AI mühendisliği (AI Engineering) şu an en heyecan verici kariyer fırsatlarından biri. LinkedIn’in 2025 raporuna göre, “AI Engineer” platformdaki en hızlı büyüyen iş unvanı ve son üç yılda diğer tüm teknoloji rollerini geride bırakmış durumda [1]. Ancak bu alanda ilerlemek isteyenlerin çoğu, yıllarca çalışmalarına rağmen somut hiçbir şey elde edememekten şikayetçi. Bu yazıda, AI mühendisliği yolculuğunda sizi yavaşlatan hataları ve bunun yerine neler yapmanız gerektiğini konuşacağız.
AI Mühendisi Ne İş Yapar?
Öncelikle net bir şekilde anlamamız gereken şey şu: AI mühendisi aslında ne yapıyor? Çünkü sanırım karışıklık burada başlıyor. Birçok kişi “AI mühendisliği” deyince aslında veri bilimi (data science) veya geleneksel makine öğrenmesi mühendisliğini (ML engineering) anlatıyor, oysa bunlar tamamen farklı roller [2].
Gerçek bir AI mühendisi, modellerini sıfırdan eğiten biri değildir. Bunun yerine, GPT veya Claude gibi önceden eğitilmiş temel modeller (pre-trained foundation models) üzerine uygulamalar inşa ederler [3]. Prompt mühendisliği (prompt engineering), bilgi çağırma sistemleri (retrieval augmented generation – RAG), ince ayar (fine-tuning) ve AI ajan sistemleri (AI agent systems) üzerinde çalışırlar. Ve şirketler bu beceriye sahip insanlara çaresizce ihtiyaç duyuyor. Gerçek bir yetenek sıkıntısı var ve bu yüzden maaşlar oldukça rekabetçi. 2025’te ortalama AI mühendisi maaşı $206,000 seviyesine ulaşmış durumda – bir önceki yıldan $50,000 artış [2].
Şimdi bu tanımı aklımızda tutarak, insanların nerelerde hata yaptığını görelim.
Hata #1: Matematiğe Aşırı Odaklanmak
Bu ilk hata bazılarınızı üzecek ama söylemem gerekiyor. Sektördeki çoğu kişi size AI mühendisi olmak için önce kalkülüs (calculus), lineer cebir (linear algebra) ve geleneksel makine öğrenmesini (traditional machine learning) derinlemesine çalışmanız gerektiğini söyleyecektir [4]. Türevleri elle hesaplamak, ispatlar üzerinde çalışmak ve aylarca matematiksel detaylara gömülmek gibi şeyler.
Katılmıyorum, ama düşündüğünüz sebepten dolayı değil.
Şunu açıklığa kavuşturalım: Denetimli (supervised) ve denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) arasındaki farkı anlamak için yeterli makine öğrenmesi bilgisine ihtiyacınız var. Modellerin nasıl değerlendirildiğini, metriklerin (metrics) gerçekte ne anlama geldiğini bilmeniz ve sinir ağlarının (neural networks) nasıl çalıştığına dair sağlam bir sezgiye sahip olmanız gerekiyor [5].
Ancak ihtiyacınız olmayan şey şu: Zincir kuralını (chain rule) elle hesaplamak. Geri yayılımı (backpropagation) sıfırdan türetmek. 6 yıldır üretim seviyesi AI ve makine öğrenmesi sistemleri üzerinde çalıştıktan sonra, bu becerilere hiçbir zaman ihtiyaç duymadım [6].
Sorun şu ki, çoğu öğrenme yolu sizi aylarca matematiksel türetmelere gömerken, herhangi bir şey inşa etmenize izin vermiyor. Ve el hesaplamalarına harcadığınız her saat, sizi gerçekten AI mühendisi olarak işe alacak becerileri geliştirmediğiniz bir saattir [7]. Hatırlayın, AI mühendisleri önceden eğitilmiş modellerle uygulamalar inşa ederler. Kavramsal anlayışa ihtiyacınız var, türetme becerilerine değil. Sezgiye ihtiyacınız var, hesaplamaya değil.
Hata #2: Sadece Modele Odaklanmak, Sistemi Unutmak
İnsanlar AI mühendisliğinin önceden eğitilmiş modellerle inşa etmek olduğunu anlasalar bile, bir başka pahalı hataya düşüyorlar [8].
İnsanlar prompt’lara (komutlara) ve model performansına o kadar odaklanıyorlar ki, modelin projenin sadece küçük bir parçası olduğunu unutuyorlar. AI mühendisleri tüm sistemleri inşa ederler [9]. Chatbot’unuz dizüstü bilgisayarınızda üç test kullanıcısıyla harika çalışabilir, ama bir milyon insan aynı anda kullanmaya çalıştığında ne olur?
Gerçek AI mühendisliği, her bileşen ve tüm sistem için değerlendirme (evaluation) yapmak anlamına gelir. Performans, güvenlik (security) ve maliyet (cost) düşünmek anlamına gelir [10]. Temel olarak, kodunuzu üretimde (production) güvenilir bir şekilde nasıl çalıştıracaksınız? Çünkü unutmayın, AI mühendisi olmak istiyorsunuz. Milyonlarca kullanıcı seviyesinde çalışan tam sistemler inşa etmeniz gerekiyor.
2025 yılında yapılan araştırmalara göre, AI projelerinin %95’i üretim aşamasına ulaşamıyor veya pozitif nakit akışı üretemiyor [11]. Bunun ana sebeplerinden biri, sadece modele odaklanıp MLOps (Machine Learning Operations) ve sistem mimarisi (system architecture) gibi üretim kaygılarını (production concerns) göz ardı etmek [12].
İşte öğrenmeniz gereken konular: Dağıtım hijyeni (deployment hygiene), hız sınırlama (rate limiting), sistem izleme (monitoring), gözlemlenebilirlik (observability) ve güvenlik [13]. Bunlar, gerçek kullanıcıların kullandığı uygulamalar inşa ederken büyük önem taşıyor.
Hata #3: Zayıf Portföy Projeleri Yapmak
Portfolio (portföy) oluşturmanız gerektiğini duymuş olabilirsiniz ve bu doğru. Sağlam bir portföy, profesyonel deneyime sahip olmadan önce becerilerinizi göstermenin en iyi yollarından biri [14]. Ancak herhangi bir portföy projesiyle başarılı olamazsınız. Yanlış şeylere zaman harcamak çok kolay.
Portföyünüz oyuncak projelerden (toy projects) ve ChatGPT sarmalayıcılarından (wrappers) oluşuyorsa, bu AI mühendisliğinin veri bilimindeki Titanic veri seti eşdeğeridir [15]. Çok basit ve yarıştığınız herkes tarafından yapılmış durumda. Bunun yerine, gerçek dünyada inşa ettiğimiz şeyleri taklit edin. İdeal olarak, gerçek insanlar için gerçek problemleri çözen, gerçekten yararlı bir şey inşa edin [16].
2025’te en etkileyici portföy projeleri şunları içeriyor [17]:
- RAG sistemleri (Retrieval Augmented Generation) – dokümanları anlayan ve bağlamsal yanıtlar üreten sistemler
- LLM ince ayarı (LLM fine-tuning) – alana özel görevler için modelleri uyarlama
- Çoklu ajan sistemleri (multi-agent systems) – birlikte çalışan otonom AI ajanları
- Kenar dağıtımı (edge deployment) – modelleri IoT cihazlarında çalıştırma
- Tam MLOps boru hattı (end-to-end MLOps pipeline) – veri toplama, eğitim, dağıtım ve izleme
Portföyünüz AI mühendisliği yaşam döngüsünün her yönünü kapsayan projeler içermelidir: Değerlendirme, gözlemlenebilirlik, dağıtım ve güvenlik [18]. Portföyünüz, işe alım yöneticisine şirketleri için yapmaları gerekeni yapabileceğinizi göstermeli, sadece bir öğreticiyi takip edebildiğinizi değil.
Hata #4: Her Yeni Araç ve Framework’e Atlamak
AI mühendisliğini öğrenmek bunaltıcı. Öğrenilecek yüzlerce araç ve kavram var. Ve zor olan şu ki, öğrenilecek şeyler listesi sürekli büyüyor [19]. Bir aracı öğrendiğinizde, çıkmış beş yeni araç var. Ayak uydurmaya çalışıyorsunuz ama imkansız gibi görünüyor.
Ama aslında, ayak uydurmaya çalışmak hatadır.
Her yeni araç sürümüyle dikkatiniz dağılıyor veya belirli framework’lere takılıp kalıyorsanız, gerçekten önemli olan şeye odaklanmıyorsunuz demektir [20]. 6 ay boyunca LangChain uzmanı olmak yerine, dikkatinizi temel kavramlara (core concepts) kaydırın. Framework’leri öğrenirken amaç, temel mimariyi (underlying architecture) anlayan bir zihinsel model geliştirmek olmalıdır. Böylece gerçek bir AI mühendisi olursunuz, belirli bir aracın API belgelerini ezberlemiş biri değil – özellikle de o araç bir yıl içinde eskimiş olabileceğinden [21].
Spesifik araçlar sadece uygulama detaylarıdır. Örneğin:
- LangChain ve LangGraph kullanmayı öğrenin, ama bunların altında yatan zincirleme (chaining), durum yönetimi (state management) ve iş akışı orkestrasyon (workflow orchestration) kavramlarını anlayın
- OpenAI API’sini kullanın, ama tokenizasyon (tokenization), bağlam pencereleri (context windows) ve model seçimi prensiplerini kavrayın
- Vektör veritabanlarıyla (vector databases) çalışın, ama benzerlik arama (similarity search), gömme (embeddings) ve bilgi çağırma (retrieval) sistemlerinin temellerini öğrenin [22]
Hata #5: Networking Yapmamak
Bu noktada doğru şeyleri öğrendiniz, sağlam bir portföy oluşturdunuz ve büyük resme odaklandınız. Peki neden hala görüşmelere (interviews) çağrılmıyorsunuz?
Her şeyi doğru yaptığınızı hissettiğiniz halde hala iş fırsatlarına ulaşamıyorsanız bu çok sinir bozucu [23]. Becerileri öğrendiniz, portföyü yaptınız ve LinkedIn’de yüzlerce işe başvurdunuz, ama karşılığında hiçbir şey yok.
Ne yazık ki gerçek şu: Şu anda çok sayıda AI mühendisliği işi olsa da, çok sayıda başvuru sahibi de var [24]. Deneyiminiz yoksa, zorlu bir mücadeleniz var. LinkedIn’deki aynı işe başvuran birkaç bin kişiye karşı sizsiniz.
Peki ne yapmanız gerekiyor? Bunu duymaktan hoşlanmayabilirsiniz, ama size sunulan en yüksek kaldıraçlı faaliyet networking (ağ kurma) yapmaktır [25]. Korkutucu olsa ve henüz kimseyi tanımasanız bile, doğrudan bağlantılar kurmak fırsat verilme şansınızı artırmanın en iyi yoludur.
Sektördeki ilk işimi soğuk erişim (cold outreach) yoluyla aldım, yani işe yaradığını biliyorum. Ancak doğru şekilde yapmanız gerekiyor [26]:
Networking stratejileri:
- İlgilendiğiniz şirketlerdeki insanlarla bağlantı kurun
- İçerikleriyle düşünceli bir şekilde etkileşime geçin
- Bilgilendirici görüşmeler (informational interviews) isteyin
- İnsanların fark edebileceği açık kaynak projelere (open source projects) katkıda bulunun
- Herkese açık inşa edin (build in public) ki insanlar çalışmalarınızı görebilsin
- Teknoloji topluluklarına (tech communities) katılın – Kaggle, Stack Overflow, GitHub gibi [27]
Bunların hiçbiri roket bilimi değil. Sadece çoğu insanın yapmayacağı işler çünkü garip veya zaman alıcı geliyor. Bu da demek oluyor ki, doğru yaparsanız gerçek bir avantajınız var [28].
Sonuç: Başarılı Bir AI Mühendisi Olmanın Yolu
AI mühendisliği alanında başarılı olmak için:
- Matematiğe gömülmeyin – Kavramsal anlayışa odaklanın, sonsuz türetmelere değil
- Sistemleri düşünün – Sadece model değil, üretim, ölçeklendirme ve izleme düşünün
- Gerçek projeler yapın – Oyuncak projeler değil, gerçek problemleri çözen, üretim seviyesi projeler
- Temellere hakim olun – Her yeni araca atlamak yerine, temel kavramları derinlemesine öğrenin
- Ağınızı büyütün – Sadece başvurmayın, insanlarla bağlantı kurun ve görünür olun
2026 yılında, AI mühendisliği rolü hızla olgunlaşıyor. Şirketler artık sadece “prompt yazabilen” insanlar aramıyor – ölçekte AI sistemleri inşa edebilen, dağıtabilen ve sürdürebilen mühendisler arıyorlar [29]. MLOps bilgisi, bulut platformları (AWS, GCP, Azure) deneyimi ve tam yığın (full-stack) geliştirme becerileri artık beklenen minimum standart haline geldi [30].
Unutmayın, bu yolculuk bir maraton, sprint değil. Ancak bu yaygın hatalardan kaçınarak ve doğru şeylere odaklanarak, kendinizi gerçekten rekabetçi hale getirebilirsiniz. Öğrenmeye devam edin, inşa etmeye devam edin ve ağınızı büyütmeye devam edin. Başarı zamanla gelecektir!
AI Engineering yolunda çok sağlam ve sizi hızla ileri sıçratacak bir eğitim isterseniz VBO AI&LLM Bootcamp ya da canlı ortamlara yakın ürünler çıkarmaya odaklanan MLOps/LLMOps Bootcamp sizlere göre.
Kaynaklar
[1] https://www.udacity.com/blog/2025/06/how-to-become-an-ai-engineer-in-2025-skills-tools-and-career-paths.html
[2] https://365datascience.com/career-advice/career-guides/ai-engineer-job-outlook-2025/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/training/career-paths/ai-engineer
[4] https://roadmap.sh/ai-engineer
[5] https://zerotomastery.io/blog/how-to-become-an-ai-engineer-from-scratch/
[6] https://opencv.org/blog/ai-engineer-roadmap/
[7] https://intuitionlabs.ai/articles/ai-engineer-job-market-2025
[8] https://www.pluralsight.com/resources/blog/ai-and-data/ai-career-guide-2025
[9] https://medium.com/@santosh.rout.cr7/ml-engineer-portfolio-projects-that-will-get-you-hired-in-2025-d1f2e20d6c79
[10] https://www.datacamp.com/blog/llm-projects
[11] https://timspark.com/blog/why-ai-projects-fail-artificial-intelligence-failures/
[12] https://www.ninetwothree.co/blog/ai-fails
[13] https://testlio.com/blog/ai-testing-fails-2025/
[14] https://medium.com/coding-nexus/15-hands-on-llm-engineering-projects-to-do-in-2025-2026-to-upgrade-your-resume-51fb725dbaf4
[15] https://www.projectpro.io/article/llm-project-ideas/881
[16] https://medium.com/javarevisited/5-projects-you-can-build-to-learn-ai-and-llm-engineering-in-2025-30e250ede022
[17] https://www.kdnuggets.com/llm-portfolio-projects-ideas-to-wow-employers
[18] https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/05/projects-on-llm/
[19] https://medium.com/@ravinduhimansha99/10-mistakes-every-new-ai-engineer-makes-and-how-to-dodge-them-8441f1002e04
[20] https://talentsprint.com/blog/7-biggest-mistakes-freshers-make-when-learning-AI-for-development
[21] https://vocal.media/futurism/8-ai-code-generation-mistakes-devs-must-fix-to-win-2026
[22] https://www.informationweek.com/machine-learning-ai/how-to-avoid-common-ai-newbie-mistakes
[23] https://dataengineeracademy.com/blog/portfolio-to-paycheck-7-data-engineering-projects-hiring-managers-actually-want-in-2025/
[24] https://www.pwc.com/us/en/about-us/newsroom/press-releases/engineering-career-path.html
[25] https://medium.com/@averageguymedianow/career-paths-for-ai-engineers-exploring-your-opportunities-in-2025-9003d256ffd1
[26] https://www.tamr.com/blog/ai-failure-7-blunders-to-avoid-in-2025
[27] https://indicator.media/p/35-notable-ai-fails-from-2025
[28] https://www.clcoding.com/2025/12/ai-engineer-mlops-track-deploy-gen-ai.html
[29] https://brollyai.com/mlops-roadmap/
[30] https://www.growin.com/blog/mlops-developers-guide-toai-deployment-2025/
