Senior AI Manager İş Tanımı
Turgut Reis Denizcilik Eğitim Kurumunda eğitim, öğrenci işleri, eğitim danışmanlığı ve satış, mali işler, pazarlama, tasarım, kurumsal iletişim ve yazılım çalışmalarını yapay zekâyla geliştirecek kıdemli bir yönetici arıyoruz. Yapay zekâ stratejisini yönetecek; uygulamaları bizzat geliştirecek, kurumun sistemlerine entegre edecek ve çalışanların günlük işlerinde kullanmasını sağlayacaksınız. Teknik kararların, uygulama kalitesinin ve iş sonuçlarının sorumluluğunu üstleneceksiniz. ÜÇ ALANDA İLERİ DÜZEY YETKİNLİK SİZDEN BEKLİYORUZ 1. Strateji ve liderlik: Kurumun ihtiyaçlarını anlayarak yapay zekâ çalışmalarına yön vermenizi; yönetimi, yazılım ekibini ve çalışanları ortak hedeflerde buluşturmanızı bekliyoruz. 2. İleri düzey teknik uygulama: Yapay zekâ uygulamalarının mimarisini tasarlamanızı, kodunu yazmanızı ve kurumun yazılımlarında güvenilir biçimde çalışmasını sağlamanızı bekliyoruz. 3. Uygulama ve kurumsal gelişim: Yapay zekâyı çalışanların işine yerleştirmenizi; hizmet kalitesi, üretim kapasitesi ve işlem sürelerinde ölçülebilir iyileşme sağlamanızı bekliyoruz. DENEYİM VE UZMANLIK BEKLENTİMİZ 1. Yapay zekâ projelerinde teknik liderlik üstlenmiş; farklı iş alanlarının ihtiyaçlarını çalışanların düzenli kullandığı uygulamalara dönüştürmüş olmalısınız. Fikir aşamasından günlük kullanıma kadar projenin sorumluluğunu almış olmanızı bekliyoruz. 2. Python veya TypeScript ile ileri düzey yazılım geliştirebilmelisiniz. Uygulama mimarisini, veri yapısını ve API bağlantılarını tasarlayabilmeli; kodu inceleyip karmaşık teknik sorunları bizzat çözebilmelisiniz. 3. Büyük dil modelleriyle çalışan uygulamalar, kurumsal bilgiye erişen RAG sistemleri ve yazılımlarda işlem yapan yapay zekâ ajanları geliştirmiş olmalısınız. Hangi ihtiyaca hangi çözümün uygun olduğunu değerlendirebilmelisiniz. 4. Canlı yapay zekâ sistemlerinin doğruluğu, güvenliği ve sürekliliğinden sorumlu olmuş olmalısınız. Test, sürüm yönetimi, erişim kontrolü ve hata takibini uygulamış; sorunları kullanıcıya etkisiyle birlikte yönetmiş olmanızı bekliyoruz. 5. Teknik ekibe yön verebilmeli, diğer çalışanlarla ihtiyaçları doğru tanımlayabilmelisiniz. Uygulamalı eğitim ve destekle çalışanların yeni sistemleri öğrenmesini ve günlük işlerinde kullanmasını sağlamış olmalısınız. 6. Hazır ürünleri ve özel geliştirme seçeneklerini karşılaştırarak yatırım kararlarına yön vermiş olmalısınız. Seçilen çözümün neden uygun olduğunu, toplam maliyetini ve elde edilen sonucu açıklayabilecek deneyim arıyoruz. SORUMLULUKLARINIZ 1. KURUM GENELİNDE YAPAY ZEKÂ STRATEJİSİNİ VE DÖNÜŞÜMÜ YÖNETMEK Kurumun eğitim hizmetini nasıl sunduğunu, öğrenci başvurularının nasıl kayda dönüştüğünü ve çalışanların hangi işlemlere zaman ayırdığını öğrenmelisiniz. Geciken işleri, tekrar girilen bilgileri, hataya açık işlemleri ve hizmeti geliştirebileceğimiz noktaları ilgili yöneticilerle belirlemelisiniz. İhtiyaçları somut projelere dönüştürmelisiniz. Hangi işin değişeceğini, çalışanların ne kullanacağını ve başarıyı nasıl ölçeceğimizi tanımlamalısınız. En faydalı projeleri seçip geliştirme sırasını, takvimi ve görev paylaşımını yönetmelisiniz. Yönetime uygulanabilir bir yapay zekâ planı sunmalısınız. Hazır ürün kullanımına, özel geliştirmeye ve mevcut yazılımların iyileştirilmesine nerede ihtiyaç olduğunu belirlemelisiniz. Projeleri pilot uygulamadan günlük kullanıma taşımalı; sonuç vermeyen çalışmalarda değişiklik kararlarını almalısınız. 2. İLERİ DÜZEY YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI VE AJANLAR GELİŞTİRMEK Çalışanların kullanacağı asistanları, belge işleyen uygulamaları ve görev yürüten yapay zekâ ajanlarını bizzat geliştirmelisiniz. Kullanıcı arayüzünü, model bağlantılarını ve veri akışını tasarlamalı; uygulamanın gerçek iş koşullarında çalışmasını sağlamalısınız. Model ve yöntemleri kurumun gerçek örnekleriyle karşılaştırmalısınız. Türkçe anlama, doğruluk, hız ve maliyeti değerlendirmeli; basit bir otomasyonla çözülebilecek işi karmaşıklaştırmamalısınız. Model eğitimi veya ince ayar gerektiğinde veriyi hazırlamalı ve kazanımı bağımsız testlerle doğrulamalısınız. Metin, belge, görsel, ses ve video üreten ya da analiz eden araçları ilgili ekiplerin çalışmalarına uyarlamalısınız. Hazır araçların karşılamadığı ihtiyaçlar için özel uygulama ve bağlantılar geliştirmeli; çalışanların çıktıyı inceleyip düzeltebildiği bir kullanım deneyimi kurmalısınız. 3. KURUMSAL BİLGİYİ DOĞRU VE GÜNCEL YANITLARA DÖNÜŞTÜRMEK Eğitim içerikleri, başvuru koşulları, kurum içi belgeler ve çalışma talimatlarından doğru bilgiyi bulan sistemler kurmalısınız. Belgeleri işlemeye hazırlamalı; eksik, eski veya çelişkili bilgileri sorumlularıyla düzeltmelisiniz. RAG mimarisinde belge işleme, arama ve yanıt üretimini geliştirmelisiniz. Doğru belgenin bulunmasını ve yanıtın o belgeye dayanmasını ayrı ayrı test etmelisiniz. Bilginin kaynağını göstermeli; yeterli bilgi bulunamadığında kesin yanıt üretilmesini önlemelisiniz. Fiyat, takvim, kontenjan ve kayıt durumunu ilgili sistemin güncel kayıtlarından almalısınız. Kullanıcıların yalnızca yetkili oldukları bilgilere erişmesini sağlamalı; değişen veya silinen belgelerin arama sonuçlarına ve yanıtlara yansımasını yönetmelisiniz. 4. KURUMUN YAZILIMLARINI YAPAY ZEKÂYLA ENTEGRE ETMEK Web sitesi, CRM, öğrenci işleri ve mali işler sistemleri arasında yapay zekâ destekli süreçler geliştirmelisiniz. Bir başvurunun değerlendirilmesi, görüşmenin özetlenmesi veya gerekli belgenin hazırlanması gibi işleri mevcut kayıtlarla ilişkilendirmeli; çalışanların aynı bilgiyi tekrar işlemesini azaltmalısınız. API, webhook ve gerektiğinde MCP bağlantılarıyla ajanların kurum yazılımlarında görev yürütmesini sağlamalısınız. Hangi veriyi okuyabileceğini, hangi işlemi yapabileceğini ve ne zaman onay isteyeceğini belirlemeli; yetkileri uygulama kodunda ve ilgili sistemlerde kontrol etmelisiniz. İşlem sayısına, çalışma süresine ve harcamaya sınır koymalısınız. Kesinti veya tekrar deneme nedeniyle aynı mesajın iki kez gönderilmesini ya da mükerrer kayıt açılmasını önlemelisiniz. Yarım kalan işleri takip etmeli; işlem tamamlandı bilgisini ajanın beyanından değil, ilgili sistemdeki gerçek sonuçtan doğrulamalısınız. Hata durumunda çalışanın müdahale edebileceği bir akış kurmalısınız. 5. YAPAY ZEKÂ SİSTEMLERİNİN KALİTESİNİ VE SÜREKLİLİĞİNİ YÖNETMEK Uygulamaları yayına almadan önce gerçek iş örnekleriyle sınamalısınız. Yanlış bilgi, belirsiz talep, sistem kesintisi ve yetkisiz işlem girişimlerinde nasıl davranacağını test etmelisiniz. Doğruluk, görevin tamamlanması ve insan müdahalesi ihtiyacı için ölçülebilir kabul koşulları belirlemelisiniz. Testleri yalnızca başarılı örneklerle sınırlamamalısınız. Uygulamayı geliştirmek için kullanılmamış örneklerde sonuçları değerlendirmeli; otomatik kontrolleri ilgili işin uzmanlarının incelemesiyle birleştirmelisiniz. Model, komut veya veri kaynağı değiştiğinde mevcut işlevlerin bozulmadığını doğrulamalısınız. Kod incelemesi, otomatik test ve kontrollü sürüm geçişleriyle yayın sürecini yönetmelisiniz. Hataları, yanıt sürelerini ve kullanım maliyetlerini izlemeli; hatanın nedenini bulabilmelisiniz. Kesintilerde alternatif işleyişi devreye almalı, gerektiğinde önceki sürüme dönerek hizmetin devamını sağlamalısınız. 6. VERİ GÜVENLİĞİNİ VE YAPAY ZEKÂNIN İŞLEM YETKİLERİNİ YÖNETMEK Öğrenci bilgileri, görüşmeler, mali kayıtlar ve kurum belgelerinin hangi yapay zekâ araçlarında kullanılabileceğini ilgili sorumlularla belirlemelisiniz. Sağlayıcıların veriyi nasıl işlediğini, sakladığını ve kullandığını incelemeli; kurum verisinin onaysız araçlara aktarılmasını önleyecek çalışma kuralları oluşturmalısınız. Bilgi görüntüleme ile kayıt değiştirme yetkisini ayırmalısınız. Mesaj gönderme, kayıt güncelleme veya mali işlem başlatma gibi adımlarda gerekli izin ve onayları uygulamalısınız. Yetki kontrolünü modelin kararına bırakmamalı; eğitim uygunluğu ve mali onay gibi kararları ilgili kurum yetkililerinin sorumluluğunda tutmalısınız. Belge veya mesajlara gizlenmiş talimatlarla sistemin amacı dışında yönlendirilmesine, gizli bilgilerin açığa çıkmasına ve izinsiz işlemlere karşı korumaları geliştirmeli ve test etmelisiniz. Erişim anahtarlarını korumalı; kritik işlemleri izlenebilir kılmalı ve sorunlu uygulamaları hızla durdurabilmelisiniz. 7. ÇALIŞANLARIN YAPAY ZEKÂ KULLANIMINI VE EKİPLERİN YETKİNLİĞİNİ GELİŞTİRMEK Öğreticiler, eğitim danışmanları, öğrenci işleri, mali işler, pazarlama, tasarım ve yazılım ekipleri için işe uygun yapay zekâ eğitimleri hazırlamalısınız. Eğitimleri gerçek görevlerle yürütmeli; çalışanların işi doğru tamamlayabildiğini gözlemlemelisiniz. Çalışanlara kaynağı kontrol etme, çıktıyı değerlendirme ve hatayı bildirme alışkanlığı kazandırmalısınız. Kullanılmayan veya sürekli düzeltme gerektiren uygulamaların nedenlerini araştırmalı; geri bildirimleri geliştirme kararlarına dönüştürmelisiniz. Yapay zekâ uygulamalarının mimarisi ve kod kalitesi konusunda yazılım ekibine liderlik etmelisiniz. Çözümleri ve kurulumlarını belgelemeli; bakım, destek ve bilgi aktarımını yönetmelisiniz. Sistemlerin çalışmasını tek kişinin bilgisine bağımlı bırakmamalısınız. 8. YAPAY ZEKÂ YATIRIMLARINI VE İŞ SONUÇLARINI YÖNETMEK Araç, model ve tedarikçi seçimlerini yönetmelisiniz. Satın alma, geliştirme, entegrasyon, kullanım ve bakım giderlerini hesaplamalı; onaylı bütçeyi yönetmelisiniz. Seçilen ürünün kurum sistemlerine uyumunu ve gerektiğinde başka bir sağlayıcıya geçiş imkânını değerlendirmelisiniz. Uygulama öncesi ve sonrasını karşılaştırarak hangi işin hızlandığını, hangi hatanın azaldığını ve hizmet kalitesinin nasıl değiştiğini göstermelisiniz. Sadece kullanım sayısını değil, doğru tamamlanan işleri ve çalışanların yaptığı düzeltmeleri izlemelisiniz. Kazanılan zamanın iş kapasitesine nasıl yansıdığını değerlendirmelisiniz. Yönetime sonuçlar ve karar önerileri sunmalısınız. Başarılı çözümleri benzer ihtiyaçlara uyarlamalı; katkı sağlamayanları iyileştirmeli veya durdurmalısınız. Yeni teknolojileri gerçek iş örneklerinde doğrulayarak kullanıma almalısınız.
Senior AI Manager İlanındaki ATS Anahtar Kelimeleri
Bu ilanın metninde ATS beceri sözlüğümüzle eşleşen 3 anahtar kelime var. En sık geçenler: Python (1 kez), RAG (1 kez), TypeScript (1 kez).
Programlama dilleri, çatılar ve platformlar
- Python · ilanda 1 kez · benzer ilanlarda %63
- TypeScript · ilanda 1 kez · benzer ilanlarda %11
CV'nde karşılığı: Python ve TypeScript ifadelerini ilandaki yazımıyla geçir; birini projesi ve ölçeğiyle bir deneyim maddesinde göster.
Veri, analitik ve yapay zekâ
- RAG · ilanda 1 kez · benzer ilanlarda %35
CV'nde karşılığı: RAG ile yaptığın sorguyu, panoyu ya da raporu sonucuyla anlat.
Terimler ilan metninden kural tabanlı sözlükle çıkarıldı; sözlük dışı beceriler listelenmez.
Takibe ekle ve CV'ni bu ilana göre hazırlaBenzer İlanlarda Beceri ve Deneyim Dağılımı
Aynı başlıkta 10'dan az ilan olduğu için karşılaştırma "Yapay zekâ ve makine öğrenmesi" rol ailesindeki 367 ilanla (bu ilan dahil) yapıldı; bu ilanlar 17 Nisan ile 19 Ekim 2026 arasında yayımlandı.
| Anahtar kelime | İlan | Pay | Bu ilanda |
|---|---|---|---|
| PythonProgramlama dilleri, çatılar ve platformlar | 232 | %63 | Geçiyor |
| LLMVeri, analitik ve yapay zekâ | 181 | %49 | Geçmiyor |
| Machine learningVeri, analitik ve yapay zekâ | 137 | %37 | Geçmiyor |
| RAGVeri, analitik ve yapay zekâ | 128 | %35 | Geçiyor |
| Generative AIVeri, analitik ve yapay zekâ | 109 | %30 | Geçmiyor |
| CI/CDBulut, DevOps, altyapı ve güvenlik | 100 | %27 | Geçmiyor |
| AzureBulut, DevOps, altyapı ve güvenlik | 91 | %25 | Geçmiyor |
| AWSBulut, DevOps, altyapı ve güvenlik | 87 | %24 | Geçmiyor |
Aranan asgari deneyim
Deneyim yılı belirten 201 benzer ilanda ortanca beklenti 4 yıl.
| Asgari deneyim | İlan | Pay |
|---|---|---|
| 0-1 yıl | 16 | %8 |
| 2-3 yıl | 84 | %42 |
| 4-5 yıl | 72 | %36 |
| 6 yıl ve üzeri | 29 | %14 |
Benzer ilanların 153 tanesi (%42) İngilizce bilgisi istiyor.
Kaynak: cvanaliz'deki aktif ilanlar; bir terimin geçmesi zorunlu olduğu anlamına gelmez.
Turgut Reis Denizcilik Eğitim Kurumu Hakkında
Eğitim içerikleri, başvuru koşulları, kurum içi belgeler ve çalışma talimatlarından doğru bilgiyi bulan sistemler kurmalısınız. Belgeleri işlemeye hazırlamalı; eksik, eski veya çelişkili bilgileri sorumlularıyla düzeltmelisiniz. RAG mimarisinde belge işleme, arama ve yanıt üretimini geliştirmelisiniz. Doğru belgenin bulunmasını ve yanıtın o belgeye dayanmasını ayrı ayrı test etmelisiniz. Bilginin kaynağını göstermeli; yeterli bilgi bulunamadığında kesin yanıt üretilmesini önlemelisiniz. Fiyat, takvim, kontenjan ve kayıt durumunu ilgili sistemin güncel kayıtlarından almalısınız. Kullanıcıların yalnızca yetkili oldukları bilgilere erişmesini sağlamalı; değişen veya silinen belgelerin arama sonuçlarına ve yanıtlara yansımasını yönetmelisiniz. 4. KURUMUN YAZILIMLARINI YAPAY ZEKÂYLA ENTEGRE ETMEK Web sitesi, CRM, öğrenci işleri ve mali işler sistemleri arasında yapay zekâ destekli süreçler geliştirmelisiniz. Bir başvurunun değerlendirilmesi, görüşmenin özetlenmesi veya gerekli belgenin hazırlanması gibi işleri mevcut kayıtlarla ilişkilendirmeli; çalışanların aynı bilgiyi tekrar işlemesini azaltmalısınız. API, webhook ve gerektiğinde MCP bağlantılarıyla ajanların kurum yazılımlarında görev yürütmesini sağlamalısınız. Hangi veriyi okuyabileceğini, hangi işlemi yapabileceğini ve ne zaman onay isteyeceğini belirlemeli; yetkileri uygulama kodunda ve ilgili sistemlerde kontrol etmelisiniz. İşlem sayısına, çalışma süresine ve harcamaya sınır koymalısınız. Kesinti veya tekrar deneme nedeniyle aynı mesajın iki kez gönderilmesini ya da mükerrer kayıt açılmasını önlemelisiniz. Yarım kalan işleri takip etmeli; işlem tamamlandı bilgisini ajanın beyanından değil, ilgili sistemdeki gerçek sonuçtan doğrulamalısınız. Hata durumunda çalışanın müdahale edebileceği bir akış kurmalısınız. 5. YAPAY ZEKÂ SİSTEMLERİNİN KALİTESİNİ VE SÜREKLİLİĞİNİ YÖNETMEK Uygulamaları yayına almadan önce gerçek iş örnekleriyle sınamalısınız. Yanlış bilgi, belirsiz talep, sistem kesintisi ve yetkisiz işlem girişimlerinde nasıl davranacağını test etmelisiniz. Doğruluk, görevin tamamlanması ve insan müdahalesi ihtiyacı için ölçülebilir kabul koşulları belirlemelisiniz. Testleri yalnızca başarılı örneklerle sınırlamamalısınız. Uygulamayı geliştirmek için kullanılmamış örneklerde sonuçları değerlendirmeli; otomatik kontrolleri ilgili işin uzmanlarının incelemesiyle birleştirmelisiniz. Model, komut veya veri kaynağı değiştiğinde mevcut işlevlerin bozulmadığını doğrulamalısınız. Kod incelemesi, otomatik test ve kontrollü sürüm geçişleriyle yayın sürecini yönetmelisiniz. Hataları, yanıt sürelerini ve kullanım maliyetlerini izlemeli; hatanın nedenini bulabilmelisiniz. Kesintilerde alternatif işleyişi devreye almalı, gerektiğinde önceki sürüme dönerek hizmetin devamını sağlamalısınız. 6. VERİ GÜVENLİĞİNİ VE YAPAY ZEKÂNIN İŞLEM YETKİLERİNİ YÖNETMEK Öğrenci bilgileri, görüşmeler, mali kayıtlar ve kurum belgelerinin hangi yapay zekâ araçlarında kullanılabileceğini ilgili sorumlularla belirlemelisiniz. Sağlayıcıların veriyi nasıl işlediğini, sakladığını ve kullandığını incelemeli; kurum verisinin onaysız araçlara aktarılmasını önleyecek çalışma kuralları oluşturmalısınız. Bilgi görüntüleme ile kayıt değiştirme yetkisini ayırmalısınız. Mesaj gönderme, kayıt güncelleme veya mali işlem başlatma gibi adımlarda gerekli izin ve onayları uygulamalısınız. Yetki kontrolünü modelin kararına bırakmamalı; eğitim uygunluğu ve mali onay gibi kararları ilgili kurum yetkililerinin sorumluluğunda tutmalısınız. Belge veya mesajlara gizlenmiş talimatlarla sistemin amacı dışında yönlendirilmesine, gizli bilgilerin açığa çıkmasına ve izinsiz işlemlere karşı korumaları geliştirmeli ve test etmelisiniz. Erişim anahtarlarını korumalı; kritik işlemleri izlenebilir kılmalı ve sorunlu uygulamaları hızla durdurabilmelisiniz. 7. ÇALIŞANLARIN YAPAY ZEKÂ KULLANIMINI VE EKİPLERİN YETKİNLİĞİNİ GELİŞTİRMEK Öğreticiler, eğitim danışmanları, öğrenci işleri, mali işler, pazarlama, tasarım ve yazılım ekipleri için işe uygun yapay zekâ eğitimleri hazırlamalısınız. Eğitimleri gerçek görevlerle yürütmeli; çalışanların işi doğru tamamlayabildiğini gözlemlemelisiniz. Çalışanlara kaynağı kontrol etme, çıktıyı değerlendirme ve hatayı bildirme alışkanlığı kazandırmalısınız. Kullanılmayan veya sürekli düzeltme gerektiren uygulamaların nedenlerini araştırmalı; geri bildirimleri geliştirme kararlarına dönüştürmelisiniz. Yapay zekâ uygulamalarının mimarisi ve kod kalitesi konusunda yazılım ekibine liderlik etmelisiniz. Çözümleri ve kurulumlarını belgelemeli; bakım, destek ve bilgi aktarımını yönetmelisiniz. Sistemlerin çalışmasını tek kişinin bilgisine bağımlı bırakmamalısınız. 8. YAPAY ZEKÂ YATIRIMLARINI VE İŞ SONUÇLARINI YÖNETMEK Araç, model ve tedarikçi seçimlerini yönetmelisiniz. Satın alma, geliştirme, entegrasyon, kullanım ve bakım giderlerini hesaplamalı; onaylı bütçeyi yönetmelisiniz. Seçilen ürünün kurum sistemlerine uyumunu ve gerektiğinde başka bir sağlayıcıya geçiş imkânını değerlendirmelisiniz. Uygulama öncesi ve sonrasını karşılaştırarak hangi işin hızlandığını, hangi hatanın azaldığını ve hizmet kalitesinin nasıl değiştiğini göstermelisiniz. Sadece kullanım sayısını değil, doğru tamamlanan işleri ve çalışanların yaptığı düzeltmeleri izlemelisiniz. Kazanılan zamanın iş kapasitesine nasıl yansıdığını değerlendirmelisiniz. Yönetime sonuçlar ve karar önerileri sunmalısınız. Başarılı çözümleri benzer ihtiyaçlara uyarlamalı; katkı sağlamayanları iyileştirmeli veya durdurmalısınız. Yeni teknolojileri gerçek iş örneklerinde doğrulayarak kullanıma almalısınız. Şirketin diğer ilanlarını inceleyerek ekipler ve aranan yetkinlikler hakkında daha geniş bir görünüm elde edebilirsin.
Turgut Reis Denizcilik Eğitim Kurumu iş ilanlarını görTurgut Reis Denizcilik Eğitim Kurumu Tarafından Yayımlanan Diğer İlanlar
Bu işverenin cvanaliz'de listelenen 7 ilanı daha var.
- Senior AI Manager İstanbul1 Ekim 2026 tarihinde yayımlandı
- Lead Software Engineer İstanbul1 Ekim 2026 tarihinde yayımlandı
- Senior Product Designer - UI/UX İstanbul1 Ekim 2026 tarihinde yayımlandı
- Lead Software Engineer İstanbul29 Eylül 2026 tarihinde yayımlandı
- Senior AI Engineer İstanbul24 Eylül 2026 tarihinde yayımlandı
- Product Manager Tuzla24 Ağustos 2026 tarihinde yayımlandı
- Full Stack Developer Tuzla20 Ağustos 2026 tarihinde yayımlandı
