AI Mühendisi Mülakat Soruları (2026)
AI mühendisi rolü, yazılım veya veri bilimine kıyasla daha yeni ve daha az standartlaştırılmıştır, bu yüzden mülakatlar büyük ölçüde değişir — ama 2026 süreci genellikle LLM temellerini, retrieval-augmented generation'ı (RAG), prompt ve context engineering'i, değerlendirmeyi, ve AI özelliklerini güvenilir şekilde göndermenin mühendislik işini sorgular. Birçok süreç klasik bir kodlama turunu da korur, bu yüzden veri yapılarını ihmal etmeyin.
Mülakatçılar hem modelleri hem de etraflarındaki mühendisliği anlayan birini arar: transformer'ların ve attention'ın kavramsal düzeyde nasıl çalıştığı, bir modeli retrieval ile nasıl zeminlendireceğiniz, deterministik olmayan sistemleri nasıl değerlendireceğiniz, ve üretimde gecikme ile maliyeti nasıl kontrol edeceğiniz. 'Sadece API'yi çağırıyoruz' gibi belirsiz ifadeler kullanmak, hızlı bir başarısızlık yoludur.
Alan hızla ilerlediği için, temel ilkelerden akıl yürüttüğünüzü — ve sonsuz prototip yapmak yerine gönderip ölçtüğünüzü — göstermek, dünün benchmark sayılarını ezberlemekten daha önemlidir.
AI Mühendisi Mülakat Soruları ve Nasıl Cevaplanır
1. Bir transformer'da attention'ın yüksek seviyede nasıl çalıştığını açıklayın.
Yaklaşım: Query/key/value'yu, ölçeklendirilmiş nokta çarpımı attention'ı açıklayın, ve self-attention'ın her token'ın diğer her token'a dikkat etmesine neden olanak sağladığını — RNN'lerin zorlandığı uzun menzilli bağımlılıkları yakalayarak. Multi-head attention'ın rolünü ve karesel maliyeti belirtin.
2. Bir şirketin bilgi tabanı için bir RAG sistemi nasıl tasarlardınız?
Yaklaşım: Pipeline'ı adım adım anlatın: chunking stratejisi, embedding modeli seçimi, bir vector store, retrieval (top-k, keyword ile hibrit), reranking, ve prompt birleştirme. Chunk örtüşmesini, eski verinin yenilenmesini, ve kaynakların alıntılanmasını tartışın.
3. Bir LLM uygulamasında hallucination'ları nasıl azaltırsınız?
Yaklaşım: Retrieval ile zeminlendirin, yapılandırılmış çıktılarla sınırlayın, olgusal görevler için temperature'ı düşürün, alıntı gereksinimleri ekleyin, ve ikinci bir geçiş veya kurallarla doğrulayın. Değerlendirmeyi vurgulayın: ölçmediğinizi azaltamazsınız.
4. Deterministik olmayan bir LLM özelliğini nasıl değerlendirirsiniz?
Yaklaşım: Etiketli bir değerlendirme seti oluşturun, rubrik tabanlı veya LLM-as-judge puanlama kullanın, prompt/model değişikliklerinde regresyonu takip edin, ve çevrimdışı değerlendirmeleri çevrimiçi metriklerle birleştirin. LLM-as-judge'ın maliyet ve önyargı uyarılarından bahsedin.
5. Fine-tuning'i ne zaman RAG'e veya prompt engineering'e karşı kullanırsınız?
Yaklaşım: Önce prompt engineering (en ucuz, en hızlı). Bilgi/güncellik için RAG. Prompting'in güvenilir şekilde ulaşamadığı davranış, format, veya alan stili için fine-tuning. Genellikle bir kombinasyon; maliyet, gecikme, ve sürdürülebilirlikle gerekçelendirin.
6. Bir LLM ürününde gecikmeyi ve maliyeti nasıl kontrol edersiniz?
Yaklaşım: Göreve göre model seçimi (kolay turlar için küçük modeller), prompt/context kırpma, önbellekleme, algılanan gecikme için streaming, batching, ve routing. Sayısallaştırın: daha küçük bir context ve daha ucuz bir model maliyeti bir büyüklük mertebesi azaltabilir.
7. Bir modeli yerel olarak çalıştırmanın bulut API'si üzerinden çalıştırmaya kıyasla ödünleşimleri nelerdir?
Yaklaşım: Yerel: gizlilik, token başına maliyet yok, çevrimdışı, ama donanım ve model boyutuyla sınırlı. Bulut: üst düzey modeller ve ölçek, ama maliyet, gecikme, ve cihazınızdan ayrılan veri. Kullanım durumuna bağlayın — Natively'nin tam olarak inşa edildiği ödünleşim budur.
8. Retrieval için bir embedding modeli nasıl seçersiniz?
Yaklaşım: Alana ve dile uyun, MTEB tarzı benchmark'ları kontrol edin, boyut büyüklüğünü depolama/gecikmeye karşı tartın, ve KENDİ verinizde bir retrieval değerlendirmesiyle doğrulayın. Bir leaderboard'a, alana özgü bir testten daha fazla güvenmeyin.
9. Bir belge kümesi üzerinde basit bir semantik arama uygulayın.
Yaklaşım: Belgeleri ve sorguyu embed edin, vektörleri saklayın, kosinüs benzerliğini hesaplayın (veya sqlite-vec/FAISS gibi bir vektör indeksi kullanın), top-k'yı döndürün. Normalizasyonu ve yaklaşık en yakın komşunun hız/doğruluk ödünleşimini tartışın.
10. Gönderdiğiniz bir AI özelliğini ve başarısını nasıl ölçtüğünüzü anlatın.
Yaklaşım: STAR. Sadece demoyu değil, değerlendirme metodolojisini ve üretim metriğini vurgulayın. Sonsuz prototip yapmak yerine gönderip ölçen AI mühendisleri aranıyor.
AI mühendisi mülakatınızda gerçek zamanlı yardım alın
Natively'nin kendisi local-first bir AI uygulamasıdır — cihaz üzerinde LLM'ler, sqlite-vec ile yerel RAG, ve bring-your-own-key mimarisi. Canlı bir AI mühendisliği mülakatında soruyu metne dökebilir ve kesin bir tanımı veya ödünleşimi gerçek zamanlı olarak cihazınızda gösterebilir.
