Yapay zeka mühendisliği, makine öğrenmesi, derin öğrenme, büyük veri ve yazılım geliştirme bilgilerini birleştiren oldukça teknik bir alandır.İngilizce mülakat süreci, adayların algoritmalara, istatistiksel modellere, veri analizine ve sinir ağlarına dair yetkinliklerini test eder.
Bu rehberde, yapay zeka mühendisi İngilizce mülakat sürecini, en sık sorulan teknik ve genel soruları, başarılı cevap örneklerini ve dikkat edilmesi gereken püf noktalarını ele alacağız.
📌 Yapay Zeka Mühendisi İngilizce Mülakat Süreci ve Aşamaları
Yapay zeka mülakatları genellikle beş ana aşamadan oluşur:
1️⃣ Ön Eleme (Screening Call)
- İnsan kaynakları (HR) tarafından yapılan genel değerlendirme görüşmesi.
- Projeleriniz, İngilizce konuşma yeteneğiniz ve kariyer hedefleriniz hakkında sorular sorulur.
- Yapay zeka alanında deneyiminiz olup olmadığı incelenir.
2️⃣ Teknik Test (Technical Assessment)
- Python, TensorFlow, PyTorch, OpenCV, Scikit-Learn gibi kütüphaneler üzerine sorular.
- Makine öğrenmesi algoritmalarını kodlama ve veri analizi testleri.
- Veri seti temizleme, model eğitimi ve değerlendirme soruları.
3️⃣ Algoritma ve Problem Çözme (Algorithm & Problem-Solving Interview)
- Matematik, istatistik, optimizasyon ve veri yapıları ile ilgili sorular.
- Makine öğrenmesi modellerinin optimizasyonu ve performans artırma teknikleri.
- Nöral ağların hiperparametre ayarları, regularization yöntemleri gibi konular.
4️⃣ Teknik Mülakat (Technical Interview)
- Derin öğrenme, NLP (Doğal Dil İşleme), görüntü işleme ve yapay zeka uygulamaları hakkında detaylı sorular.
- Şirketin mevcut AI projeleri ile ilgili fikir üretme ve çözüm önerme aşaması.
- API entegrasyonları, model deployment (bulut servisleri) gibi konular.
5️⃣ Son Görüşme (Final Interview)
- CTO, AI ekibi yöneticisi veya proje yöneticisiyle yapılan son görüşme.
- Ekip çalışması, veri mühendisleriyle iş birliği ve AI sistemlerinin ölçeklenmesi konularında sorular.
- Gerçek dünya projelerinizle nasıl katkı sağlayacağınızı değerlendiren bir görüşme.
💡 Yapay Zeka Mühendisi İngilizce Mülakat Soruları ve Cevap Örnekleri
İngilizce yapay zeka mülakatlarında hem teknik hem de genel sorular sorulur.İşte en yaygın sorular ve Türkçe açıklamalarıyla cevapları:
🖥️ Teknik Sorular (Technical Questions)
✅ 1.What is the difference between machine learning and deep learning?
(Makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki fark nedir?)
🔹 Cevap:
"Makine öğrenmesi, veriden öğrenme sürecini otomatikleştiren geniş bir yapay zeka alt alanıdır.Derin öğrenme ise makine öğrenmesinin bir alt kümesidir ve insan beynine benzer çok katmanlı sinir ağları kullanır.Derin öğrenme, büyük veri setleriyle daha yüksek doğruluk elde eder."
"Machine learning is a broad subset of AI that automates learning from data.Deep learning is a specialized subset of machine learning that uses multi-layer neural networks, similar to the human brain.Deep learning achieves higher accuracy with large datasets."
✅ 2.What are the main types of neural networks?
(Başlıca sinir ağı türleri nelerdir?)
🔹 Cevap:
*"Yaygın sinir ağı türleri şunlardır:
- Yapay Sinir Ağları (ANN - Artificial Neural Networks): Genel makine öğrenmesi problemleri için kullanılır.
- Evrimsel Sinir Ağları (CNN - Convolutional Neural Networks): Görüntü işleme ve bilgisayarlı görü (Computer Vision) uygulamaları için idealdir.
- Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN - Recurrent Neural Networks): Zaman serileri ve doğal dil işleme için uygundur."*
*"Common neural network types include:
- Artificial Neural Networks (ANN) for general machine learning problems.
- Convolutional Neural Networks (CNN) for image processing and computer vision.
- Recurrent Neural Networks (RNN) for time-series data and natural language processing."*
✅ 3.How would you optimize a deep learning model?
(Derin öğrenme modelini nasıl optimize edersiniz?)
🔹 Cevap:
"Modeli optimize etmek için öğrenme oranı ayarı (learning rate tuning), dropout, batch normalization ve regularization teknikleri kullanılır.Ayrıca hiperparametre optimizasyonu yapmak için Grid Search ve Bayesian Optimization yöntemleri uygulanabilir."
"To optimize a deep learning model, techniques like learning rate tuning, dropout, batch normalization, and regularization can be used.Grid Search and Bayesian Optimization are effective methods for hyperparameter tuning."
✅ 4.What is the role of activation functions in neural networks?
(Sinir ağlarında aktivasyon fonksiyonlarının rolü nedir?)
🔹 Cevap:
"Aktivasyon fonksiyonları, bir nöronun aktif olup olmayacağını belirler ve modelin doğrusal olmayan ilişkileri öğrenmesine olanak tanır.Örnekler arasında ReLU, Sigmoid ve Tanh fonksiyonları bulunur."
"Activation functions determine whether a neuron should be activated and allow the model to learn non-linear relationships.Examples include ReLU, Sigmoid, and Tanh functions."
🗣️ Genel ve Davranışsal Sorular (Behavioral & General Questions)
✅ 5.Tell me about a challenging AI project you worked on.
(Çalıştığınız zorlu bir yapay zeka projesinden bahsedin.)
🔹 Cevap:
"Önceki işimde, bir müşteri için büyük ölçekli bir öneri sistemi (recommendation system) geliştirdim.Modeli optimize etmek için geniş veri setleri kullandım ve %20 daha iyi tahmin doğruluğu sağladım."
"In my previous job, I developed a large-scale recommendation system for a client.I optimized the model using large datasets and improved prediction accuracy by 20%."
