Staff Machine Learning Engineer (Staff MLE), şirketlerde “kıdemli üstü” düzeyde teknik liderlik yapan makine öğrenimi mühendisi unvanıdır. Senior’dan bir seviye yukarıdır; karmaşık ML sistemlerini tasarlar, üretime alır ve ölçeklendirir. Staff Machine Learning Engineer hedefi, “model yazmaktan” öte ürünleşen ML sistemlerinin sahibi olmayı gerektirir. Öğrenci iken bile bunu taklit edebilirsin: projelerini uçtan uca kur, metriklerini açıkça yaz ve bir sayfada mimariyi anlat. Bu yaklaşım seni kalabalığın içinden ayırır.
Neden Önemli?
- Yüksek etki: Tavsiye sistemleri, arama kalitesi, dolandırıcılık tespiti, LLM tabanlı ürünler gibi işin merkezindeki problemleri çözer.
- Kariyer hedefi: Sadece model yazmak değil; veri→model→servis→izleme uçtan uca düşünmeyi öğrenirsin.
- Maaş ve sorumluluk: Teknik kararların ürün ve gelir üzerinde direkt etkisi olur.
Staff MLE Ne Yapar? (Günlük İşler)
- Sistem Tasarımı: Feature store, eğitim hatları (offline/online), model sunum (REST/gRPC), geri bildirim döngüsü.
- MLOps & Güvenilirlik: Sürümleme, CI/CD, drift izleme, latency ve maliyet optimizasyonu.
- Deney ve Metrikler: A/B test, başarı metrikleri (precision/recall, CTR, RMSE, NDCG).
- Teknik Liderlik: Kod standartları, mimari kararlar; ekiplere mentorluk.
Hangi Yetkinlikler Gerekir?
- Programlama: Python (zorunlu), SQL; gerekirse Scala/Spark.
- ML Çekirdeği: Öğrenme algoritmaları (tree-based, derin öğrenme), regularization, değerlendirme metrikleri.
- Derin Öğrenme & LLM: PyTorch/TF, ince ayar (fine-tune), vektör veritabanı, RAG, prompt/monitoring.
- Veri Mühendisliği: ETL/ELT, veri kalitesi, şema yönetimi.
- MLOps: MLflow, Weights & Biases, Kubeflow/Airflow, Docker/K8s.
- Sistem Tasarımı: Önbellek, kuyruğa alma, ölçekleme, gözlemlenebilirlik.
- İletişim: Teknik kararları net ve iş etkisiyle anlatabilme.
Öğrenciler İçin Yol Haritası
0. Temel Hazırlık (1–2 Ay)
- Matematik & İhtimal: Lineer cebir (matris/vektör), türev, olasılık-temel istatistik.
- Python + NumPy/Pandas + Matplotlib.
- SQL ile veri çekme/temizleme.
1. Uygulamalı ML (2–3 Ay)
- scikit-learn ile uçtan uca mini projeler: veri temizleme → model → değerlendirme → rapor.
- Aşağıdaki 4 problemi mutlaka çalış:
- Sınıflandırma: Sahte hesap/kanser tespiti
- Regresyon: Fiyat tahmini
- Sıralama/Öneri: Basit tavsiye sistemi
- Doğal Dil: Duygu analizi, konu modelleme
2. Derin Öğrenme + LLM (2–3 Ay)
- PyTorch ile CNN (görüntü), RNN/Transformer (metin).
- LLM Uygulamaları:
- Açık kaynak bir model (örn. Llama) ile RAG kur (embeddings + vektör veritabanı).
- Küçük bir domain’de inference maliyeti + kalite metrikleri raporu yaz.
3. MLOps + Sistem Tasarımı (3 Ay ve sonrası)
- Modeli Dockerize et, bir API olarak sun (FastAPI).
- MLflow ile deney/versiyon, Airflow ile pipeline.
- Drift izleme ve uyarı mekanizması kur.
- Küçük bir A/B test simülasyonu yap; metrik seçimi ve sonuç yorumla.
Portföy İçin 5 Proje Fikri (Staff seviyesine göz kırpan)
- Gerçek Zamanlı Anomali Tespiti: Akış verisi (Kafka simülasyonu) → online feature’lar → gecikme < 100 ms.
- Kişisel RAG Yardımcısı: Notion/GDrive belgelerinden arama + kaynak gösterme + kalite ölçümü (grounded eval).
- Öneri Sistemi: Implicit feedback (ALS/BPR) + re-ranking (XGBoost/LTR) + A/B analizi.
- Arama Sıralama: BM25 + vektör arama hibrit mimari; NDCG@10 iyileştirmesi raporu.
- Maliyet-Kalite Optimizasyonu: Farklı model boyutları için maliyet vs. doğruluk Pareto grafiği ve karar notu.
6 Aylık Örnek Çalışma Planı (Haftalık ~10–12 Saat)
| Ay | Hedef | Çıktı |
|---|---|---|
| 1 | Python/SQL + istatistik temeli | 2 mini proje, veri temizleme notbook’ları |
| 2 | scikit-learn ile 3 klasik problem | Proje raporları + metrik tabloları |
| 3 | PyTorch temeli + bir NLP veya CV projesi | Eğitim/validasyon kodu, model kartı |
| 4 | LLM + RAG MVP | Demo + değerlendirme notu (faithfulness/latency) |
| 5 | MLOps (MLflow/Airflow/Docker) | Pipeline diyagramı + CI/CD betikleri |
| 6 | Sistem tasarımı + A/B | API + yük test raporu + A/B simülasyonu |
Sık Sorulan 5 Soru
1) Staff MLE için master/doktora şart mı?
Hayır. Güçlü portföy + üretim odaklı düşünme daha belirleyici.
2) Veri bilimi mi, ML mühendisliği mi?
Staff MLE mühendislik ağırlıklı: sistem tasarımı, MLOps, ölçek ve güvenilirlik.
3) Sadece derin öğrenme yeter mi?
Hayır. Çoğu üründe özellik mühendisliği + klasik yöntemler hâlâ çok güçlü.
4) İngilizce gerek mi?
Kesinlikle. Dokümantasyon, makaleler ve ekip iletişimi için kritik.
5) Nereden başlamalıyım?
Küçük bir problemi seç → veriyi hazırla → modeli kur → API yap → metrikleri raporla. “Uçtan uca” düşün.
Hızlı Kaynak Listesi
- Kitap: Hands-On Machine Learning (Geron), Designing Machine Learning Systems (Chip Huyen)
- Kurs: Andrew Ng ML/DL Specializations, Full Stack Deep Learning
- MLOps: MLflow, Weights & Biases, Kubeflow/Airflow belgeleri
- Topluluk: Papers With Code, MLOps.community