Doğal Dil İşleme takımımız; insansız hava araçları ve kritik altyapılara entegre özgün dil modelleri, otomasyon sistemleri ve yazılım asistanları üzerinde araştırma, geliştirme ve sahaya alma çalışmaları yürüten bir Ar-Ge ekibidir. Akademik bilgi birikimini mühendislik disipliniyle buluşturarak savunma, havacılık ve kritik altyapı sektörlerinin gerçek dünya problemlerine çözüm üretiyoruz.

POZİSYONUN AMACI

Bu staj programı; büyük dil modelleri ve doğal dil işleme teknolojileri üzerinde araştırma, prototip geliştirme ve deneysel çalışmalara katılmak isteyen öğrencilere yönelik tasarlanmıştır. Stajyerlerimiz; gerçek Ar-Ge projelerinde aktif görev alarak akademik bilgilerini üretim ortamıyla buluşturma fırsatı bulacaktır.

SENİ NE BEKLİYOR

• Transformer tabanlı dil modelleri üzerine yürütülen araştırma ve geliştirme çalışmalarına katkı sağlamak,
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarileri ve vektör veri tabanları üzerine deneysel çalışmalar gerçekleştirmek,
• Metin sınıflandırma, varlık tanıma, özetleme ve soru-cevap gibi NLP görevleri için prototip çözümler geliştirmek,
• Model fine-tuning (LoRA, QLoRA) ve inference optimizasyonu konularında ekibe destek olmak,
• Literatür araştırması yaparak güncel makale ve yöntemleri takım içinde paylaşmak,
• Deney sonuçlarını belgelemek ve tekrarlanabilir kod altyapısına katkıda bulunmak.

GENEL NİTELİKLER

• Bilgisayar Mühendisliği, Yazılım Mühendisliği, Yapay Zekâ, Elektrik-Elektronik veya eşdeğer mühendislik bölümlerinde ya da Matematik, Fizik, İstatistik gibi pozitif bilim dallarında en az 3. sınıf öğrencisi olmak,
• Python programlama diline hâkim olmak; temiz ve okunabilir kod yazma alışkanlığına sahip olmak,
• Makine öğrenmesi ve derin öğrenme temellerine kavramsal düzeyde hâkim olmak,
• Teknik İngilizce dokümanları okuyup anlayabilecek düzeyde İngilizce bilgisine sahip olmak

TERCİH NEDENİ OLABİLECEK EK NİTELİKLER

• PyTorch veya TensorFlow ile model eğitimi/değerlendirmesi konusunda temel deneyim sahibi olmak,
• Hugging Face Transformers, LangChain veya LlamaIndex gibi LLM framework'lerini denemiş olmak,
• FAISS, Chroma veya benzer vektör veri tabanlarıyla çalışmış olmak,
• NLP veya makine öğrenmesi alanında kişisel proje, Kaggle yarışması, Teknofest yarışmalarına katılım veya akademik çalışma yapmış olmak,
• Linux ortamında komut satırı kullanımına ve temel bash/shell scripting'e aşina olmak,
• Git ile versiyon kontrolü konusunda temel bilgiye sahip olmak,
• Güvenilirlik, açıklanabilirlik (XAI) veya sorumlu yapay zekâ uygulamalarına ilgi duymak.