Peşəkar ML mühəndisi CV-sinin model hazırlanmasını, yerləşdirmə boru kəmərlərini və istehsal ML sistemlərini necə nümayiş etdirdiyini görün. Bu nümunəni öz təcrübənizə uyğunlaşdırın.
7 ildən çox təcrübəyə malik baş maşın öyrənməsi mühəndisi, geniş miqyasda istehsal ML sistemlərinin qurulması və yerləşdirilməsində ixtisaslaşıb. NLP, tövsiyə sistemləri və dərin öyrənmə arxitekturalarında ixtisaslaşıb, modelləri 100ms-dən az gecikmə ilə gündəlik 10 milyondan çox proqnoz təqdim edir. NeurIPS və ICML daxil olmaqla aparıcı ML konfranslarında 3 məqalə dərc edib. Tədqiqat və istehsal arasındakı boşluğu aradan qaldırmağa həvəslidir, MLOps, paylanmış təlim və real vaxt nəticəçıxarma optimallaşdırmasında praktik təcrübəyə malikdir.
İş Təcrübəsi
Baş Maşın Öyrənməsi Mühəndisi
Azercell Telecom
İyun 2022 - Hal-hazırda
99.5% əlçatanlıq və 80ms-dən az P99 gecikmə ilə gündəlik 10 milyondan çox proqnoz təqdim edən tövsiyə mühərriki qurdu
Kubeflow və MLflow istifadə edərək məlumat qəbulundan model yerləşdirməsinə qədər uçdan-uca ML boru kəməri hazırladı, yerləşdirmə vaxtını 2 həftədən 3 saata endirdi
4 məhsul səthində A/B test edilmiş model arxitekturası dəyişiklikləri vasitəsilə klik nisbətini 25% artırdı
12 istehsal modelinə 500-dən çox xüsusiyyət təqdim edən xüsusiyyət anbarı dizayn etdi və tətbiq etdi, xüsusiyyət mühəndisliyi təkrarçılığını 70% azaltdı
3 junior ML mühəndisinə mentorluq etdi və ML platforma komandası tərəfindən qəbul edilən model nəzərdən keçirmə prosesi yaratdı
Maşın Öyrənməsi Mühəndisi
Kapital Bank
Avq 2019 - May 2022
Sənəd təsnifatı üçün BERT və GPT-2 modellərini incə tənzimləyərək 15 dili əhatə edən istehsal məlumat dəstlərində 97% dəqiqliyə nail oldu
Spark və Kafka istifadə edərək gündəlik 500 min sənədi 200ms-dən az uçdan-uca gecikmə ilə emal edən real vaxt mətn analizi boru kəməri qurdu
Horovod və PyTorch DDP istifadə edərək GPU klasterlərində paylanmış təlim vasitəsilə model təlim vaxtını 60% azaltdı
Avtomatik yenidən təlimi işə salan model monitorinqi və sürüşmə aşkarlama sistemi tətbiq etdi, model dəqiqliyini 95% SLA-dan yuxarı saxladı
Maşın Öyrənməsi Mühəndisi
PASHA Bank
İyul 2017 - İyul 2019
Məzmun etiketlənməsi üçün 94% dəqiqliklə şəkil təsnifatı modeli hazırladı, 3 milyondan çox aktivi emal etdi və əl ilə nəzərdən keçirmə səyini 65% azaltdı
CutMix, MixUp və sintetik generasiya daxil olmaqla texnikalar istifadə edərək təlim məlumat dəstinin ölçüsünü 5 dəfə artıran məlumat artırma boru kəməri yaratdı
ICML seminarında transfer öyrənmə metodları haqqında tədqiqat məqaləsi dərc etdi, ilk il ərzində 50-dən çox sitat aldı
SHAP və LIME istifadə edərək interaktiv model izahedicilik paneli qurdu, qeyri-texniki maraqlı tərəflərə proqnozları şərh etmək imkanı verdi
Təhsil
Kompüter Elmləri üzrə Magistr (Maşın Öyrənməsi)
Bakı Dövlət Universiteti
2015 - 2017
Maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə sistemləri üzrə ixtisaslaşma.
Kompüter Elmləri üzrə Bakalavr
Azərbaycan Dövlət Neft və Sənaye Universiteti
2011 - 2015
Alqoritmlər, statistika və paylanmış sistemlər üzrə fokus.
Kurslar və Sertifikatlar
AWS Certified Machine Learning - Specialty
Amazon Web Services
2023
Kredensial ID: AWS-MLS-2023-58104
TensorFlow Developer Certificate
Google
2021
TensorFlow modellərinin qurulması və təlimi üzrə peşəkar sertifikat.
Deep Learning Specialization
Coursera (DeepLearning.AI)
2020
CNN, RNN və ardıcıllıq modellərini əhatə edən beş kursluq ixtisaslaşma.
Süni İntellekt Mühəndisliyi Təlimi
Azərbaycan Texniki Universiteti Tədris Mərkəzi
2022
ML model yerləşdirməsi və MLOps təcrübələri üzrə tətbiqi proqram.
Bu nümunə CV-dir. Pulsuz CV qurucumuzdan istifadə edərək öz təcrübənizlə fərdiləşdirin.
CV Məsləhətləri
İstehsal ML-ni Göstərin, Yalnız Notebook-ları Deyil
Şirkətlər modelləri yalnız təlim edən deyil, yerləşdirən mühəndisləri istəyir. Model təqdimatını, gecikmə metriklərini, monitorinqi və MLOps boru kəməri təcrübəsini vurğulayın.
Model Performans Metriklərini Daxil Edin
Dəqiqlik, F1, AUC-ROC, gecikmə və ötürmə qabiliyyəti rəqəmləri modellərinizin həqiqətən miqyasda işlədiyini göstərir. 'Gündəlik 10 milyon proqnoz təqdim edən 80ms-dən az P99 gecikmə' güclü ifadədir.
Tam ML Həyat Dövrünü Qeyd Edin
Məlumat toplama, xüsusiyyət mühəndisliyi, model təlimi, qiymətləndirmə, yerləşdirmə, monitorinq. Yalnız modelləşdirmə addımını deyil, tam boru kəmərini başa düşdüyünüzü göstərin.
Nəşrləri və Açıq Mənbəni Sadalayın
ML mühəndisliyi tədqiqat töhfələrini qiymətləndirir. Məqalələriniz, konfrans çıxışlarınız və ya əhəmiyyətli açıq mənbə töhfələriniz varsa, onları görkəmli şəkildə daxil edin.
Güclü ML mühəndisi CV-si sadəcə model dəqiqliyini deyil, istehsalda işləyən sistemləri göstərir. Aşağıdakı 5 addım maşın öyrənməsi CV-nizi həm ATS sistemlərindən keçirməyə, həm də texniki menecerləri inandırmağa kömək edir.
1
1. Peşəkar xülasə ilə başlayın
İki-üç cümlədə səviyyənizi, domeninizi (NLP, tövsiyə sistemləri, kompüter görməsi), əsas texniki stekinizi və bir başlıq metrikasını birləşdirin: 'gündəlik 2 milyon proqnoz 50ms-dən az p95 gecikməsi ilə yerləşdirən baş ML mühəndisi' kimi. Təcrübəsiz namizədlər üçün: dərəcə, layihələr və Kaggle/GitHub nəticələri ilə əvəz edin — boş vədlər yox, konkret nəticələr yazın.
2
2. İş təcrübəsi bulletlərini kəmiyyətləndirin
Hər bullet konkret alət, hərəkət feli və biznes və ya texniki nəticə ilə bitməlidir. Zəif: 'Tövsiyə modeli üzərində işlədim.' Güclü: 'PyTorch və Kubeflow istifadə edərək tövsiyə mühərrikini yenidən qurdum, klik nisbətini 22% artırdım və nəticəçıxarma xərcini 35% azaltdım.' Model keyfiyyəti, gecikmə, ötürmə qabiliyyəti və xidmət xərcinə fokuslanın.
3
3. Bacarıqlar bölməsini qruplaşdırın
Bütün kitabxanaları sadalamaq əvəzinə, dörd qrupa bölün: ML çərçivələri (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn), MLOps və infrastruktur (Docker, Kubernetes, MLflow, Kubeflow), data mühəndisliyi (Spark, SQL, Airflow) və proqramlaşdırma dilləri. Vakansiyanın istifadə etdiyi dəqiq terminləri güzgüləyin — ATS sistemləri açar sözləri bu cür axtarır.
4
4. İstehsalı və kodu göstərin, təkcə notebook-ları deyil
Yerləşdirilmiş model, işləyən demo və ya açıq mənbə töhfəsi olan GitHub repo, sadəcə kurs siyahısından qat-qat güclüdür. LLM/RAG şəxsi layihələri xüsusilə diqqət çəkir. Tədqiqat yönümlü rollar üçün dərc edilmiş məqalələri qeyd edin; təcrübəsiz namizədlər üçün Kaggle nəticələri və təkrarlana bilən repolar əvəz rolunu oynayır.
5
5. Təhsil, sertifikatlar və ATS son yoxlaması
Magistr/doktorantura varsa aydın qeyd edin, yoxdursa güclü layihələrlə kompensasiya edin. AWS ML Specialty və ya GCP Professional ML Engineer kimi sertifikatları Təhsil bölməsində qısa göstərin. Son olaraq: tək sütunlu düzən, standart bölmə başlıqları, PDF formatı və vakansiya elanından götürülmüş açar sözlərlə CV-ni ATS-uyğun edin.
Nümunə Peşəkar Xülasələr
Aşağıdakı üç xülasəni öz təcrübə səviyyənizə uyğunlaşdıraraq kopyalayıb düzəldə bilərsiniz.
Təcrübəsiz / yeni məzun ML mühəndisi
Maşın öyrənməsi üzrə bakalavr dərəcəsi olan, PyTorch və Scikit-learn ilə komanda layihələri həyata keçirmiş məzun. Kaggle-də e-ticarət müştəri itkisi proqnozlaşdırma müsabiqəsində üst 8% yerdə bitirdim (AUC 0.91). FastAPI ilə yerləşdirilmiş şəkil təsnifatı demosunu GitHub-da paylaşdım. Data strukturları, SQL və bulud əsaslarında güclü, komanda mühitində sürətlə öyrənən mühəndis.
Baş (senior) ML mühəndisi
8 illik təcrübəyə malik baş ML mühəndisi, fintech sahəsində fırıldaq aşkarlama sistemlərinin qurulması və miqyaslandırılmasında ixtisaslaşıb. PyTorch, Kubeflow və AWS SageMaker istifadə edərək gündəlik 5 milyondan çox əməliyyatı 60ms-dən az gecikmə ilə emal edən model boru kəmərləri qurdum, fırıldaq itkilərini 40% azaltdım. RAG əsaslı daxili axtarış sistemi hazırlayaraq dəstək komandasının sorğu vaxtını yarıya endirdim.
5 illik backend proqram mühəndisliyi təcrübəsini maşın öyrənməsinə keçirən mühəndis, Docker, CI/CD və miqyaslanabilir sistem dizaynında möhkəm əsasa malikdir. Deep Learning Specialization-u tamamladım, iki model istehsal mühitinə yerləşdirdim (biri NLP mətn təsnifatı, biri şəkil axtarışı). Proqram mühəndisliyi ciddiliyimi ML modelləşdirmə bacarıqları ilə birləşdirərək etibarlı, təkrarlana bilən ML sistemləri qururam.
ML Mühəndisi CV-si üçün ATS Açar Sözləri
Vakansiya elanının dəqiq terminlərini güzgüləyin — həm ATS proqramları, həm də işə götürən mütəxəssislər bu sözləri axtarır.
Machine Learning
Xülasədə və bacarıqlar bölməsində əsas termin kimi bir dəfə dəqiq bu formada yazın.
Python
Demək olar hər ML elanında tələb olunur; iş təcrübəsi bulletlərində konkret kitabxanalarla birlikdə göstərin.
PyTorch
TensorFlow ilə birlikdə ən çox axtarılan çərçivə; hansını daha dərindən bildiyinizi bacarıqlar bölməsində önə çıxarın.
TensorFlow
Xüsusilə Google əsaslı yerləşdirmə mühitlərində (Vertex AI) tələb olunur.
MLflow
Model izləmə və versiyalaşdırma təcrübənizi göstərmək üçün MLOps bölməsində istifadə edin.
Kubeflow
Kubernetes əsaslı ML boru kəmərləri qurmuş olduğunuzu sübut edən güclü siqnal.
Docker
Model konteynerləşdirmə təcrübəsi — demək olar bütün istehsal ML rollarında gözlənilir.
Kubernetes
Miqyaslana bilən yerləşdirmə infrastrukturunda təcrübənizi göstərmək üçün əlavə edin.
SQL
Data mühəndisliyi bacarıqlarını göstərmək üçün Spark və ya digər böyük data alətləri ilə yanaşı qeyd edin.
AWS SageMaker
Bulud əsaslı model təlimi və yerləşdirmə təcrübəsi üçün; GCP Vertex AI istifadə etmisinizsə onu da əlavə edin.
Zəif və Güclü CV Bulletləri
Eyni işi necə yazmağınız fərq yaradır — konkret alət, hərəkət feli və rəqəm əlavə edin.
Model yerləşdirməsi
Maşın öyrənməsi modelini istehsala yerləşdirdim.
TensorFlow Serving və Docker istifadə edərək tövsiyə modelini istehsala yerləşdirdim, p95 nəticəçıxarma gecikməsini 220ms-dən 65ms-ə endirdim və xidmət infrastrukturu xərcini 30% azaltdım.
Model təlimi üçün avtomatlaşdırılmış boru kəməri qurdum.
MLflow və Airflow istifadə edərək avtomatik yenidən təlim boru kəməri qurdum, sürüşmə aşkarlandıqda modeli 4 saat ərzində yeniləyir, əvvəllər 2 həftə çəkən manual prosesi əvəz etdi.
Tez-tez Verilən Suallar
Maşın öyrənməsi mühəndisi CV-si nəyi əhatə etməlidir?
ML mühəndisi CV-si istehsal ML sistemlərini, model performans metriklərini, yerləşdirmə boru kəməri təcrübəsini və proqramlaşdırma bacarıqlarını (Python, PyTorch/TensorFlow) vurğulamalıdır. Yerləşdirilmiş modellərdən gecikmə, ötürmə qabiliyyəti və biznes təsiri metriklərini daxil edin.
Data elmi və ML mühəndisi CV-si arasında fərq nədir?
ML mühəndisi CV-ləri istehsal sistemlərini, yerləşdirməni, MLOps və mühəndislik təcrübələrini vurğulayır. Data elmi CV-ləri daha çox analiz, eksperiment və statistik metodlara fokuslanır. ML mühəndisləri sistemlər qurur; data elmçiləri modellər qurur.
ML mühəndisliyi üçün magistr dərəcəsinə ehtiyacım varmı?
Bir çox ML mühəndisi rolu magistr və ya doktorantura üstün tutur, lakin bu həmişə tələb olunmur. Güclü layihə təcrübəsi, açıq mənbə töhfələri və istehsal ML sistemlərini yerləşdirmək üzrə nümayiş etdirilən bacarıq formal təhsili kompensasiya edə bilər.
Pulsuz ML mühəndisi CV-si yarada bilərəmmi?
Bəli! Pulsuz CV qurucumuz peşəkar ML mühəndisi CV-si yaratmağa imkan verir. LinkedIn, boss.az və ya jobsearch.az saytlarında iş axtarın, bu nümunəni ilham mənbəyi kimi istifadə edin, öz təcrübənizlə fərdiləşdirin və dəqiqələr ərzində peşəkar PDF yükləyin.
Heç bir iş təcrübəm yoxdursa, maşın öyrənməsi mühəndisi kimi necə CV yazmalıyam?
Təcrübə olmadıqda strukturu tərsinə çevirin: xülasədə təhsil və texniki stekinizi qeyd edin, sonra layihələr bölməsini iş təcrübəsindən əvvəl yerləşdirin. Kaggle nəticəniz, GitHub-da yerləşdirilmiş bir model (hətta kiçik Streamlit/FastAPI tətbiqi) və universitet kurs layihələri real siqnal verir. Rəqəmlərlə danışın — 'dəqiqliyi 88%-ə çatdırdım', 'model API kimi yerləşdirdim' — sadəcə kurs siyahısı deyil.
CV-də LLM və GenAI təcrübəsini necə göstərmək lazımdır?
2026-da işəgötürənlərin ən çox axtardığı siqnal budur. Konkret olun: hansı modeli incə tənzimlədiniz (LLaMA, Mistral, GPT), RAG boru kəməri qurdunuzsa hansı vektor bazasını (Pinecone, FAISS, Weaviate) istifadə etdiyinizi, promptların qiymətləndirilməsi üçün hansı metrikanı ölçdüyünüzü yazın. Şəxsi layihə olsa belə, 'RAG çatbot qurdum, cavab dəqiqliyini 30% artırdım' formatı boş 'AI ilə maraqlanıram' ifadəsindən qat-qat güclüdür.
Kaggle nəticələri və şəxsi layihələr CV-də iş təcrübəsi qədər sayılırmı?
İşəgötürənlər üçün yerləşdirilmiş, işləyən bir layihə çox vaxt zəif iş təcrübəsindən daha inandırıcıdır. Kaggle-də üst 10% nəticə, GitHub-da canlı demo ilə layihə və ya dərc edilmiş kod nümayiş etdirir ki, siz sadəcə nəzəriyyəni deyil, tətbiqi bilirsiniz. Ayrı 'Layihələr' bölməsi açın, hər birində istifadə etdiyiniz stek və əldə etdiyiniz nəticəni bir-iki cümlə ilə göstərin.
AWS ML Specialty və ya GCP Professional ML Engineer sertifikatları CV-yə dəyər qatırmı?
Bəli, xüsusilə bulud əsaslı yerləşdirmə bacarığınızı sübut edir və CV-ni ATS-də seçdirir, amma yerləşdirilmiş layihələrin yerini tutmur. Onları Təhsil bölməsində qısa qeyd edin, kredensial nömrəsi ilə. İşəgötürənlər üçün 'sertifikat + real layihə' kombinasiyası, sertifikatın tək başına olduğundan qat-qat güclüdür.
ML mühəndisi CV-si ingilis, yoxsa Azərbaycan dilində olmalıdır?
Beynəlxalq və ya uzaqdan işləyən şirkətlərə müraciət edirsinizsə, ingilis dilində CV standartdır — ML terminləri (model, pipeline, inference) onsuz da ingiliscə qalır. Yerli bank və telekom şirkətləri (Kapital Bank, Azercell kimi) üçün Azərbaycan dilində CV qəbul edilir, amma hər iki versiyanı hazır saxlamaq faydalıdır. Qurucumuzda CV-ni bir kliklə hər iki dildə yarada bilərsiniz.
CV-nizi İndi Qurun
Bu nümunəni ilham mənbəyi kimi istifadə edin. Öz təcrübənizlə fərdiləşdirin və dəqiqələr ərzində peşəkar PDF yükləyin. 100% pulsuz.
