay Zeka Mühendisi CV'sinde hangi beceriler öne çıkarılmalı?

Teknik

Python PyTorch TensorFlow LLM'ler ve RAG mimarileri Model deployment ve serving MLOps ve CI/CD Feature engineering

Kişisel Beceriler

Analitik düşünme Paydaş iletişimi Belirsizlik yönetimi Önceliklendirme

Araçlar

Docker Kubernetes MLflow Hugging Face Transformers Weights & Biases LangChain

Kategori	Beceriler
Teknik	Python, PyTorch, TensorFlow, LLM'ler ve RAG mimarileri, Model deployment ve serving, MLOps ve CI/CD, Feature engineering
Araçlar	Docker, Kubernetes, MLflow, Hugging Face Transformers, Weights & Biases, LangChain
Kişisel Beceriler	Analitik düşünme, Paydaş iletişimi, Belirsizlik yönetimi, Önceliklendirme

Sektör Notu

Türkiye'de Yapay Zeka Mühendisi ilanlarında şirketler genellikle brüt/net maaş beklentisi, SGK, yıllık izin ve uzaktan ya da hibrit çalışma modelini net görmek ister. İstanbul ve Ankara merkezli ekiplerde özellikle backend entegrasyonu, code review disiplini, deployment süreçleri ve veri gizliliği hassasiyeti önem kazanır; KVKK uyumu çoğu zaman temel gerekliliktir. Maaş pazarlığında brüt ücretin yanında yemek, yan haklar ve prim yapısı da toplam paketi belirler.

SSS

Sıkça Sorulan Sorular

En kritik bölüm, üretime alınmış sistemleri ve bunların iş etkisini gösteren deneyim kısmıdır. Sadece framework listesi yerine latency, maliyet, doğruluk ve kullanıcı etkisi gibi metrikler yazın.

Türkiye'de işverenler çoğu zaman brüt üzerinden konuşur; adaylar ise neti merak eder. CV'de maaş beklentisini yazacaksanız, aralığı brüt/net TL/ay olarak açık ve tutarlı belirtmeniz daha profesyoneldir.

Evet. Özellikle müşteri verisi, loglar, doküman arama sistemleri ve LLM entegrasyonlarında KVKK farkındalığı kritik kabul edilir. Gizlilik, veri saklama ve erişim kontrollerini anlayan adaylar daha güçlü görünür.

Evet, özellikle İstanbul ve Ankara dışındaki başvurularda çalışma modeli önemli olabilir. Uygunsa 'uzaktan' veya 'hibrit' tercihlerinizi kısa ve net bir şekilde ekleyebilirsiniz.

Şart değildir. Ancak Boğaziçi, ODTÜ veya İTÜ gibi güçlü programlardan alınmış bir yüksek lisans, özellikle araştırma odaklı veya ileri seviye modelleme rollerinde avantaj sağlayabilir. Yine de üretim deneyimi çoğu zaman daha belirleyicidir.