Yapay Zekâ ve Veri Mühendisi (2512.08)
Meslek Kimlik Kartı
| Meslek Kodu | 2512.08 |
|---|---|
| Meslek Adı | Yapay Zekâ ve Veri Mühendisi |
| Eğitim Düzeyi | Lisans |
| Kod Doğrulama | Meslek adı eşleşiyor olsa bile SGK meslek kodu seçimi yapılırken görev ve işlem basamakları dikkate alınmalıdır. Bu kodun pozisyonunuz için uygun olup olmadığını doğrulamak amacıyla Yapay Zekâ ve Veri Mühendisi görev tanımı bölümünü inceleyiniz. |
| Ana Grup | Profesyonel Meslek Mensupları |
| Alt Ana Grup | Bilgi ve İletişim Teknolojisi ile İlgili Profesyonel Meslek Mensupları |
| Meslek Grubu | Yazılım ve Uygulama Geliştiricileri ve Analistleri |
| Meslek Birim Grubu | Yazılım Geliştiricileri |
| Durum | AKTİF (KULLANIMDA) |
| Son Güncelleme | 29.04.2026 |
Bu bilgiyi nasıl değerlendirirsiniz?
Sizin için en doğru bilgiyi sunabilmemiz adına puan verin.
Ortalama: 4.3 / 5 • 3 kişi puanladı.
Yapay Zekâ ve Veri Mühendisi Nedir?
Farklı türdeki verilerin analizini yaparak ve işleyerek bu verileri yapay zekâ modellerinin kullanımına hazır hale getiren, verileri kullanarak belirli amaçlara yönelik tahmin veya analiz tabanlı modelleri eğiten ve modellerin oluşturulmasında kullanılan yapay zekâ algoritmalarını tasarlayan veya iyileştiren kişidir.
Görev Tanımı ve İşlem Basamakları
Yapay Zekâ ve Veri Mühendisi , işletmenin genel çalışma prensipleri doğrultusunda, araç, gereç ve ekipmanları etkin bir şekilde kullanarak, işçi sağlığı, iş güvenliği ve çevre koruma düzenlemelerine ve mesleğin verimlilik ve kalite gereklerine uygun olarak:
- İş organizasyonu yapmak.
- Yapay zekâ alanındaki güncel algoritmaları, yeni teknolojileri, kuralları araştırmak ve bilimsel literatürü takip etmek.
- İnsanlara ait olan düşünme, yorumlama ve çıkarım yapma yetilerini bilgisayarlara kazandırmayı sağlamak.
- Geliştirilen yapay zekâ modelleri için tanımlı test senaryolarında yer alan her bir test durumu için testin başarılı olma koşullarını proje/iş gereksinimlerine göre belirlemek.
- Yapay zekâ bileşen/modül ve modellerini test etmek ve çalıştırmak.
- Veri toplama süreçlerini modellemek ve test etmek için bilgisayar ortamında gerçekçi simülasyonlar oluşturmak.
- Veri tabanlarını planlamak, kurmak, kontrol etmek, analiz etmek.
- Veri tabanlarını güvenli hale getirmek.
- Verilerin etiketlenmesine, temizlenmesine ve yapay zekâ algoritmalarının kullanabileceği veri kümesi haline getirilmesine destek vermek.
- Toplanan verileri, kurumun ihtiyaçlarına yönelik düzenleyip, yapay zekâ aracılığıyla analizlerin otomatik hale gelmesini sağlamak.
- Veriyi kullanarak çözümler geliştirmek ve öneriler sunmak için kurumsal veri madenciliği yapmak.
- Algoritmaları tasarlamak, verileri kullanarak gerekli model eğitimlerini yapmak, model için en iyi parametreleri belirlemek.
- Makine öğrenme modellerini diğer uygulayıcıların kolaylıkla erişebileceği ve kullanabileceği şekilde düzenlemek.
- Sistemin iyileştirilmesi ve güncel tutulmasına yönelik çalışmalar yapmak.
- Mesleki gelişim faaliyetlerinde bulunmak.
vb. görev ve işlemleri yerine getirir.
Sıkça Sorulan Sorular
- a) İş organizasyonu yapmak.
- b) Yapay zekâ alanındaki güncel algoritmaları, yeni teknolojileri, kuralları araştırmak ve bilimsel literatürü takip etmek.
- c) İnsanlara ait olan düşünme, yorumlama ve çıkarım yapma yetilerini bilgisayarlara kazandırmayı sağlamak.
- d) Geliştirilen yapay zekâ modelleri için tanımlı test senaryolarında yer alan her bir test durumu için testin başarılı olma koşullarını proje/iş gereksinimlerine göre belirlemek.
- e) Yapay zekâ bileşen/modül ve modellerini test etmek ve çalıştırmak.
- f) Veri toplama süreçlerini modellemek ve test etmek için bilgisayar ortamında gerçekçi simülasyonlar oluşturmak.
- g) Veri tabanlarını planlamak, kurmak, kontrol etmek, analiz etmek.
- h) Veri tabanlarını güvenli hale getirmek.
- i) Verilerin etiketlenmesine, temizlenmesine ve yapay zekâ algoritmalarının kullanabileceği veri kümesi haline getirilmesine destek vermek.
- j) Toplanan verileri, kurumun ihtiyaçlarına yönelik düzenleyip, yapay zekâ aracılığıyla analizlerin otomatik hale gelmesini sağlamak.
- k) Veriyi kullanarak çözümler geliştirmek ve öneriler sunmak için kurumsal veri madenciliği yapmak.
- l) Algoritmaları tasarlamak, verileri kullanarak gerekli model eğitimlerini yapmak, model için en iyi parametreleri belirlemek.
- m) Makine öğrenme modellerini diğer uygulayıcıların kolaylıkla erişebileceği ve kullanabileceği şekilde düzenlemek.
- n) Sistemin iyileştirilmesi ve güncel tutulmasına yönelik çalışmalar yapmak.
- o) Mesleki gelişim faaliyetlerinde bulunmak.
Sitemize excelden veya diğer yazılımlardan liste yapıştırıp çoklu sorgu yapabileceğiniz "Toplu Arama" özelliği eklensin mi?