sahibinden.com Data&AI Hiring Challenge

S-teknoloji’ye katıl, geleceği birlikte şekillendirelim!

2000 yılında kurulan sahibinden.com’da, Ar-Ge merkezimizde geliştirdiğimiz teknoloji ve yapay zeka çözümleriyle kullanıcılarımızın hayatını kolaylaştırmak ve onlara değer katmak için çalışıyoruz.

S-teknoloji ekibi ise tüm bu teknoloji ve yapay zeka projelerimizin kalbini oluşturuyor. 2017 yılında Ar-Ge Merkezi olarak tescillenen bu yapı; büyük veri, makine öğrenmesi ve yüksek trafikli sistemleri odağına alarak ilan aramadan öneri sistemlerine kadar pek çok deneyimi geliştiren çözümler üretiyor. 

Her ay 62,9 milyon kullanıcıya, 577 milyon ziyarete ve 16,8 milyar sayfa görüntülemesine hizmet veren bu büyük ekosistemde; gerçek zamanlı, ölçeklenebilir ve yüksek performanslı sistemler geliştiren ekiplerle birlikte çalışıyoruz.

Eğer sen de etkisi yüksek dijital çözümler geliştirmeyi seven, teknolojiyi ve yapay zekayı kullanıcı deneyimini iyileştirmek için araç olarak gören biriysen, aramıza katıl birlikte başarmanın heyecanına ortak ol!

👥 Ekibin Yaptığı İşler ve Projeler

• Data (DWH) Analyst

Veri Ambarı Analiz Ekibi, veri ambarının iş ihtiyaçlarını doğru, tutarlı ve analitik kullanıma uygun şekilde karşılamasını sağlayan ekip olarak görev yapar.

Bu ekip; iş birimlerinden gelen ihtiyaçları analiz eder, analitik gereksinimleri netleştirir ve veri ambarında üretilecek çıktılar için fact/dimension modellerini, iş kurallarını ve KPI tanımlarını tasarlar.

Analiz Ekibi; kaynak sistemlerdeki verilerin anlamını, iş bağlamını ve kullanım senaryolarını değerlendirerek source-to-target mapping, dönüşüm mantıkları ve veri kalite kurallarını tanımlar. Üretilen verilerin doğruluğu, tutarlılığı ve analitik olarak kullanılabilirliği için test, doğrulama ve UAT süreçlerini yürütür.

Ayrıca ekip; veri sözlüğü, KPI dokümantasyonu, iş kuralları ve domain bazlı analitik dokümanları oluşturarak veri ambarının şeffaf, sürdürülebilir ve self-service analitiğe uygun bir yapıda olmasını sağlar. Teknik geliştirme ekipleriyle yakın çalışarak analitik tasarımların doğru şekilde hayata geçirilmesini ve iş beklentileriyle uyumlu olmasını güvence altına alır.

• Data Architect

Veri Mimarisi Ekibi, şirketin veri mimarisini tasarlayan, yöneten ve ölçeklendiren ekiptir. Büyük veri kümeleri için veri ambarı, veri modeli, ELT süreçleri, bulut tabanlı mimari, verinin sunumu ve veri kalitesi gibi yapıların standartlarını belirler ve mimari yapısını oluşturur; veri güvenliği ve yönetişimini ilgili ekiplerle çalışarak sağlanmasından sorumludur. İş birimlerinin ihtiyaç duyduğu analitik çözümler için AI tabanlı uygulamaları da kapsayacak şekilde çözümler sunar.

• Research Engineer

Yapay Zeka Araştırma ve Mühendislik Takımı, şirket için yeni teknolojiler, yapay zeka alanında yenilikçi projeler geliştiren, deneysel prototipler oluşturan ve bunları gerçek ürünlere dönüştürmek için diğer ekiplerle birlikte çalışan bir Ar-Ge ekibidir. Doğal dil işleme, bilgisayarlı görü, anomali tespiti ve öneri sistemleri gibi alanlarda araştırma yapar, prototip geliştirir, bunları ürünlere dönüştürür, üniversitelerle akademik iş birlikleri yürütür. Ayrıca proje kapsamındaki yenilikçi çalışmaları yayınlar veya patente dönüştürür. Model eğitimi, iyileştirme, modeli canlı sistemlere alma ve performans optimizasyonu gibi konularda da sorumluluk üstlenir.

✅ Kimler Başvurabilir?

Ortak Kriterler

• Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri, Endüstri Müh., İstatistik, Matematik (veya ilgili) lisans mezunu
• Veri ve analitik dünyasında problem çözmeyi seven; farklı ekiplerle (ürün/iş/teknoloji) birlikte çalışmaya yatkın
• Yazılı ve sözlü iletişimi güçlü, dokümantasyon ve paydaş yönetimi konularında dikkatli
• Modern veri platformları, veri modelleme yaklaşımları ve iyi mühendislik pratiklerine (versiyon kontrol, kod kalitesi vb.) ilgi duyan

Pozisyona göre ek şartlar

Data (DWH) Analyst

• Data Warehouse analizi, analytics engineering veya benzeri analitik rollerde en az 4 yıl deneyim
• Data Warehouse konseptlerine ve boyutsal modelleme (Fact / Dimension) yaklaşımına güçlü hâkimiyet
• Analitik sorgular, veri doğrulama (validation) ve reconciliation süreçleri için güçlü SQL yetkinliği (platform bağımsız)
• Modern veri platformlarında ELT/ETL pipeline’larını analiz etme deneyimi (hands-on geliştirme zorunlu değildir)
• Farklı veri platformları ve teknolojilerle etkin şekilde çalışabilme yetkinliği
• İş ihtiyaçlarını net analitik/teknik çıktılara dönüştürebilen; analitik ve teknik dokümantasyon üretebilecek düzeyde güçlü iletişim becerisi

Data Architect

• BigQuery veya benzeri platformlarda cloud-native mimarilerin sahipliği dahil olmak üzere, veri ambarı ve analitik alanında en az 4 yıl deneyim; legacy sistem migrasyonu (örn. Vertica) tecrübesi
• Data Warehousing konseptleri, semantic layer yapıları ve yeni nesil modelleme yaklaşımlarına güçlü hâkimiyet; migrasyon projelerinde deneyim
• Modern data architecture pattern’leri konusunda güçlü uzmanlık: ELT, analytics engineering, ölçeklenebilir ve maliyet-etkin bulut veri modelleme
• Transformation layer tasarımı ve CI/CD odaklı analytics geliştirme için Dataform ile ileri seviye deneyim
• BigQuery üzerinde mimari liderlik deneyimi: veri modelleme, performans optimizasyonu ve cost governance (maliyet yönetişimi)
• Bulut ortamında data governance, güvenlik ve data quality standartları konusunda sağlam bilgi
• AI/ML’e güçlü ilgi ve hands-on farkındalık: prompt & context engineering prensipleri; yeni araştırma ve best practice’leri takip ederek teknolojileri cloud-native mimarilere entegre etmeye proaktif yaklaşım
• Python ile çalışma deneyimi
• Cross-functional ekipler ve iş paydaşlarıyla etkin çalışabilecek güçlü iletişim ve iş birliği becerileri

Research Engineer

• Bilgisayar Mühendisliği veya ilgili bir alanda lisans son sınıf veya MSc/PhD öğrencisi olmak veya mezunu olmak
• Makine öğrenmesi üzerine tez çalışması tamamlamış olmak veya kapsamlı bir ML projesinde önemli katkı sunmuş olmak (tercihen Doğal Dil İşleme (NLP) odaklı)
• Versiyon kontrol sistemleri (örn. Git) ve nesne yönelimli programlama (OOP) konusunda deneyim
• Veri yapıları ve algoritmalar konusunda güçlü temel
• Yazılım mühendisliği best practice’lerini (temiz kod, test, code review, dokümantasyon vb.) benimseyen yaklaşım
• Analitik düşünme gücü yüksek, yaratıcı ve pratik şekilde çözüm üreten problem çözücü olmak

sahibinden.com