2026’da Makine Öğrenimi Mühendisi Nasıl Olunur

Makine öğrenimi (ML), verilerden ve algoritmalardan yararlanarak insanların nasıl öğrediğini taklit etmeye odaklanan bir yapay zeka (AI) ve bilgisayar bilimi alt alanıdır. Makine öğreniminin temel amacı, verilerdeki örüntüleri belirlemektir.

AI’nın iş dünyasını dönüştürmeyi sürdüreceği yaygın olarak düşünülür ve bu devrim çeşitli endüstrilerde hızla ilerlemektedir. Sonuç olarak şirketler bu alana yoğun yatırım yapıyor. 2023 ortası itibarıyla, AI şirketleri için ortalama anlaşma büyüklüğü 29 milyon $'a ulaştı; bu da 2022 yılının tamamına göre yaklaşık %50’lik bir artışa işaret ediyor. Bu artışın bir bölümü, üretken yapay zekadaki patlamayla tetiklendi.

Bu atılım için gerekli rollerden biri de makine öğrenimi mühendisidir. Makine öğrenimi mühendisi olmak istemek için birkaç ikna edici neden vardır:

• Kazancı yüksek bir kariyer seçeneğidir.
• Sürekli yeni zorluklar sunan ve sürekli öğrenme gerektiren heyecan verici bir alandır.
• Yapay zeka alanındaki bir kariyer, sizi modern endüstride oyunun kurallarını değiştiren en öncü teknolojinin merkezine yerleştirir. Ayrı bir yazımızda AI ve ML farkını daha ayrıntılı inceleyebilir ve ayrıca AI mühendisi becerileri hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Artık makine öğrenimi mühendisi olmanın “Neden”ini ortaya koyduğumuza göre, bir makine öğrenimi mühendisinin ne yaptığını ve sizlerin nasıl biri olabileceğini açıklayacağız.

Makine Öğrenimi Mühendisi Nedir?

Makine öğrenimi mühendisliği, yazılım mühendisliğinin bir alt dalı olarak kabul edilir; dolayısıyla yaşam tarzlarının oldukça benzer olduğunu söylemek adildir. Yazılım mühendislerinde olduğu gibi, işverenler makine öğrenimi mühendislerinin de IDE’ler, GitHub ve Docker gibi yazılım mühendisliği araçlarına aşina, yetkin programcılar olmalarını bekler.

Temel fark, makine öğrenimi mühendislerinin, bilgisayarlara kendi kendilerine öğrenmeleri için gerekli kaynakları sağlayan programlar oluşturmaya odaklanmasıdır. Bu ayrımı, yazılım mühendisliği bilgilerini makine öğrenimi bilgileriyle birleştirerek yaparlar.

Bir makine öğrenimi mühendisinin amacı veriyi bir ürüne dönüştürmektir. Bu nedenle, makine öğrenimi mühendisi; tahmine dayalı modelleri otomatikleştirmek için kendi kendine öğrenen yazılımları araştıran, inşa eden ve tasarlayan, teknik olarak yetkin bir programcı olarak tanımlanabilir.

Bir Makine Öğrenimi Mühendisi Ne Yapar?

Veri bilimcileri herkes duymuştur — özellikle de Harvard Business School onu 21. yüzyılın en cazip işi ilan ettikten sonra. Veri bilimcilerle karşılaştırıldığında, makine öğrenimi mühendisleri bir proje içinde hattın biraz daha ilerisine konumlanır. Perspektif kazanmak için: Bir veri bilimci, iş çıkarımları üretmek için verileri analiz ederken, bir makine öğrenimi mühendisi veriyi bir ürüne dönüştürür.

Bir makine öğrenimi mühendisi, teorik veri bilimi modellerini alıp bunları makine öğrenimi ürünü olarak canlı ortama alınacak şekilde ölçeklendiren kodlar yazmaya daha fazla odaklanır. Ancak, bir makine öğrenimi mühendisinin sorumluluklarının ayrıntıları iki temel faktöre bağlı olarak değişebilir: 1) organizasyonun boyutu ve 2) projenin türü.

Yine de bir makine öğrenimi mühendisi rolünden bekleyebileceğiniz bazı genel sorumluluklar vardır. Bu sorumluluklar şunları içerir:

• Makine öğrenimi iş akışını otomatikleştiren ölçeklenebilir makine öğrenimi boru hatlarını tasarlamak, araştırmak ve geliştirmek
• Veri bilimi prototiplerini ölçeklendirmek
• Eldeki sorunu ele almak için uygun veri kümesini bulmak ve çıkarmak. Bu, veri mühendisleriyle işbirliği içinde yapılabilir
• Çıkardıkları verinin iyi kalitede olduğunu doğrulamak ve temizlemek
• Makine öğrenimi modellerinin kalitesini artırmak için istatistiksel analizden yararlanmak
• Veri ve model boru hatları inşa etmek
• Bir modeli canlıya almaya yönelik altyapıyı yönetmek
• Makine öğrenimi modellerini yaygınlığa almak (deploy)
• Canlı ortamdaki makine öğrenimi sistemlerini izlemek ve gerekirse yeniden eğitmek
• Makine öğrenimi çerçeveleri (framework) oluşturmak

Makine öğreniminin tanınmış isimlerinden yazar Chip Huyen, genelde gerçekte ne yapacağınızı tam yansıtmadıkları için rol tanımlarına fazla takılmamanın iyi bir uygulama olduğunu öne sürmüştü. Örneğin, aynı ekipte çalışan ve önemli ölçüde farklı görevler yapan iki kişiyle karşılaşmak mümkündür. Yine de farklı şirketlerde benzer şeyler yapan ama çok farklı unvanlara sahip iki kişi de görülebilir.

Makine öğrenimi mühendisliğinin diğer benzer veri rolleriyle karşılaştırılması

Bir Makine Öğrenimi Mühendisi Hangi Becerilere İhtiyaç Duyar?

Makine öğrenimi mühendisleri, yazılım mühendisleri ile veri bilimcilerinin kesişiminde yer alır. Disiplinlerarası doğası nedeniyle hem temel veri bilimi becerilerine hâkim olmanız hem de yazılım mühendisliği ilkelerini sağlam kavramanız gerekir.

Çoğu makine öğrenimi mühendisi rolü, bazı iş ilanlarında şart koşulsa da, bir derece gerektirmez. Portföyünüzde gerekli becerileri gösterebilirseniz yine de değerlendirilirsiniz. Göstermeniz gerekenler konusunda daha net bir fikir edinmek için eğitim, beceriler ve deneyime daha derinlemesine bakalım.

Teknik beceriler

• İleri düzey programlama: En bariz gereklilik kod yazabilmektir. Python ve R, makine öğrenimi uygulayıcıları için en popüler dillerdir. Ancak bazı şirketler C++ ve Java gibi diğer dilleri de bilmenizi isteyebilir.
• Matematik, olasılık ve istatistik: Matematik, olasılık ve istatistik makine öğreniminde büyük rol oynar. Örneğin, cebirin bir alt dalı olan lineer cebir; vektörler, matrisler ve lineer dönüşümler üzerine yoğunlaşır ki bunlar makine öğreniminin kritik temel unsurlarıdır. Genellikle bir algoritmanın nasıl çalıştığını açıklayan gösterimlerde görürüz ve bir algoritmayı koda dökerken iyi bilmek gerekir. Diğer önemli teknikler ise gerçek dünyadaki belirsizlikle başa çıkmamıza yardımcı olmak için olasılığın, modellerimizi kurup doğrulamak için de istatistiğin iyi anlaşılmasını gerektirir.
• Makine öğrenimi algoritmaları ve çerçeveleri: Bir makine öğrenimi algoritmasını sıfırdan uygulamanız düşük olasıdır. Makine öğrenimini erişilebilir kılan çeşitli çerçeveler (örn. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face vb.) uzmanlarca geliştirilmiştir. Ancak, göreve uygun bir modeli seçmek ve optimize etmek için makine öğrenimi algoritmaları, hiperparametreleri ve bu hiperparametrelerin öğrenmeye etkisi konusunda iyi bilgi sahibi olmak gerekir. Ayrıca, bir sorunu çözerken her yaklaşımın artı ve eksilerini bilmeniz, yani çeşitli algoritmaların iç çalışını iyi anlamanız gerekir.
• Yazılım mühendisliği ve sistem tasarımı: Bir makine öğrenimi mühendisinin nihai teslimi çalışır yazılımdır. Artan verilerle iyi ölçeklenecek makine öğrenimi sistemleri geliştirirken sistem tasarımına özen gösterilmelidir. Ayrıca bir makine öğrenimi sistemi, daha geniş bir sistemin içine oturması gereken daha küçük bir bileşendir. Dolayısıyla bir makine öğrenimi mühendisi çeşitli yazılım mühendisliği en iyi uygulamalarını (sürüm kontrolü, test, doküman, modüler kodlama vb.) ve farklı parçaların bir sistemi nasıl oluşturduğunu anlamalıdır. Modeliniz için sistem bileşenleriyle etkili iletişim kurabilecek uygun bir arayüz inşa etmeniz beklenecektir.
• MLOps: Makine öğrenimi operasyonları (MLOps), makine öğrenimi mühendisliğinin temel işlevlerinden biridir. Modelleri canlı ortama yaygınlığa alma sürecini ve canlıdayken bunları sürdürmek ile izlemek için gerekli kaynakları düzenlemeye odaklanır. Hâlâ göreli olarak yeni bir işlev olsa da, kaliteli makine öğrenimi uygulamaları oluşturmak için pratik bir yaklaşım olarak ivme kazanmaya başlamıştır.

Davranışsal beceriler

• İletişim: Makine öğrenimi mühendisleri çeşitli paydaşlarla çalışmak zorundadır. Bu paydaşların bazıları oldukça tekniktir (örn. veri bilimciler), bazıları ise olmayabilir (örn. ürün ekipleri). Bu nedenle, İletişim tarzınızı paydaşlarınıza göre etkili şekilde uyarlamak hayati önem taşır.
• Problem çözme: Makine öğreniminin göz alıcı araçlarına rağmen, bir makine öğrenimi projesinin ana amacı bir sorunu çözmektir. Bu da sorunları yaratıcı ve eleştirel biçimde düşünmenin makine öğrenimi mühendisleri için son derece aranan bir özellik olduğu anlamına gelir.
• Sürekli öğrenme: Makine öğrenimi hızla evrilen bir alandır. Bu yazıyı okurken, bir yerlerde bir araştırmacı bir modeli ya da süreci iyileştirmek üzerinde çalışıyor. Öncü kalmak için yeni araçları hızla öğrenmeye, nasıl çalıştıklarını, nerede iyi iş çıkardıklarını ve nerede çıkaramadıklarını kavramaya yatkın olmalısınız. Kısacası, makine öğrenimi mühendisi olma karanı, sürekli öğrenmeye zımnî bir taahhüttür.

Makine Öğrenimi Mühendisi Öğrenme Yolu

Makine öğrenimi mühendisi olma yolculuğuna başlamak hem heyecan verici hem de zorludur. Daha önce gördüğümüz gibi, alan teorik bilgiyle pratik becerilerin bir karmasını gerektirir. İşte gerekli uzmanlığı edinmenize rehberlik edecek yapılandırılmış bir öğrenme yolu:

1. Güçlü bir temel oluşturun

Lineer cebir, diferansiyel hesap, olasılık ve istatistiğin temelleriyle başlayın. Bunlar, makine öğrenimi algoritmalarını ve modellerini anlamak için önemlidir. Ardından Python ve R gibi makine öğreniminde yaygın kullanılan programlama dillerinde yetkinleşin. Kodlama, veri yapıları ve algoritmaların temellerini öğrenin.

2. Makine öğrenimi kavramlarına dalın

Doğrusal regresyon, karar ağaçları, destek vektör makineleri ve sinir ağları dahil çeşitli makine öğrenimi algoritmalarına aşina olun. Bu algoritmaların nasıl çalıştığını ve ne zaman kullanılacağını anlamak esastır.

TensorFlow, PyTorch ve scikit-learn gibi popüler makine öğrenimi çerçeveleriyle bizzat çalışarak deneyim kazanan. Bu araçlar, karmaşık algoritmaların ve modellerin uygulanmasını basitleştirir. Kaggle, Google Colab ve DataLab gibi platformlarda modeller oluşturup deneyerek pratik yapın.

3. Yazılım mühendisliği becerileri geliştirin

Ölçeklenebilir ve verimli sistemler tasarlamanın ilkelerini öğrenin. Buna API’leri, mikro hizmetleri ve bulut bilişimi anlamak da dahildir. Martin Kleppmann’ın "Designing Data-Intensive Applications" kitabı gibi kaynaklar, sistem tasarımı konusunda derinlemesine bilgi sağlar.

Git gibi sürüm kontrol sistemlerine ve GitHub gibi platformlara hâkim olun. Bunlar, işbirliği ve kod depolarını etkin yönetmek için zorunludur. Gerçek dünyada deneyim kazanmak için açık kaynak projelere katılın.

4. MLOps’u keşfedin

Makine öğrenimi modellerini canlı ortama almayla ilgili süreçleri anlayın. Docker, Kubernetes ve AWS, Google Cloud ve Azure gibi bulut platformlarını öğrenin. Bu beceriler, modellerinizin erişilebilir ve sürdürülebilir olmasını sağlamak açısından kritiktir.

Modellerinizin canlı performansını nasıl izleyeceğinizi ve yeni veriler geldikçe bunları yeniden eğitmek ve güncellemek için stratejiler nasıl uygulayacağınızı öğrenin. Buna boru hatları ve otomatik iş akışları kurmak da dahildir.

5. Bir portföy oluşturun

Becerilerinizi gösteren gerçek dünya projeleri üzerinde çalışın. Bunlar, basit veri analizi görevlerinden karmaşık makine öğrenimi uygulamalarına kadar değişebilir. Projelerinizi ayrıntılı şekilde dokümanlayın ve GitHub gibi platformlarda veya kişisel bloglarınızda yayınlayın.

Kaggle ve DataCamp gibi platformlarda makine öğrenimi yarışmalarına katılın. Bu yarışmalar, pratik deneyim sağlar ve bilgilerinizi gerçek dünya problemlerini çözmek için uygulamanıza yardımcı olur.

Öğrenme Yolu Kilometre Taşları

İlk Makine Öğrenimi Mühendisliği İşinizi Nasıl Bulursunuz

İlk işinizi nasıl bulursunuz? Bunu iki aşamaya ayırabiliriz: 1) Portföy oluşturma ve 2) Erişim (outreach). Portföy oluşturma aşaması, makine öğrenimini öğrenirken yürümelidir. Erişimin bir kısmı bu süreçte de olabilir; ancak güçlü bir portföyünüz olduğunda hız kazanır. Şimdi her aşamaya daha derinlemesine bakalım.

Portföy oluşturma aşaması

Makine öğrenimi rollerine başvururken en zorlu engellerden biri görüşme kapmak. Alan göreli olarak yeni olduğu için, şirketlerin bir adayın makine öğrenimi mühendisi rolü için uygun olup olmadığını anlamak için kullandığı evrensel geçerlilik ölçütleri yoktur. Günlük yüzlerce başvuru alan iş ilanlarının da işini kolaylaştırdığı söylenemez.

Yığını azaltmak için aday özgeçmişleri çoğunlukla belirli anahtar sözcüklere göre filtreleyen ATS sistemlerinden geçirilir. Ne yazık ki insanlar bunu hızla fark edip ATS’leri aşmak için özgeçmişlerini anahtar sözcüklerle doldurdu. Peki şirketlerin sizi fark etmesini nasıl sağlayabilirsiniz?

Bir çözüm, becerilerinizi gösteren projeler üzerinde çalışmak ve bir portföy oluşturmaktır. Bu projeler, bir soruna yaklaşımı ya da belirli bir aracın nasıl uygulanacağını ayrıntılandıran özenli blog yazıları (örn. canlıya hazır bir makine öğrenimi modeli için izleme kurulumü) olabilir. Bir proje ayrıca, belirli girdilere göre bir çıktıyı tahmin eden baştan uca tasarladığınız bir sistem de olabilir. En önemlisi, işverenlerin aradığı yetkinlikleri gösterebilmenizdir.

Hangi projeyi yapacağınızdan emin değilseniz,  DataCamp ve Kaggle gibi platformlarda düzenlenen veri bilimi yarışmalarına katılabilirsiniz. Bu tür yarışmalara katılmak, çoğu işveren nezdinde oldukça değerlidir ve bir portföy oluşturmanın harika bir yoludur.

Bir yarışmaya katılmanın nasıl bir deneyim olduğuna bu Kaggle Yarışma Rehberi ile göz atabilirsiniz.

Erişim aşaması

Sizin adınıza konuşan bir portföy oluşturduktan sonra sıra erişime gelir. Bazı insanlar, iş ilanlarından aynı özgeçmişle olabildiğince çok başvuru yapmayı içeren geleneksel yolu tercih eder. Bu bazı başarılar getirebilir; ancak daha çok körleme bir yöntemdir.

İş bulmada daha stratejik bir yaklaşım, çalışmak istediğiniz şirketleri belirlemektir. Örneğin, makine öğrenimini kullanan bir şirketi mi yoksa mevcut sistemleri iyileştiren bir şirketi mi tercih edersiniz? İdeal şirketinizin büyüklüğü ne olsun? İdeal işvereninizi tanımlamak için bu tür sorular sorarak liste oluşturun.

İdeal şirketlerin bir listesini çıkardıktan sonra, LinkedIn ve Twitter gibi sosyal medya platformlarını kullanarak bu organizasyonlardaki karar vericilere (örn. işe alım yöneticileri, baş veri bilimciler, ekip liderleri) ulaşabilirsiniz. Değer katacak samimi bir mesaj eklemeye çalışın; zira büyük olasılıkla halihazırda fırsat arayan kişilerden çok sayıda mesaj alıyorlar. Veren taraf olarak yaklaşmak ilgilerini çekme olasılığınızı artırır.

Merhaba [İsim],
Öneri sisteminizin sistem tasarımıyla ilgili yazınızı okudum ve soğuk başlangıç problemini ele alma biçiminize hayran kaldım. Ekibinizin yüksek uzmanlık düzeyi göz önünde bulundurulduğunda, bunu muhtemelen zaten düşünmüşsünüzdür: popüler makaleleri önermek, insanların kararlarına yardımcı olmak açısından son derece kullanışlı. Bu soruna yaklaşmak için bir proje gerçekleştirdim — işte bağlantı [bağlantıyı ekleyin]. Bu projede izlediğim yaklaşım hakkında kısa bir görüşme yapmaya uygun olur musunuz? Lütfen konuşmayı tercih ettiğiniz zamanı belirtin. İşte müsaitlik durumum [müsaitliği ekleyin].

Saygılarımla,

[Adınız]

Yukarıdaki önerinin yerine gelebilmesi için iki temel şarta bağlı olduğuna dikkat edin:

1. Çevrimiçi bir varlığınız olduğunu varsayar; eğer yoksa, en azından bir LinkedIn hesabı oluşturun ve profilinizi optimize edin.
2. Şirketin makine öğrenimi departmanı hakkında yoğun bir araştırma yaptığınızı varsayar; çünkü değer katmak istiyorsanız gündemi yakalamanız gerekir.

Ancak burada durmayın. İşe alımcılar, ilk işinizi bulmanızda son derece yardımcı olabilir; bu nedenle LinkedIn gibi platformlar üzerinden onlarınla da bağlantı kurmaya çalışmanız çok önemlidir. Bir ilişki kurun ve sizi gözetebilmeleri için ilgi duyduğunuz iş türlerini paylaşın.

Önemli bir uyarı: Bu yöntem iş garantisi vermez. Ancak sistematik iş arama yaklaşımı, ilerlemenizi daha iyi izlemenizi ve zayıf olduğunuz alanlarda gelişmenizi sağlar. Örneğin birine ulaşıp yanıt alamazsanız mesajınızı düzenleyip başkasına gönderebilirsiniz. Eğer yanıt gelirse, o mesajı uyarlayıp başkası için de kullanabilirsiniz. İdeal olarak, daha fazla yanıt alana dek sürekli ince ayar yaparsınız.

Bir Makine Öğrenimi Mühendisinin Mülakatında Neler Beklenir

Farklı şirketlerin mülakat sü reçlerini yürütme yöntemleri farklıdır ve her birini bulmak zor olabilir. İyi bir uygulama, ilk görüşmenizden önce sü recin nasıl işlediğini sormaktır; gerçi bu bilgi genellikle size verilir. Ayrıca çoğu şirket, yaklaşımını çok uluslu kurumlardan (Google, Facebook, Apple vb.) alıp kendilerine göre uyarlama eğilimindedir. Dolayısıyla, çok uluslu organizasyonların sü reçlerine bakarak çoğu şirketin makine öğrenimi mühendisi mülakatlarını nasıl yürüttüğü konusunda çok şey öğrenebilir ve neler beklemeniz gerektiğine dair daha iyi bir fikir edinebiliriz.

Google mülakatı

Google yalnızca en parlak yetenekleri istihdam etmeyi hedefler. Bu nedenle son derece zorlu mülakat süreci, yüksek standartlarını karşılamayan adayları elemek ücret tasarlanmıştır.

Mülakat süreci ayrıca çok geniş kapsamda ve Google’a özgüdür (Google Cloud vb.); veri yapıları ve algoritmalardan sistem tasarımı ve test etmeye kadar çeşitli konuları kapsar. Bir işe alımcı görüşmesi, bir veya iki teknik telefon görüşmesi ve dört ila altı yerinde (onsite) görüşme dahil birkaç turdan geçmeniz beklenir.

Amazon mülakatı

Google’da olduğu gibi, Amazon’un mülakat süreci de Amazon’a özgüdür (AWS vb.) ve son derece zordur. Görüşmeler; bazen bir çevrimiçi değerlendirme, bir işe alımcı telefon görüşmesi, bir veya iki telefon görüşmesi ve dört ila altı yerinde görüşmeyi içerir.

Ele alınacak konular arasında davranış soruları, yazılım mühendisliği soruları (sistem tasarımı vb.) ve makine öğrenimine özgü sorular bulunur. Ancak mülakatçının bazı makine öğrenimi projeleriniz hakkında soru sorması ve bir kodlama problemi çözmenizi istemesi de olasıdır.

Meta mülakatı

Meta’nın makine öğrenimi mühendisi mülakat süreci oldukça bütüncüldür. Bir işe alımcı görüşmesi, bir kodlama mülakatı ve uygunluğunuzu belirlemek için yaklaşık beş yerinde görüşmeden geçersiniz. Ayrıca, işe alım yöneticilerinin pratikte sorunları nasıl ele aldığınızı görmesi için ev ödevi niteliğinde bir görev de verilebilir.

Tüm şirketlerin işe alım sü reçleri, yukarıda listelenen çok uluslu şirketler kadar uzun ya da yoğun değildir. Örneğin bazı şirketler, veri yapıları ve algoritmaların o kadar da odak olması gerekmediğine inanır.

Yine de çoğu, makine öğrenimi sistem tasarımının temel olduğu konusunda hemfikirdir ve bu alandaki bilginizi test edecek bir bölüm ekler. Bu nedenle, bir karar verilmeden önce birden fazla mülakat turu — genellikle bir ön eleme turu, ardından bir teknik tur ve bir davranış mülakatı — beklemelisiniz.

Makine Öğrenimi Mühendisi Maaş Potansiyeli

Makine öğrenimi mühendisi olarak kazanabileceğiniz ücret bulunduğunuz yere bağlıdır. Örneğin, Amerika Birleşik Devletleri’nde 2025’te bir makine öğrenimi mühendisi için ortalama taban maaş Indeed’e göre 162.297 $ idi.

Uzak çalışanları giderek artan oranda kabul eden çok sayıda şirket olduğu için, bunun biraz incelik gerektirdiği açıktır. Uzaktan çalışmanın yükselişiyl e işverenlerin çalışanları adil bir şekilde nasıl ödeyeceği konusunda süregiden bir tartışma var: Bazı şirketler çalışanlarını bulundukları yere göre ödemeye karar verdi; bu da daha az gelişmiş bir ülkeden uzaktan çalışıyorsanız, aynı roldeki ve ofiste çalışan birinden daha az kazanabileceğiniz anlamına gelir.

Diğer şirketler ise konumdan bağımsız ücret oranını sürdürmeye karar verdi. Özetle, şirketlerin uzaktan çalışanları ödeme politikaları farklılık gösterir; bu nedenle gerekli özeni göstermeniz gerekir.

Daha ayrıntılı bir analiz için, makine öğrenimi mühendisi maaşlarına ilişkin adanmış makalemize göz atın.

Sonuç

Bir makine öğrenimi mühendisinin iş akışının çıktısı bir veri ürünüdür. Etkili çalışmak için, sağlam matematik, istatistik, olasılık ve yazılım mühendisliği temeline sahip, teknik olarak yetkin bir programcı olmalısınız. Her ne kadar iş tanımlarında sıkça istense de, çoğu şirket için diploma genellikle şart değildir; ancak yetkinliklerinizi bir portföyle göstermeniz gereklidir.

DataCamp, makine öğrenimi mühendisi yolculuğunuza başlamanız için harika kariyer patikaları sunar:

• R ile Makine Öğrenimi Bilimcisi
• Python ile Makine Öğrenimi Bilimcisi