Nasıl Makina Öğrenmesi Mühendisi Oldum?

Uzun zamandır yazmayı düşündüğüm bir konu ile karşınızdayım. Tez sunumu, tez revizeleri, önceden kabul aldığımız konferansların gelip çatmış olması ve iş yerindeki süren projeler ile birlikte iş yeri kariyerimdeki 1.5 ayı tamamlarken ancak fırsat bulabildim maalesef :)

Aslında 1 sene öncesine kadar makina öğrenmesi (machine learning) ile ilgili teknik olarak hiçbir bilgim yoktu. Lisanstan itibaren güçlü bir optimizasyon bilgim vardı. Makina öğrenmesi (machine learning) ise yüksek lisansta kesinlikle öğrenmeyi ve geliştirmeyi planladığım hatta tezimde mutlaka kullanmak istediğim bir yaklaşım idi. Bu hedeften hareketle yüksek lisans 2. sınıf 1. dönemde iken 3 tane makina öğrenemesine dair ders aldım. Aslında elektrik elektronik bölümünde olsam da tamamlamam gereken 7 dersin 6 tanesini veri bilimi üzerine aldım diyebiliriz. Aldığım 7 dersi şu şekilde sıralayabiliriz: Pythonla Veri Bilimine Giriş (Introduction to Data Science Using Python), Mühendisler için Optimizasyon (Optimization for Engineers), Doğrusal Sistemler (Linear Systems), Enerji Sistemleri (Energy Systems), Finansta Makina Öğrenmesi (Machine Learning in Finance), Analitiğin Matematiksel ve İstatistiksel Temelleri (Mathematical & Statistical Foundations of Analytics), Makinaya Öğretme (Machine Learning).

Açık konuşmak gerekirse, enerji alanında birçok projem ve yayınım olmasına rağmen sektör değişikliği tercih etmemin en büyük sebeplerinden bir tanesi sektöre olan maddi küskünlüğüm :) Sıraladığım son 3 dersi 1. sınıfın 2. döneminde aldıktan sonra veri bilimi (data science) ile ilgili çeşitli pozisyonlara ve stajlara başvurmaya devam ediyordum. O esnada, sanırım zamanında Teknopark sistemine bıraktığım CV’lerden sebep YTÜ Teknoparktaki bir şirket bana ulaştı. Ben de stajyer olarak şansımı denemek istediğimi belirttim. Zaten bir ARGE şirketi oldukları için, şimdiye kadar ki çalışma prensibimden çok da farklı olmayacak şekilde, doğal dil işleme (natural language process) üzerine çalışmaya başladım. 1 buçuk ay kadar yarı zamanlı staj yaptıktan sonra iş tekliflerini hem önerdikleri maddi standartların İstanbul’da yaşam kurmaya yetmeyecek miktarda olması hem de okulla olan asistanlık sözleşmem dolayısıyla reddetmek durumunda kaldım. Yazdığım kodları, literatür taramalarını da içeren raporlarla birlikte çalıştığım yere teslim ederek stajdan ayrıldım.

Sonrasında bir süre katıldığımız hackathonun yoğunlukları oldu, aynı zamanda tez çalışmalarım da hız kazandı. Yine de zaman zaman veri bilimi ile ilgili ilanlara başvurmaya devam ediyordum. Bir ara Linkedin’den “Machine Learning Engineer - Academic Researcher” isimli bir ilana başvurdum. İçerisinde özellikle akademik yayın yapabilen kişilerin başvurmasına dair vurgular vardı, ilan beni bir yandan heyecanlandırdı ancak zibilyon tane yere başvurup olumsuz bile dönüş görmediğim için çok da kendimi odaklamamıştım :) Ne kadar zaman geçtikten sonraydı hatırlamıyorum, yazılım ve makina öğrenmesindeki bilgimi ayrıntılı anlatmam ve akademik yayınlarımı özellikle vurgulamam gereken bir form gönderdiler. Ve tabi maaş beklentisini soruyorlardı :) Burada şunu belirtmek istiyorum, yazılıma elektrik mühendisliğinde sadece bir tane yazılım ile ilgili temel ders olmasına rağmen kolayca kayabildim, evet. Ancak, ilkokuldan beri algoritmalarla liseden beri yazılımla yakından uğraşıyorum, yani kişisel uğraşlar ile bu alana çok emek verdim küçük yaşlardan beri, bu da farklı bir yazının konusu olsun diyerek burada kısa keseyim bu meseleyi.

Bir ara Linkedin’den “Machine Learning Engineer - Academic Researcher” isimli bir ilana başvurdum. İçerisinde özellikle akademik yayın yapabilen kişilerin başvurmasına dair vurgular vardı, ilan beni bir yandan heyecanlandırdı ancak zibilyon tane yere başvurup olumsuz bile dönüş görmediğim için çok da kendimi odaklamamıştım :)

Formu gönderdikten sonra online görüşme için bana tekrar ulaştılar. Görüşmede ARGE ve IT yöneticileri ile 1.5 saate yakın konuştuk. Neredeyse tamamen ben konuştum, makina öğrenmesine yönelik aldığım derslerdeki ayrıntıları ve stajda kullandığım yöntemlerin ayrıntılarını hatta kendi alanımda yaptığım çalışmaların ayrıntılarını bile uzun uzun anlattım. ARGE Projeleri Koordinatörü Meryem Hoca’nın şöyle dediğini hatırlıyorum: “Akademik yayın yapabilme yeteneğin var, seninle ilgili tek endişem sektör dışından olmandı, ama 1.5 ay gibi bir sürede kendini çok iyi geliştirmişsin.” Ben de görüşmede, ilan içinde neden özellikle akademik yayın yapabilme üzerinde durduklarını sormuştum, “İşi bilen mühendis olarak işe aldığımız arkadaşlar teknik kısmı güzel bir şekilde halletseler de hadi yazalım deyince genelde bu kısımda geri duruyorlar. Ama biz ARGE merkezi olduğumuz için belirli sayıda akademik yayın yapma zorunluluğumuz var.” gibi bir cevap aldım.

Elektrik mühendisliğinde sadece bir tane yazılım ile ilgili temel ders olmasına rağmen kolayca kayabildim, evet. Ancak, ilkokuldan beri algoritmalarla liseden beri yazılımla yakından uğraşıyorum, yani kişisel uğraşlar ile bu alana çok emek verdim küçük yaşlardan beri...

Akademik yayın yazabilme özelliğim sayesinde, talep ettiğim ve yüksek buldukları maaşı vermeyi kabul ettiler :) Tabi bunca yıldır yazılıma verdiğim emeği, lisans ve yüksek lisansta ödev olarak verilen projeleri endüstri projesi kalitesinde hazırlamaya gösterdiğim özeni de yabana atmamak lazım.

Makina öğrenmesi mühendisi (machine learning engineer).. Biraz sıkıntılı bir title. Makina mühendisi (mechanical engineer) mi yani diye soranlar olabiliyor :) Anlayana anlayacağı dilden anlatabilmek de önemli. Az biraz teknolojiden haberi olana yapay zeka mühendisi (artificial intelligence engineer) diyorum. Sadece bilgisayarın varlığından haberi olanlara bilgisayar mühendisi (computer engineer) diyorum :D Anlayacağınız title’ım her ortamda değişiyor :))

Lisansta elektrik mühendisliği, yüksek lisansta ise elektrik-elektronik mühendisliği mezunu iken, bu kariyere nasıl evrildiğimi anlatmaya çalıştım. Sektör değişikliği için cesaret arayanlara ışık olmasını dilerim :)