Yapay Zekâ Uzmanı Ne İş Yapar? Görevleri, Çalışma Alanları ve 2026 Maaş Beklentileri

“Yapay zekâ uzmanı” denince akla bazen tek bir meslek geliyor ama gerçekte bu şemsiye, birkaç farklı rolü kapsıyor: Machine Learning Engineer, Data Scientist, NLP Engineer, Computer Vision Engineer, MLOps Engineer gibi. Ortak noktaları şu: Veriyi kullanıp bir modeli “çalışır hâle getirmek” ve onu gerçek hayatta sürdürülebilir biçimde işletmek.

Yapay zekâ uzmanı ne iş yapar?

Yapay zekâ uzmanı, şirketin elindeki veriyi (müşteri davranışları, sensör verisi, metinler, görseller, işlem kayıtları vb.) kullanarak tahmin yapan, sınıflandıran, öneri sunan veya otomasyon sağlayan modeller geliştirir.

Günlük hayattaki karşılığı çok net:

• E-ticarette “Sana özel öneriler”
• Bankacılıkta şüpheli işlem (fraud) tespiti
• Sağlıkta görüntü analizi (ör. MR/CT üzerindeki bulgular)
• Çağrı merkezinde konuşma analizi ve otomatik özet
• Üretimde arıza tahmini ve kalite kontrol

Günlük sorumluluklar (işin mutfağı)

Bir AI uzmanının işi çoğu zaman “model eğitmekten” daha geniştir. Tipik görevler şöyle:

• Veri toplama ve veri temizleme: Eksik, hatalı, dengesiz veriyi modele uygun hâle getirme
• Özellik çıkarımı ve veri ön işleme: Metin/görsel/sayısal veriyi modele çevirecek formata sokma
• Model seçimi ve eğitim: Uygun algoritmayı seçip modeli eğitme (klasik ML veya derin öğrenme)
• Değerlendirme: Doğruluk kadar, hatanın maliyetini de ölçme (precision/recall, AUC, MAE vb.)
• Performans optimizasyonu: Daha hızlı, daha ucuz, daha stabil çalıştırma
• Üretime alma (deployment): Modeli API, servis veya ürün içine entegre etme
• İzleme ve bakım: Model drift, veri drift, performans düşüşü, hata analizi
• Ekiplerle çalışma: Ürün, hukuk, güvenlik, pazarlama, veri ekipleriyle gereksinim netleştirme
• Etik ve güvenlik: Önyargı (bias), gizlilik, açıklanabilirlik, izin/uyumluluk konularına dikkat etme

Kısacası iş, “harika bir demo” yapmaktan çok, kalıcı bir sistemi ayağa kaldırmaya benziyor.

Hangi alanlarda çalışırlar?

Yapay zekâ uzmanları birçok sektörde iş bulabilir. En yaygın alanlar:

• Sağlık: Görüntü analizi, risk skorları, klinik karar destek
• Finans: Dolandırıcılık tespiti, kredi skorlama, algoritmik risk analizi
• Perakende & e-ticaret: Öneri sistemleri, fiyat optimizasyonu, talep tahmini
• Otomotiv: Otonom sürüş, sürücü destek sistemleri, sensör füzyonu
• Eğitim: Kişiselleştirilmiş öğrenme, otomatik değerlendirme
• Medya & sosyal platformlar: İçerik sıralama, moderasyon, reklam hedefleme

2026’da yapay zekâ uzmanı maaşlarını ne belirler?

“2026 maaşları” için net tek bir rakam söylemek zor; çünkü ücretler ülke, şirket türü ve role göre çok değişiyor. Ama 2026’da maaşı en çok etkileyen faktörler genelde şunlar oluyor:

• Deneyim seviyesi: Junior / Mid / Senior / Lead
• Uzmanlık alanı: NLP, computer vision, RL, genAI, MLOps gibi alanlar farklı ücretlenir
• Üretim tecrübesi: Modeli sadece eğitmek değil, canlı sistemde çalıştırmak çok değerli
• Bulut ve MLOps bilgisi: AWS/GCP/Azure, Kubernetes, CI/CD, model izleme araçları
• Sektör: Fintech, reklam teknolojileri, sağlık teknolojileri genelde daha yüksek paketler sunar
• Şirket tipi: Startup’lar hisse/opsiyonla, kurumsallar daha yüksek sabit maaşla yarışabilir
• Uzaktan çalışma: Global şirketlere remote çalışmak maaşı ciddi etkileyebilir

Türkiye’de (genel eğilim)

Türkiye’de ücretler şehir (İstanbul/Ankara/İzmir), şirketin döviz geliri, ekip olgunluğu ve role göre değişir. Son yıllarda özellikle:

• MLOps bilen,
• üretime model çıkarabilen,
• veri + yazılım tarafını birlikte yürütebilen profiller daha hızlı yükseliyor.

Yurt dışında (genel eğilim)

ABD ve Batı Avrupa’da ücretler daha yüksek; ancak yaşam maliyeti, vize/çalışma izni ve vergi yükü gibi unsurlar toplam tabloyu değiştirir. Büyük teknoloji şirketleri ve iyi fonlanmış startup’larda paketler genelde:

• yüksek maaş + bonus + hisse şeklinde gelir.

Yapay zekâ uzmanı olmak için ne gerekir?

Bu alana girmek için “tek yol” yok; ama sağlam bir temel şart. En pratik yol haritası:

1. Python + temel yazılım (Git, API mantığı, veri yapıları)
2. Matematik temeli (lineer cebir, olasılık/istatistik)
3. Makine öğrenmesi (regresyon, ağaçlar, boosting, model değerlendirme)
4. Derin öğrenme (PyTorch/TensorFlow, CNN, transformer mantığı)
5. Veriyle çalışma (SQL, pandas, veri görselleştirme)
6. Portföy (GitHub projeleri, Kaggle, gerçek problem çözümü)
7. Üretim becerisi (Docker, bulut, temel MLOps)

İşverenlerin baktığı şey çoğu zaman diploma adından çok şudur:
“Bu kişi modeli eğitip, ürüne koyup, sorumluluğunu alabiliyor mu?”

SSS (Sıkça Sorulan Sorular)

Yapay zekâ uzmanı olmak için hangi bölüm okunmalı?

Bilgisayar mühendisliği, yazılım, elektrik-elektronik, matematik, istatistik, endüstri gibi bölümler avantaj sağlar. Ama farklı bölümlerden gelenler de güçlü portföy ve proje ile rahatlıkla geçiş yapabiliyor.

Bu alana girmek kaç ay sürer?

Başlangıç seviyenize bağlı. Düzenli çalışmayla:

• Yazılım temeli olan biri için junior seviyeye 6–12 ay,
• Mid seviye için 2–3 yıl,
• Senior için genelde 5+ yıl gibi bir tablo daha gerçekçi olur.

En kritik beceri ne?

Tek bir “en kritik” yok ama en çok fark yaratan ikili şunlar:

• Veriyle iyi çalışmak (temizleme, ölçme, doğru metrik)
• Üretime alabilmek (deploy + izleme + bakım)