Text copied to clipboard!
Başlık
Text copied to clipboard!Yapay Zeka Açıklanabilirlik Mühendisi
Açıklama
Text copied to clipboard!
Bir Yapay Zeka Açıklanabilirlik Mühendisi arıyoruz. Bu pozisyon, yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin şeffaflığını ve anlaşılabilirliğini artırmaya odaklanacaktır. Yapay zeka sistemlerinin güvenilirliğini sağlamak, etik kurallara uygunluğunu değerlendirmek ve kullanıcıların modellerin nasıl çalıştığını anlamalarına yardımcı olmak temel sorumluluklar arasında yer almaktadır.
Bu rolde, makine öğrenimi modellerinin karar alma süreçlerini analiz edecek, açıklanabilirlik tekniklerini uygulayacak ve bu tekniklerin etkinliğini değerlendireceksiniz. Ayrıca, veri bilimciler, yazılım mühendisleri ve iş analistleri ile iş birliği yaparak, yapay zeka sistemlerinin daha anlaşılır ve güvenilir hale gelmesini sağlayacaksınız.
Başarılı bir aday, makine öğrenimi algoritmaları, veri bilimi ve yapay zeka etiği konularında derinlemesine bilgi sahibi olmalıdır. Açıklanabilir yapay zeka (XAI) teknikleri konusunda deneyimli olmalı ve bu teknikleri gerçek dünya uygulamalarına entegre edebilmelidir. Ayrıca, güçlü analitik becerilere sahip olmalı ve karmaşık sistemleri basit ve anlaşılır bir şekilde açıklayabilmelidir.
Bu pozisyon, finans, sağlık, otomotiv, e-ticaret ve daha birçok sektörde yapay zeka çözümlerinin güvenilirliğini artırmak için kritik bir rol oynayacaktır. Eğer yapay zeka sistemlerinin daha şeffaf ve anlaşılır hale gelmesine katkıda bulunmak istiyorsanız, bu pozisyon sizin için mükemmel bir fırsat olabilir.
Sorumluluklar
Text copied to clipboard!- Yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin açıklanabilirliğini artırmak.
- Açıklanabilir yapay zeka (XAI) tekniklerini araştırmak ve uygulamak.
- Model kararlarını analiz ederek şeffaflık sağlamak.
- Veri bilimciler ve mühendislerle iş birliği yaparak açıklanabilirlik çözümleri geliştirmek.
- Yapay zeka sistemlerinin etik ve yasal gerekliliklere uygunluğunu değerlendirmek.
- Kullanıcılar ve iş paydaşları için model kararlarını anlaşılır hale getirmek.
- Açıklanabilirlik tekniklerinin etkinliğini test etmek ve iyileştirmek.
- Yapay zeka sistemlerinin güvenilirliğini artırmak için yeni yöntemler geliştirmek.
Gereksinimler
Text copied to clipboard!- Makine öğrenimi ve yapay zeka alanında deneyim.
- Açıklanabilir yapay zeka (XAI) teknikleri hakkında bilgi sahibi olmak.
- Python, TensorFlow, PyTorch gibi yapay zeka araçlarında deneyim.
- Veri analizi ve model değerlendirme becerileri.
- Güçlü problem çözme ve analitik düşünme yeteneği.
- Ekip çalışmasına yatkın ve iletişim becerileri güçlü olmak.
- Yapay zeka etiği ve yasal düzenlemeler hakkında bilgi sahibi olmak.
- Büyük veri ve veri görselleştirme araçlarıyla çalışma deneyimi.
Potansiyel mülakat soruları
Text copied to clipboard!- Yapay zeka modellerinin açıklanabilirliğini nasıl sağlarsınız?
- Açıklanabilir yapay zeka (XAI) tekniklerinden hangilerini kullandınız?
- Bir modelin kararlarını nasıl analiz edersiniz?
- Yapay zeka sistemlerinin etik kurallara uygunluğunu nasıl değerlendirirsiniz?
- Bir iş paydaşına karmaşık bir yapay zeka modelini nasıl açıklarsınız?
- Makine öğrenimi modellerinin güvenilirliğini artırmak için hangi yöntemleri kullanırsınız?
- Büyük veri ile çalışırken karşılaştığınız en büyük zorluk neydi?
- Yapay zeka sistemlerinde şeffaflık neden önemlidir?
