AI / ML Mühendisi

30 yılı aşkın köklü deneyimiyle enerji sektöründe öncü bir konuma sahip olan Kontek Enerji, sürdürülebilir ve yenilikçi çözümler sunma vizyonuyla faaliyet göstermektedir. Kontek Enerji’nin %100 iştiraki olarak hayata geçirilen Maxxen Enerji, sürdürülebilir bir geleceğe katkı sağlama hedefiyle yenilikçi çözümler sunmaktadır. Enerji depolama sistemleri ve araç şarj çözümleri gibi alanlarda sunduğu ileri teknolojiye dayalı çözümlerle Maxxen Enerji, güçlü mühendislik altyapısıyla global pazarda etkili bir marka olarak sektör standartlarını yeniden şekillendirmektedir.

Şirketimizin büyüme stratejileri doğrultusunda Ar- Ge Direktörlüğü 'ne bağlı Batarya Enerji Depolama Sistemleri (BESS) odaklı AI/ML Mühendisi unvanı ile görev alarak enerji sektörüne katkı sağlamaya kararlı, yenilikçi projelerde sorumluluk üstlenebilecek takım arkadaşı arayışımız bulunmaktadır.

• Üniversitelerin Bilgisayar Mühendisliği, Yazılım Mühendisliği, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Matematik, Veri Bilimi veya ilgili bölümlerinden mezun,
• Makine öğrenmesi ve özellikle zaman serisi verileri üzerinde minimum 2 yıl deneyime sahip,
• Python ile veri işleme ve model geliştirme süreçlerinde çalışmış,
• Scikit-learn, pandas, NumPy gibi temel ML ve veri işleme kütüphanelerine hâkim,
• PyTorch ve/veya TensorFlow ile model geliştirme deneyimi bulunan,
• Model değerlendirme, doğrulama ve performans analizi konusunda bilgi sahibi,
• Veri sızıntısı (data leakage) ve eğitim-inference tutarlılığı gibi temel ML prensiplerine hâkim,
• Model çıktılarının üretim ortamına taşınması ve servis edilmesi süreçlerine aşinalığı bulunan,
• Endüstriyel veri, IoT veya telemetri sistemleriyle çalışmış olması tercih sebebi,
• Temel container ve API prensiplerine aşina,
• Analitik düşünme ve problem çözme becerisi güçlü,
• Ekip çalışmasına yatkın ve sonuç odaklı bir yaklaşım benimseyen.

Görev Tanımı

• Batarya telemetri verileri üzerinden SoC, SoH ve RUL tahminine yönelik makine öğrenmesi modellerini uçtan uca (veriden üretime) geliştirir ve doğrular.
• Zaman serisi tabanlı regresyon, sınıflandırma ve tahmin problemleri için uygun model yaklaşımlarını belirler ve performans analizleri gerçekleştirir.
• Batarya performans değişimleri, yaşlanma eğilimleri ve olası arıza göstergelerini analiz ederek kestirimci bakım çalışmalarına katkı sağlar.
• Telemetri sinyallerinden (gerilim, akım, sıcaklık vb.) anlamlı özellikler çıkarır; veri ön işleme ve zaman serisi düzenleme süreçlerini tasarlar.
• Eğitim ve üretim aşamalarında veri tutarlılığını ve model güvenilirliğini sağlayacak prensiplere uygun çalışır.
• Model performansını uygun metrikler ile değerlendirir; farklı operasyonel koşullarda model sağlamlığını analiz eder.
• Model çıktılarının fiziksel ve operasyonel gerçeklikle uyumlu olmasını gözetir.
• Geliştirilen modellerin üretim ortamına alınması ve servis edilmesi süreçlerine katkı sağlar.
• Veri ve model versiyonlama, yeniden üretilebilirlik ve performans takibi konularında MLOps prensiplerine uygun çalışır.
• Endüstriyel sistemlerden gelen telemetri verilerini yorumlar ve veri bütünlüğünü değerlendirir.
• Güvenli veri iletimi, erişim kontrolü ve sistem güvenliği prensiplerine uygun çalışır.
• Çalışmalarını dokümante eder; yazılım, donanım ve sistem ekipleriyle koordineli şekilde görev alır.