AI Platform & MLOps Engineer Kariyer Yolu | Kubeflow, MLflow, Triton, GPU K8s ve Model Serving - Vebende Akademi

Profesyonel Kariyer Dönüşümünüz

Yapay zeka modellerini yalnızca geliştirme ortamlarında çalıştıran bir araştırmacıdan; modelleri üretime taşıyan ve MLOps pipeline'ları kuran mimarlık seviyesine geçeceksiniz.

Veri Topla
Model Geliştir
Eğit & Doğrula
Dağıt (Deploy)
İzle & Değerlendir
Sürekli İyileştir

Bu Program Hakkında 4 Temel Soru

Ne Öğreneceğim?

MLflow ile model versiyonlamayı, Kubeflow ile yapay zeka hattı orkestrasyonunu, Triton/KServe ile yüksek performanslı model sunumunu ve NVIDIA GPU Kubernetes mimarisini.

Ne Üreteceğim?

Otomatik model eğitimi ve doğrulama pipeline'ları, GPU kaynaklı Kubernetes altyapıları, Feature Store mimarileri ve düşük gecikmeli AI Inference API platformları.

Kariyerime Ne Katacak?

MLOps Engineer, AI Platform Architect ve Machine Learning Infrastructure Lead pozisyonlarına hazırlar.

Bilgimi Nasıl Kanıtlayacağım?

Üretime hazır MLOps hattı projeleri, Kubeflow pipeline tanımları, GPU optimize edilmiş Kubernetes mimari repolarıyla.

Sektörel Karşılığı ve İş Değeri

AI Platform & MLOps Engineer; yapay zeka modellerinin Jupyter Notebook'larda sıkışıp kalmasını engeller, modellerin hızlı ve güvenli şekilde canlıya alınmasını sağlar. Şirketlerin AI yatırım dönüşünü (ROI) hızlandırmasına ve altyapı maliyetlerini optimize etmesine doğrudan katkı sağlar.

Kariyer Yolu ile Tekil Eğitim Arasındaki Fark

Bu program model yazmaktan öte; yapay zeka altyapısını, GPU yönetimini ve MLOps yaşam döngüsünü kurumsal seviyede ürünleştiren benzersiz bir mühendislik yoludur.

Bu Kariyer Yolu Kimler İçin?

  • MLOps, model sunumu ve yapay zeka altyapı otomasyonuna odaklananlar
  • Kubeflow, MLflow, Triton Inference Server ve GPU orkestrasyonu öğrenmek isteyenler
  • AI modellerini canlı ortama kesintisiz dağıtmak isteyen platform ekipleri

Hazırlanacağınız Profesyonel Roller

MLOps Engineer AI Platform Architect LLMOps Specialist Machine Learning Infrastructure Lead

Bu Kariyer Yolu Size Neler Kazandıracak?

MLOps Yaşam Döngüsü

Model versiyonlama, kayıt, doğrulama ve otomatik dağıtım süreçleri.

GPU Küme Yönetimi

Kubernetes üzerinde NVIDIA GPU kaynaklarını verimli orkestre etme.

Yüksek Performanslı Model Sunumu

Triton ve KServe ile düşük gecikmeli inference servisleri.

Sektörel Talep ve Küresel Gelir Skalası

Küresel ve Yerel Sektör Talebi

  • 🇹🇷 Türkiye: Geliştirilen yapay zeka modellerinin prod ortamlarda ölçeklenebilir şekilde sunulması ve yönetilmesi için MLOps uzmanlarına talep hızla artmaktadır.
  • 🇸🇦 Körfez Bölgesi (BAE, Suudi Arabistan): AI projelerini büyük ölçekli altyapılarda çalıştıracak ve MLOps boru hatlarını kuracak uzmanlar Körfez'de stratejik önem taşımaktadır.
  • 🇪🇺 Avrupa: AI modellerinin GDPR uyumlu bulut platformlarında yönetimi, izlenmesi ve sürdürülebilirliği için MLOps mühendislerine büyük ihtiyaç vardır.
  • 🇺🇸 Amerika (Silikon Vadisi): MLOps altyapıları, GPU optimizasyonları ve AI platform otomasyonu, Silikon Vadisi'nde en popüler ve yüksek bütçeli alanlar arasındadır.

Gelir Gelişim Ortalamaları

2000 - 2010 $55,000 - $80,000 / Yıl

Erken dönem veri ambarı yönetimi, veri işleme boru hatları ve temel analiz altyapıları.

2010 - 2020 $95,000 - $145,000 / Yıl

Makine öğrenmesi modellerini prod ortama taşımak için ilk MLOps boru hatlarının kurulması.

2020 - Günümüz $155,000 - $250,000+ / Yıl

GPU orkestrasyonu (Kubernetes), LLM MLOps (LLMOps) ve yapay zeka altyapı otomasyonu.

* Kaynaklar: Levels.fyi, Glassdoor ve global bilişim sektörü pazar araştırmaları. Son Güncelleme: Temmuz 2026. Rakamlar brüt yıllık/aylık tahmini ortalamalar olup deneyim, lokasyon, şirket ve çalışma modeline (hibrit/remote) göre değişkenlik gösterir.

Müfredat ve Gelişim Haritası

Müfredat Yapısı ve Çalışma Temposu

Kariyer yolu tamamlama süreci ve zaman planlaması
🎓 Canlı & Pratik

Zorunlu Canlı Müfredat Süresi

Kariyer yolunun canlı ve zorunlu ders saati
~690 Saat

Aylık Çalışma Temposu

Canlı seanslar, lab pratikleri ve ödev takibi
~35-45 Saat / Ay

Tahmini Tamamlanma Süresi

Düzenli katılımla ortalama mezuniyet takvimi
~16-20 Ay

Seçmeli & Bağlı Modüller

Hedeflenen teknolojiye göre özelleştirilir
Hedefe Göre

* Temel Müfredat Eğitimleri kariyer yolunu tamamlamak için zorunludur. Uzmanlaşma ve Bağlı Eğitimler ise seçtiğiniz alanda derinleşmek için hedeflediğiniz teknolojiye göre ayrıca planlanır.

Kariyer Yolu Paket Hakları & 240 Saat Kredi Modeli

Maksimum Ekonomik Katılım Avantajı

Kariyer yolunuzu en güçlü şekilde desteklemek ve daha ekonomik sahip olabilmenizi sağlamak için Tek Kariyer Yolu Paketi kapsamında size toplam 240 saatlik eğitim hakkı tanımlıyoruz.

1 Standart Mod (12 Ay)

Aylık 20 saatlik 1 eğitim seçerek 12 ayda kariyer yolunuzu adım adım tamamlayın.

2 ⭐ Bizim Tavsiyemiz (6 Ayda Piyasaya Hazır!)

Ayda maksimum 2 eğitim alarak 6 ay içerisinde tüm 240 saatlik kredinizi kullanın ve kendinizi piyasaya en hızlı şekilde hazır hale getirin!

Dikkat: Ödevler ve Projeler Çok Değerli!

Eğitimleri sadece dinliyor olmak yeterli değildir; eğitimleri bizzat bitiriyor olmanız, ödevlerinizi ve projelerinizi tamamlamanız sektörde işe kabul almanız için kritik önem taşır!

💡 Limitsiz Gelişim: Dilediğiniz zaman yeni paketler satın alıp kalan eğitimlerinizi tamamlayarak sektördeki en güçlü uzman konumuna ulaşabilirsiniz.

Temel Müfredat Eğitimleri (Zorunlu Modüller)

Uzmanlaşma ve Bağlı Eğitimler (Seçmeli Modüller)

1 #0001 Python Programlamaya Giriş ve Algoritmik Dünya 40 Saat 2 #0002 The Python Standard Library 20 Saat 3 #0003 AI için Python 40 Saat 4 #0100 Yapay Zeka Veri Hazırlıkları için Python Programlama 40 Saat 5 #0101 Enterprise AI Systems Engineering & Advanced Developer Program 120 Saat 6 #5000 Prompt Engineering for Developers, Workshop 5 Saat 30 Saat 7 #7011 Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) 40 Saat 8 #7021 Prometheus, Grafana & Application Observability Engineering 40 Saat 9 #7103 OpenTelemetry Engineering 30 Saat 10 #7109 Kubernetes Observability Engineering 30 Saat 11 #9000 Continuous Integration & Continuous Deployment (CI/CD) 40 Saat 12 #9001 Infrastructure as Code (IaC) & Configuration Management 40 Saat 13 #9002 GitOps & Continuous Delivery 20 Saat 14 #9003 Artifact & Dependency Management 10 Saat 15 #9013 Observability 40 Saat 16 #9014 Cloud Platform Engineering 40 Saat 17 #9015 DevSecOps 40 Saat 18 #9017 Backstage Developer Portal 20 Saat 19 #9051 Cloud Infrastructure Automation Advanced 40 Saat 20 #9052 Kubernetes on Cloud Engineering (EKS / AKS / GKE) 40 Saat 21 #9053 Cloud Native Database Engineering 30 Saat 22 #9056 Cloud Automation with Python & Cloud SDKs 30 Saat 23 #9059 Advanced Cloud Observability Engineering 30 Saat 24 #9060 Cloud Platform Reliability Engineering 40 Saat 25 #9063 Cloud Native Application Architecture 40 Saat 26 #9070 Kubernetes Cluster Lifecycle Management 40 Saat 27 #9073 Kubernetes Multi Cluster Management 40 Saat 28 #9078 Kubernetes Platform Automation with Terraform & Crossplane 40 Saat 29 #9079 Kubernetes Developer Platform Engineering (IDP Advanced) 40 Saat 30 #9081 Kubernetes Performance Tuning & Optimization 30 Saat 31 #9084 Kubernetes Production Operations & Troubleshooting 40 Saat 32 #9093 Distributed Tracing Engineering with OpenTelemetry 40 Saat 33 #9095 Observability Platform Engineering 40 Saat 34 #9103 Observability Automation with Python & APIs 30 Saat 35 #9104 Enterprise Observability Platform Design 40 Saat 36 #9106 AI Powered Observability & AIOps Advanced 40 Saat 37 #9108 OpenTelemetry Collector Engineering 30 Saat 38 #9170 Machine Learning Fundamentals & Engineering 60 Saat 39 #9172 Deep Learning Engineering with Neural Networks 60 Saat 40 #9173 PyTorch Deep Learning Engineering 40 Saat 41 #9174 TensorFlow & Keras Engineering 40 Saat 42 #9175 Machine Learning Model Development Lifecycle (ML Lifecycle) 40 Saat 43 #9176 Feature Engineering & Data Pipeline Engineering 40 Saat 44 #9177 ML Model Evaluation & Optimization Engineering 30 Saat 45 #9180 Generative AI Engineering 60 Saat 46 #9181 LLM Application Development Engineering 50 Saat 47 #9182 RAG (Retrieval Augmented Generation) Engineering 40 Saat 48 #9183 Vector Database Engineering for AI Applications 30 Saat 49 #9184 AI Agent Engineering & Autonomous Systems 50 Saat 50 #9186 Fine Tuning Large Language Models Engineering 40 Saat 51 #9192 Distributed AI Training Engineering 40 Saat 52 #9194 AI Security Engineering & Responsible AI 40 Saat 53 #9195 AI Observability & Model Monitoring Engineering 40 Saat 54 #9196 Enterprise AI Architecture Design 50 Saat 55 #9197 AI Platform Engineering 60 Saat 56 #9198 AI Cost Optimization & GPU Resource Management 30 Saat 57 #9199 Multimodal AI Engineering 50 Saat 58 #9202 AI Infrastructure Automation with Terraform 30 Saat 59 #9203 Model Registry & Artifact Management Engineering 30 Saat 60 #9204 Feature Store Engineering 40 Saat 61 #9205 Data Versioning & Dataset Management 30 Saat 62 #9207 Event Driven AI Pipelines with Kafka 40 Saat 63 #9208 Distributed Training Platform Engineering 40 Saat 64 #9211 LLMOps Engineering 40 Saat 65 #9213 AI API Platform Engineering 30 Saat 66 #9214 Vector Database Platform Engineering 40 Saat 67 #9215 AI Platform Security Engineering 40 Saat 68 #9216 AI Platform Reliability Engineering (AI SRE) 40 Saat 69 #9219 Enterprise AI Platform Operations 40 Saat 70 #9220 Hybrid & Multi Cloud AI Platform Engineering 40 Saat 71 #9221 AI Platform Disaster Recovery & High Availability 30 Saat 72 #9222 AI Platform Performance Optimization 30 Saat 73 #9223 AI Platform Governance & Responsible AI Operations 30 Saat 74 #9224 Enterprise AI Platform Architecture 40 Saat 75 #9225 Self Service AI Platform Engineering 40 Saat 76 #9226 AI Developer Portal Engineering 30 Saat 77 #9227 AI Workflow Automation Engineering 30 Saat 78 #9228 AI Platform Monitoring & SLO Engineering 30 Saat 79 #9229 Enterprise AI Platform Capstone Project 40 Saat 80 #9253 AI Testing & Evaluation Engineering 30 Saat 81 #9255 AI Application Observability 30 Saat 82 #9266 AI Evaluation Frameworks (DeepEval, Ragas, LangSmith) 40 Saat 83 #9267 Enterprise AgentOps Engineering 40 Saat 84 #9271 AI Application Deployment on Kubernetes 40 Saat 85 #9274 AI Application Monitoring & Telemetry 30 Saat 86 #9275 AI Cost Management & Token Optimization 30 Saat 87 #9279 AI Application Performance Benchmarking 30 Saat 88 #9908 AI Destekli ISO/IEC 42001:2023 30 Saat 89 #9925 GitHub Copilot Engineering Mastery AI-Powered Software Development, Agentic Coding & Enterprise Engineering 40 Saat 90 #9926 Microsoft Fabric Data & AI Mastery Modern Data Engineering, Analytics, Lakehouse & AI Platform 40 Saat 91 #9931 ELK Stack & OpenSearch Engineering Observability, Log Management, Search, Data & AI Engineering 40 Saat 92 #9932 Apache Kafka Engineering Mastery Event Streaming, Distributed Systems & Real-Time Data Pipelines 40 Saat 93 #9934 LLM Evaluation & AI Quality Engineering Mastery - Evaluate, Test, Monitor & Improve Production AI Systems 40 Saat 94 #9935 LLM & Agent Security Engineering Mastery - AI Threat Modeling, Red Teaming & Runtime Defense 40 Saat 95 #9937 AI Governance for Executives - AI Strategy, Risk, Compliance & Responsible AI 20 Saat

Vebende Akademi Farkı

Uygulamalı & Proje Odaklı Eğitim
Sektörün gerçek kriz senaryoları
Katılım Belgesi & Sertifika Sınavı Hazırlığı
Vebende Akademi tamamlama belgesi ve uluslararası sınavlara (CKA, CKS, AWS, Terraform) pratik hazırlık desteği
Uzman Eğitmenler ve Mentorluk
Sürekli gelişim ve rehberlik
Güçlü Topluluk ve Network
Sektörün profesyonelleriyle sinerji
Sadece Dinleme, Deneyimle. Ödevle Geliş, Projenle Kanıtla, Portfolyonla Fark Yarat.