Yapay Zeka Mühendisi Ne Kadar Kazanıyor?

Teknolojide yaşanan gelişmelerle birlikte yeni meslekler ortaya çıkmaya başladı. Ticaretten sağlığa, eğitimden sanayiye, bilgisayardan perakendeye kadar birçok sektörde yeni yeni mesleklerle tanışmaya başladık. Teknolojinin inanılmaz bir hızla yoluna devam etmesiyle beliren bu mesleklere de yetişemez olduk. 

Veri Uzmanı, Mobil Uygulama ve Oyun Geliştiricisi, Robot Koordinasyon Uzmanı, IoT Uzmanı, Veri Güvenliği Uzmanı, Akıllı Şehir Uzmanı ve Yapay Zeka Mühendisi hızlıca sayabileceğimiz birkaç yeni meslek. Eğer günümüzün popüler ve yeni mesleklerini saymaya çalışırsak listeye uzayıp gider. Peki, Yapay Zeka Mühendisi ne iş yapar? Bu mesleği yapan kişilerin en çok kullandığı programlar neler? Belki de hepimizin en çok merak ettiği konu: Yapay Zeka Mühendisi ne kadar para kazanır? Deneyimli bir Yapay Zeka (AI) mühendisi yılda 1 milyon dolar ücret kazanabiliyor. Ülkemizde ise iyi bir yapay zeka mühendisi aylık 60-70 bin lira maaş alabiliyor. 

Yapay Zeka Mühendisi Ne İş Yapar?

İnsan zekasını taklit eden ve topladıkları bilgilere göre yinelemeli olarak kendilerini iyileştirebilen sistemler ya da makineler Yapay Zeka (AI) olarak tanımlanıyor. Yapay Zeka, birçok şekilde kendini gösteriyor. Bunların bazılarını şu şekilde sıralayabiliriz; 

• Sohbet Robotları: Özellikle E-ticaret sitelerinin kullandığı müşterinin sorularını hızlı bir şekilde cevap vererek çözmek için yapay zeka teknolojileri kullanılır. 

• Akıllı Asistanlar: Ses komutlarını anlayarak bu kapsamda verilen görevleri yerine getiren uygulamalar.

• Öneri motorları: Kullanıcılara alışkanlıklarına göre televizyon programları için öneriler sunar. 

Yapay Zeka Mühendisi Ne Yapar?

Peki son yıllarda hayatımıza giren Yapay Zeka alanında çalışan ve AI Mühendisi olarak tanımlanan bu kişiler neler yapıyor? Yapay Zeka Mühendisi yapay zeka modellerini gerçek dünyadaki üretim kurulumlarına yerleştirmeye çalışıyor. Bu modelleri yapılandırarak yerleştirilmesinin yanı sıra yapılandırılmamış eğitim setleri (derin öğrenme) yoluyla otonom bilgi toplamayı kolaylaştıran sofistike makine öğrenme algoritmalarını kavramsallaştırır, tasarlar, oluşturur ve nihayet sunar. 

AI mühendisleri aynı zamanda işletme içindeki özel veya üçüncü taraf araçlarını kullanarak akıllı otomasyon süreçlerinin temelini oluşturdu. Diğer işlevler arasında mevcut makine öğrenme algoritmalarındaki iyileştirmeler, modeli eğitmek için bir veri kümesinde SDLC tabanlı makine öğrenimi uygulaması, veri madenciliği, yapay zeka modelinin örüntü tanıma ve eğitimi ve etki alanı için ML tabanlı algos eğitimi bulunuyor. Yapay Zeka mühendisinin bazı temel özelliklerini şu şekilde sıralayabiliriz; 

• AI mühendislerinin problem çözücü olmalı

• Bakış açıları sıradan gözlemler, istatistiksel düşünme, mantıksal akıl yürütme ve çözümün ötesinde olmalı. 

• Bilgisayar Bilimleri, Matematik veya istatistik alanlarında lisans derecesine sahip olmalı. 

• Sadece yazılım şirketlerinde değil hastaneler, fabrikalar, hizmet sektörü gibi birçok alanda yapay zeka mühendisleri çalışabilir. 

• Yapay Zeka mühendisleri makine öğrenme algoritmaları, yazılım üretim döngüsü, veri girişi kurulumu, veri madenciliği ve örüntü eşleme gibi konuları öğrenir.

Yapay Zeka Mühendislerinin En Çok Kullandığı Programlar

Yapay zeka mühendisleri programlama kavramlarının kapsamlı bir şekilde öğrenir. Programlama konusundaki çalışma bilgisi tüm teknik becerilerinizin temelini oluşturur. Hemen hemen bütün Al mühendisleri Python'un dünya çapında yapay zeka geliştirme modellerinin tercih ettiği dil olduğunu düşünür. Programlama dilleri ile birleştiğinde, matematiğin ve istatistiğin bazı belirli alanları da olması gereken karışımın bir parçasıdır.

Python: Yapay zeka mühendislerinin en çok kullandıkları programların başında Python geliyor. Makine öğrenimi ve yapay zeka problemlerini çözmedeki en gelişmiş özelliklerden bazılarıyla birlikte, yaygın olarak öğrenilmesi en kolay programlardan biri Python’dur. Python Eğitimi alabilir ve en karmaşık görevler için kolayca uygulanabilen bir programı uzmanından öğrenebilirsiniz.

İlgili eğitim: Python Eğitimi 

Java: Python kadar popüler olmasa da, java yaygın olarak kullanılan diğer bir programlama dilidir. Deep Learning 4 Java (DL4J) kütüphanesi bugün en popüler kurumsal makine öğrenme çözümleri arasında yer alıyor. Aslında, kullanım kolaylığı nedeniyle öğrenciler arasında da popüler programlar arasındadır. 

İlgili Eğitim: JavaScript Eğitimi (Temel Seviye)

R: Başlangıçta istatistiksel programlama dili, büyük veri kümelerini idare etmek ve dünya çapında işletmelerde yapay zekayı büyütmek için giderek daha popüler hale gelen R paketleri, Infer ve Keras’ı içerir. 

C ++: Genellikle, Python ile birlikte daha üst düzey işlevler için karma sistem olarak kullanılır. C ++ kullanmak programlama işlemini hızlandırır.

Yapay Zeka Mühendisinin Aylık Maaşı Ne Kadar?

Amerika’da bir yapay zeka mühendisi yılda ortalama 170-180 bin dolar kazanıyor. Bu mühendislerin aldığı prim ve ikramiyelerle kazançları 200-250 bin dolarla kadar çıkabiliyor. Ancak bu alanda kendini geliştiren ve iyi şekilde yetiştiren yapay zeka mühendisleri firmalar tarafından paylaşılamıyor. Teknoloji şirketleri bu mühendisleri ellerinde tutabilmek ya da bünyelerine katabilmek için yılda yaklaşık 1 milyon dolar maaş ödemeyi göze alabiliyor. Deneyimli bir Yapay Zeka (AI) mühendisi yılda 1- 2 milyon dolar arasında ücret alabiliyor. Birkaç yıllık tecrübeye sahip olanların bile maaşları yılda 300- 400 bin doları bulabiliyor. 

Çin, 2030 yılına kadar Yapay zeka konusunda dünyanın bir numarası olmayı planlıyor. Bu alanda süper güç olma tutkusu bulunan Çin, küresel bir lider olmak için yoğun çaba sarf ediyor. ABD’de köklü teknoloji kültürüyle Çin'le bu alanda zorlu bir rekabete girmiş durumda. Bu iki ülkenin yanı sıra yapay zeka alanında çalışmalarını hızlandıran ülkeler şunlar; İngiltere, Kanada, Almanya, Rusya ve Hindistan.  

Bir yapay zeka mühendisinin iş sorumlulukları şunlardır; 

• Veri Bilimcileri ve İş Analistleri arasında operasyonları organize etmek

• Veri Bilimi Ekibi için altyapı otomasyonu kurmak

• Uygulamalara erişmek için ML modellerini API'lara geliştirmek

• Modelleri test etmek

• Modelleri dağıtmak

• ML ile süreçleri otomatikleştirmek

• Yaşanabilir minimum ürünlerin geliştirilmesi