Yaklaşık 12 dakikalık okuma süresi

Yapay genel zeka (AGI) tartışmalarının ivme kazandığı günleri yaşarken, OpenAI o3, Claude 3.5 Sonnet ve DeepSeek R1 gibi modeller yazılım mühendisliği pratiğini köklü biçimde dönüştürmeye başladı bile. Bu dönüşüm, yalnızca yazılım geliştirme süreçlerini değil, aynı zamanda mühendis seçim ve değerlendirme süreçlerini de yeniden şekillendiriyor. Bu yazıda söz konusu dönüşümün mülakat yaklaşımlarına, coğrafi farklılıklara, teknik yetkinlik beklentilerine, sistem tasarımı kriterlerine, bağlam mühendisliği (context engineering) ve model seçimi gibi yeni değerlendirme eksenlerine, parametre ölçeği farkındalığına ve eve verilen ödevlerin (take home assignments) dönüşümüne olan etkilerini incelemeye çalıştım.

A. Şirket Yaklaşımları: AI Dostu / Geleneksel Mülakat Modelleri

Yazılım mühendisliği mülakatlarında yapay zeka kullanımına ilişkin yaklaşımlar şirketler arasında belirgin farklılıklar gösteriyor. Örneğin Fallom platformu, adayların Copilot ve Claude gibi AI araçlarını mülakat sürecinde kullanmasına izin vererek mülakat değerlendirmesini, kodun nasıl yazıldığından ziyade problemin nasıl çözüldüğüne odaklıyor. Benzer biçimde Zipy.ai, Preswald ve Sourcetable gibi girişimler de AI destekli hata ayıklama, veri mühendisliği ve veri tabanı entegrasyonu alanlarında yenilikçi çözümler sunarak bu yaklaşımı destekliyor.

Buna karşın 2025 itibarıyla büyük teknoloji şirketlerinin çoğunluğunun hâlâ AI kullanımını yasaklayan politikaları sürdürdüğünü de biliyoruz. Ancak adayların çok büyük bir kısmının kendi geliştirdiği projelerde büyük dil modellerinden (LLM) yararlandığını düşündüğümüz zaman, bu çelişkinin gerçek çalışma koşullarını yansıtma ihtiyacı ile standartlaştırılmış değerlendirme arasındaki gerilimi arttırdığını düşünüyorum. Dolayısıyla adayların hem geleneksel hem de AI dostu mülakat formatlarına hazırlıklı olmalarının artık stratejik bir zorunluluk haline geldiğini düşünüyorum.

[Kaynaklar: news.ycombinator.com;* reddit.com/r/cscareerquestions*]**

B. Coğrafi Farklılıklar: Çin ve Japonya Karşılaştırması

Mülakat süreçlerindeki beklentiler kültürel ve sistemik etkenlerden dolayı coğrafyaya göre önemli ölçüde değişiyor. Çin pazarında ByteDance, Tencent ve Alibaba gibi şirketler genellikle yoğun algoritma odaklı bir değerlendirme yaklaşımı benimsiyor ve adaylara LeetCode düzeyinin çok ötesinde zorlukta yarışma programcılığı (competitive programming) soruları yöneltiyor. Bu durumun temelinde ise 996 çalışma kültürünün (sabah 9'dan gece 9'a, haftada 6 gün) ve yüksek performans beklentisini mülakat aşamasına da yansıtması yatıyor olabilir. Ayrıca Baidu ERNIE ve Alibaba Tongyi Qianwen gibi yerel yapay zeka araçlarının kullanımı da değerlendirme süreçlerine entegre edilmeye başlanmış gibi görünüyor.

Öte yandan Japonya pazarında geleneksel Kohai-Senpai (kıdemli-yeni) hiyerarşisi mülakat dinamiklerini belirliyor. Bununla birlikte gaishikei olarak adlandırılan yabancı kökenli şirketler, ABD tarzı teknik mülakat formatlarını Japonya'ya taşıyor. Bu iki pazarın karşılaştırması, Çin'in bireysel algoritma performansını ön plana çıkarırken Japonya'nın ekip uyumunu ve kültürel adaptasyonu önceliklendirdiğini ortaya koyuyor şeklinde bir okuma yapmak mümkün. Sonuç olarak global kariyer hedefleyen Türk mühendislerin hedef pazarın kültürel dinamiklerini göz önünde bulundurarak da hazırlık stratejilerini farklılaştırmaları elzem bir duruma gelmiş bulunmakta.

C. AIOps: Teknik Yetkinliklerin Yeni Boyutu

Yapay zeka destekli operasyonlar (AIOps), geleneksel DevOps pratiklerinin ötesine geçerek yazılım mühendisliği mülakatlarında yeni bir yetkinlik alanı olarak öne çıkartıyor. AIOps kavramı temelde, makine öğrenimi tekniklerinin sistem izleme, anomali tespiti ve otomatik iyileştirme süreçlerine uygulanmasını ifade ediyor. Bu bağlamda özellikle iOS mühendisleri için cihaz üzerinde çıkarım (on-device inference) ile bulut tabanlı çıkarım arasındaki mimari tercihler kritik bir değerlendirme konusu haline geldi diyebilirim. Zira gizlilik öncelikli senaryolarda, birleşik öğrenme (Federated Learning) ve farklılık gizliliği (Differential Privacy) gibi teknolojiler mobil uygulama sistem tasarımı yaparken karşımıza sıklıkla çıkıyor.

Mülakatlarda bu alanda yöneltilen sorular yalnızca teknik bilgiyi değil, aynı zamanda mimari karar verme becerisini de ölçüyor. Örneğin *"Bir fotoğraf düzenleme uygulamasında cihaz üzerinde stil aktarım modeli nasıl sürümlendirilir?" *sorusu; adaydan model dağıtımı, A/B testi, geri dönüş mekanizmaları ve kullanıcı deneyimi etkileşimini bütüncül olarak ele almasını bekleyerek çok kapsamlı bir alanda adayın tecrübesini ölçüyor. Dolayısıyla AIOps alanında yetkinlik kazanmak isteyen mühendislerin model sürümlendirme, gözlemlenebilirlik (observability) altyapıları ve mobil AI dağıtım süreçlerini kapsayan bir öğrenme yol haritası izlemeleri onlara mülakat süreçlerinde bir fark yaratmalarını sağlayabilir.

[Teknik kaynak: swiftbysundell.com/articles/bringing-ai-to-swift-apps/]**

D. Sistem Tasarımı 2026: Değerlendirme Kriterlerinin Evrimi

Sistem tasarımı mülakatlarındaki değerlendirme kriterlerinin ağırlıklarının son üç yılda kayda değer bir dönüşüm geçirdiğine inanıyorum. 2023 yılında geleneksel sistem tasarımı çok büyük önem arz etmekteyken, artık AI/ML mimarisi hakimiyeti de bu mülakatların çeyreğini oluşturuyor diyebilirim. Hakeza, sözünü ettiğim AIOps/Gözlemlenebilirlik (Observability), Bağlam Mühendisliği, RAG / LLM modeli seçimi konuları da 3 sene öncesine kıyasla mülakatlarda daha çok sözü edilen anahtar kelimeler haline dönüştü bile.

Bu dönüşümün temelinde, yapay zeka bileşenlerinin üretim sistemlerine çok hızlı bir şekilde entegre olmasının yattığını düşünüyorum. Bağlam penceresi yönetimi (context window management), RAG (Retrieval-Augmented Generation) hattı tasarımı ve model-agnostik mimari yaklaşımlar yeni değerlendirme başlıkları olarak karşımıza çıkabiliyor. Buna karşın maliyet analizi ve gecikme süresi optimizasyonu gibi geleneksel kriterler hâlâ kritik öneme sahip olabilir. Diğer bir deyişle AI mimarisi geleneksel sistem tasarımının yerini almamakta, onu tamamlamakta diye düşünüyorum. Bu nedenle adayların mülakat hazırlık stratejilerini, hem geleneksel ölçeklenebilirlik problemleriyle hem de AI bileşenlerini kapsayacak bir biçimde genişletmeleri gerekebilir.

E. Klasik Beceriler: Süreklilik ve Dönüşüm Dengesi

Yapay zeka araçlarının yaygınlaşmasına karşın, algoritma mantığı, hata ayıklama (bug fixing) ve sistem düşüncesi gibi temel mühendislik becerilerinin hiçbir zaman kritik önemini yitirmeyeceğine inanıyorum. Değişmeyen bu çekirdek yetkinliklerin yanı sıra, dönüşen boyut, bu becerilerin AI araçlarıyla birlikte nasıl uygulandığı olabilir diye düşünüyorum. LeetCode pratiği hâlâ gerekli olsa da, AI destekli problem çözme ve istem mühendisliği (prompt engineering) becerilerinin, teknik mülakatlarda, mülakatı yapan mühendisler tarafından giderek daha olumlu karşılanacağını öngörüyorum.

Ancak bu noktada abartılı beklentiler ile gerçekçi değerlendirme arasında dikkatli bir denge kurmamız lazım. Çünkü yapay zeka sistem tasarımı ile ekip çalışması alanlarında hâlâ, bir süreliğine de olsa, sınırlı kalıyor diye düşünüyorum. Dolayısıyla temel problem çözme becerilerini güçlü tutarken AI araç yetkinliğini tamamlayıcı bir katman olarak geliştirmek en dengeli hazırlık stratejisi olarak düşünülebilir.

F. Bağlam Mühendisliği (Context Engineering), Model Seçimi ve RAG: Mülakatların Yeni Teknik Eksenleri

Yapay zeka mühendisliği mülakatlarında 2026 itibarıyla üç kavramsal alanın belirleyici bir ağırlık kazandığını düşünüyorum:

• bağlam mühendisliği (context engineering),
• model seçimi (model selection)
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarisi

Bağlam mühendisliğini (context engineering), istem mühendisliğinin (prompt engineering) evrimleşmiş bir biçimi olarak düşünebiliriz. Bunu, LLM modeline her istem (prompt) ile sunduğumuz bilgi bütününü, sistem istemleri, kullanıcı geçmişi, araç çıktıları ve ilgili belgelerin tamamını, stratejik bir şekilde sunmak şeklinde algıladığımı söyleyebilirim. Bu yapıyı ne kadar verimli hale getirirsek, düzenli ve düzgün bir şekilde modelden çıktı alabiliriz. Bunu verimli hale getirmeyi göz önünde bulundurmadığımızda, modelin ileri/geri yapması, daha önce belirtilen yönergelere uymaması veya beklenmeyen bir çıktı üretmesi çok olası oluyor.

Bu yüzden artık sistem tasarımı mülakatlarda adaylara sadece *"iyi bir istem (prompt) yaz" *değil, *"verilen görev için bağlam penceresini nasıl yapılandırırsın?" *sorusunun sorulacağını düşünüyorum. Günün sonunda, sözünü ettiğim bu bağlam mühendisliğinin (context engineering), bir şirketin hangi modele veya AI altyapısına ne kadar para harcadığını doğrudan etkilemesi sebebiyle, artık istem tasarımı (prompt design) da sistem tasarımı mülakatlarının kritik bir parçası olabilir. Yani mülakatlarda optimize edilmesinin beklendiği şey verilen bağlam parametre limitinin (context token) nasıl kullanıldığı. Bu da yine bir mühendislik problemi.

Model seçimi konusunda ise adayların hangi büyük dil modelinin (LLM) hangi görev profili için uygun olduğunu analitik biçimde değerlendirebilmesi, mülakatlarda giderek daha belirleyici bir yetkinlik olarak öne çıkmaya başlayabilir. Claude 3.5 Sonnet, SWE-bench gibi kodlama kıyaslamalarında yüksek doğruluk sergilerken, GPT-4o görsel girdi içeren çok modlu (multimodal) senaryolarda —örneğin bir kullanıcı arayüzü taslağından kod üretme görevlerinde— belirgin bir üstünlük gösteriyor. DeepSeek R1 ise açık kaynak erişilebilirliği ve düşük API maliyetiyle maliyet-performans dengesinde rekabetçi bir konum sunuyor, bu da özellikle bütçe kısıtı olan ekipler için stratejik bir tercih haline geliyor.

Nitekim OpenRouter gibi birleşik API ağ geçitleri (unified API gateway), bu çoklu model gerçekliğini üretim mimarisine taşıyan somut bir altyapı katmanı sunuyor. Tek bir endpoint üzerinden Claude, GPT-4o ve DeepSeek gibi farklı modellere görev bazlı yönlendirme (routing) yapılıp, birincil modelin yanıt veremediği durumlarda otomatik geri dönüş (fallback) mekanizmalarının devreye girmesi sağlanabilir ve token başına maliyet ile gecikme süresi verileri üzerinden gerçek zamanlı optimizasyon sağlanabilir (OpenRouter, 2025). Bu tür bir mimariyi mülakatta açıklayabilmek, adayın model seçimini teorik bir tercihten öte, operasyonel bir mühendislik kararı olarak kavradığını da gösterir.

Yalnızca kıyaslama puanlarına (benchmark scores) bakmamamız gerektiğini düşünüyorum. Buna ek olarak, gecikme süresi (latency), token başına maliyet, veri gizliliği gereksinimleri, görev karmaşıklığı ve modelin güncellenme sıklığı gibi üretim koşulları bu kararı doğrudan mimariyi şekillendirebilir. Örneğin sağlık verisi işleyen bir uygulama için en yüksek kıyaslama puanına sahip modeli seçmek yerine HIPAA uyumluluğu sağlayan, verinin dışarı çıkmamasını garanti eden bir dağıtım modeli tercih etmek gerekebilir. Bu nedenle mülakatlarda *"Neden bu modeli seçtin?" *sorusuna verilecek yanıtın soyut bir *"en iyisi bu" *ifadesinin ötesinde, kullanım senaryosuna özgü teknik gerekçelere, somut ödünleşim (trade-off) analizine ve alternatif modellerin neden elendiklerine ilişkin yapılandırılmış bir muhakemeye dayanması bekleniyor.

RAG mimarisi ise bilgi yoğun uygulamalarda modelin dış bilgi kaynaklarından beslenerek yanıt üretmesini sağlayan bir yaklaşım olarak karşımıza çıkıyor. Her senaryo RAG gerektirmiyor olsa da: Anthropic'in yayımladığı kılavuza göre, uzun bağlam pencerelerine sahip modellerin belirli kullanım durumlarında RAG'a kıyasla daha basit ve etkili çözümler sunabildiğini de görüyoruz (Anthropic, 2025). Diğer bir deyişle, adayların *"RAG ne zaman kullanılmalı, ne zaman uzun bağlam yeterlidir?" *sorusuna —veri tazeliği, doğruluk gereksinimi, maliyet ve gecikme süresi parametreleri üzerinden— gerekçeli yanıt verebilmesi kritik bir değerlendirme ölçütü olacak gibi görünüyor. Sonuç olarak bağlam mühendisliği, model seçimi ve RAG bilgisi artık ayrı ayrı beceriler olmaktan çıktı diyebiliriz.

[Kaynaklar: Lütke, 2025 (X/Twitter); simonwillison.net; Karpathy, 2025;* blog.langchain.dev; LMSYS Chatbot Arena; artificialanalysis.ai; Huyen, "Designing ML Systems", O'Reilly 2022; OpenRouter, openrouter.ai 2025; Lewis et al., NeurIPS 2020; pinecone.io/learn; docs.anthropic.com; blog.llamaindex.ai*]**

G. Parametre Ölçeği ve Model Kapasitesi: 100 Bin ile 10 Milyar Model Parametresi Arasındaki Uçurum

Büyük dil modellerinin parametre sayısının performans üzerindeki etkisi, aynı şekilde, mülakatlarda adayların mimari farkındalığını ölçmek amacıyla giderek daha sık sorgulanan bir konu haline geldi. 100 bin parametreli bir model basit metin sınıflandırma veya duygu analizi gibi dar kapsamlı görevlerde işlevsel olabilirken; karmaşık muhakeme, çok adımlı kod üretimi veya bağlamsal dil anlama gibi görevlerde artık Opus 4.6 gibi 150 milyar ve üzeri parametreye sahip LLM modelleri çok daha iyi çalışıyor. Aynı şekilde Meta'nın Llama 3 8B veya Google'ın Gemma 7B modeli gibi modeller çok daha zengin dil örüntülerini kodlayabiliyor. Bağlamlar arası transfer öğrenimi gerçekleştirebilme ve az örnekli öğrenme (few-shot learning) senaryolarında bu tarz büyük parametreli modeller, daha tutarlı sonuçlar üretiyor (Meta AI, 2024; Google, 2024).

Ama parametre sayısını artırmak tek başına yeterli değil. Eğitim verisinin ölçeğiyle parametre sayısı arasında optimal bir denge bulunması da çok önemli. Mülakatlarda "Daha büyük model her zaman daha iyi midir?" sorusunun yanıtını da bu bilgilerle şekilendirmek mümkün diye düşünüyorum.

Buna ek olarak, Microsoft'un Phi-3 araştırması, yüksek kaliteli ve hedeflenmiş eğitim verisiyle küçük modellerin (3,8 milyar parametre), çok daha büyük modellere yakın performans sergileyebildiğini de kanıtladı (Microsoft Research, 2024). Maliyet, gecikme süresi ve enerji tüketimi parametrelerini değerlendirdiğimiz zaman, küçük modellerin stratejik avantajlar sunduğunu aşikar. Buna en iyi örnek de mobil bir cihazda çalışması gereken bir uygulama olabilir. 70 milyar parametreli bir modeli uygulama paketi içerisinde dağıtmak pratik olarak mümkün olmadığı için, 3-7 milyar parametreli optimize edilmiş bir model aynı görevi kabul edilebilir kalitede yerine getirebiliyor. Dolayısıyla adayların parametre ölçeğini soyut bir büyüklük ölçüsü olarak değil, görev karmaşıklığı, dağıtım ortamı, maliyet ve performans parametrelerinin kesiştiği bir mimari karar noktası olarak kavramaları mülakatlarda belirleyici bir fark yaratabilir.

[Kaynaklar: Kaplan et al., "Scaling Laws for Neural Language Models", arXiv 2020; Hoffmann et al., "Chinchilla", arXiv 2022; Meta AI, "Llama 3", 2024; Microsoft Research, "Phi-3", arXiv 2024; Hugging Face Blog, 2025; Google, "Gemma", 2024; Karpathy, 2023]

H. Eve Verilen Ödevler (Take-Home Assignments): AI Çağında Yetkinlik Kanıtlama

Yapay zeka araçlarının kod üretim kapasitesinin artmasıyla birlikte, zannediyorum ki; eve verilen teknik ödevler (take-home assignments) mülakat süreçlerinde hem en tartışmalı hem de en dönüşüme açık format haline geldi. Gergely Orosz'un (2025) tespitine göre şirketlerin önemli bir bölümü adayların bu ödevlerde Copilot, Cursor veya Claude gibi araçları kullandığının zaten farkında; ancak asıl değerlendirme ölçütü kodun üretilme biçimi değil, adayın çözüm üzerindeki hâkimiyeti (Orosz, 2025). interviewing.io platformunun analizleri ise take-home formatının *"ölmediğini, yeniden doğduğunu" *vurguluyor. Şirketlerin ödev sonrası yapılan canlı savunma (live walkthrough) oturumlarına giderek daha fazla ağırlık verdiğini söylüyor (interviewing.io, 2025).

Bu bağlamda AI'ın yazdığı bir ödevde yetkinliğini kanıtlamak isteyen adayların üç temel stratejiye odaklanması gerek diye düşünüyorum.

• Mimari kararların gerekçelendirilmesi: "Neden bu tasarım desenini (design pattern) tercih ettin?", *"Alternatif yaklaşımları neden elendin?" *gibi sorulara derinlemesine yanıt verebilmek, kodun satır satır anlaşıldığını karşı tarafa net bir şekilde gösterir.
• Sınır durumlarının (edge cases) ve ödünleşimlerin (trade-offs) açıklanması yine çok büyük önem teşkil ediyor. Zira AI araçları genellikle *"mutlu yol" *(happy path) kodu üretiyor. Hata senaryolarını, performans darboğazlarını ve güvenlik açıklarını proaktif biçimde ele alan aday, özgün mühendislik düşüncesini ortaya koyarak fark yaratabilir.
• Canlı değişiklik yapabilme becerisi (live coding). Savunma oturumunda (coding round / technical round) mülakatı yapan kişinin *"Bu fonksiyonu X gereksinimini karşılayacak şekilde değiştir" *gibi bir talebi karşısında adayın kodu gerçek zamanlı olarak ve güvenle düzenleyebilmesi, çözümün içselleştirildiğinin en güçlü göstergesi olabilir.

Bazı şirketler artık ödev tesliminin ardından 45-60 dakikalık bir *"kodun üzerinden geçme" *(code walkthrough) oturumu düzenliyor. Bu oturumda adaydan kodun herhangi bir bölümünü açıklaması, genişletmesi veya yeniden yapılandırmasının (refactoring) bekleniyor. Şirketler bu oturumu, hâlâ gerçek yetkinlik ile yapay zeka tarafından üretilmiş yetkinlik görüntüsünü ayırt etmenin en etkili yöntemi olarak değerlendiriyor.

Dolayısıyla AI araçlarını ödev sürecinde kullanmanın, teşvik edilen bir pratik olduğunu düşünüyorum. Adayın teslim ettiği her satır kodu açıklayabilecek, savunabilecek ve geliştirebilecek düzeyde içselleştirmiş olması 2026 mülakatlarında kesin bir beklenti haline geldi diye düşünüyorum.

[Kaynaklar: Orosz G., "Take-Home Assignments in the Age of AI", pragmaticengineer.com 2025; interviewing.io Blog, 2025; r/ExperiencedDevs, Reddit 2025; Luu, "Hiring and the market for lemons", danluu.com 2024; Osmani, addyosmani.com 2025; Swyx, swyx.io 2025; IEEE Software, 2025; ACM Queue, 2025]

Sonuç

Bu incelemeyle beraber, yazılım mühendisliği mülakatlarının yapay zeka odaklı kapsamlı bir dönüşüm sürecinden geçtiğini; ancak bu dönüşümün temel mühendislik yetkinliklerini ortadan kaldırmadığını, aksine bağlam mühendisliği, model seçimi, RAG mimarisi ve parametre ölçeği farkındalığı gibi yeni boyutlarla zenginleştirdiğini göstermeye gayret ettim.

Stratejik açıdan mühendislerin klasik algoritma ve sistem tasarımı becerilerini sürdürmesi bugün hâlâ çok değerli. Bu yeni yetkinlik alanlarında derinlik kazanmak ve özellikle eve verilen ödevlerde AI araçlarını kullanırken çözüm üzerindeki hâkimiyeti kanıtlayabilecek düzeyde içselleştirme gerçekleştirmek benim görebildiğim kadarıyla en doğru yol.

Sonuç olarak hedef şirketin ve ülkenin kültürel dinamikleri, şirketlerin AI politikaları ve değişen teknik değerlendirme kriterlerinin hepsini göz önünde bulunduran bütüncül bir hazırlık yaklaşımı, 2026 mülakat ortamında en sürdürülebilir strateji olarak öne çıkacak diye düşünüyorum.

Her şey çok hızlı değişirken, yavaşlayıp değişen paradigmaları anlamak çok önemli hale geldi. Bu yüzden şimdi panik yapmadan, geleneksel yazılım mühendisliği mülakatlarında önceden çok da sözü geçmeyen bu yeni kabiliyetler üzerinde daha çok çalışmamız gerekiyor.