İşe alım ve yazılım mahvoldu
(urflow.bearblog.dev)- Yapay zekanın daha da kötüleştirdiği en berbat işe alım piyasası oluştu ve kurallara uyan adayların daha dezavantajlı hale geldiği bir yapıya dönüştü
- Coderpad, HackerRank, yapay zeka gözetmenli sınavlar gibi ilk eleme araçları, ekranı kilitleyip API referanslarına erişimi engelliyor ama telefonla yapay zeka kullananların kopya çekmesini engelleyemiyor
- Şirketler, token tüketim kotasını doldurmayı dayatan ve anahtar kelime tabanlı özgeçmiş taramasıyla giriş bariyerini yükselten sistemler kuruyor
- Yeni mezunlar, şirketlerin merdiveni tamamen çekip aldığı bir durumla karşılaşıyor; ortam sanki Anthropic'in junior ihtiyacını tamamen ortadan kaldırmasını bekliyor
- Yapay zeka ile kod yazmayı kabul etmek, sanatçıların, test uzmanlarının, yazarların değerini ve mühendislerin onurunu bir kenara atmak anlamına geliyor; bu yüzden buna boyun eğmeyi reddediyor
Kariyer geçmişi ve işten çıkarılma
- Yaklaşık 10 yıllık deneyime sahip bir yazılım mühendisi; geçmişte küçük taşeron firmalarda çalıştıktan sonra yaklaşık 7 yıl Blizzard'da çalıştı
- 2025 Haziran'ında tüm ekibiyle birlikte işten çıkarıldı ve o zamandan beri iş arıyor; son yıllarda gördüğü en kötü işe alım piyasasının bu olduğunu düşünüyor
- Son 6 ayda son aşamaya kadar geldiği birkaç mülakat, başta elendiği birkaç süreç ve role çok uygun olmasına rağmen tamamen yanıtsız kalan çok sayıda başvuru yaşadı
- Bazı mülakatlar son aşamaya kadar ilerledi
- Bazıları ilk filtrelerde elendi
- Yetkinliklerinin rolle çok iyi örtüştüğünü düşündüğü başvurularda bile şirketler çoğu zaman tamamen sessiz kaldı
- Son aşamada elenmek özellikle yıpratıcıydı
- Her şey olumlu giderken başka bir aday ya da kurum içi geçiş yapan biri öne geçerek elendi
- Haftalar süren sürecin ardından işe alım sorumlusuna uygun başka pozisyonlar sordu ama cevap gelmedi
- Anlamsız bağlantılardan ve işe alımcılardan bıkıp LinkedIn bağlantılarını sildi
Yapay zeka ve ilk filtrelerin büyüttüğü yıpranma
- En sinir bozucu nokta Coderpad, HackerRank, yapay zeka gözetmenli sınavlar gibi ilk filtreler
- Şirketler bunları çeşitli filtreleme araçları olarak kullanıyor ama telefon ve güncel yapay zeka araçları kullananlar karşısında etkisiz kalabiliyor
- Kurallara uymaya çalışan tarafın daha dezavantajlı hale geldiği bir yapı oluşuyor; çünkü bu uygulamalar tam ekrana kilitlenip API referanslarına ya da yardım sayfalarına erişimi engelliyor
- Buna sert biçimde itiraz etmek istese de tek seçenek uymak (comply) gibi görünüyor; ayrıca bu filtreler, geliştirme pratiğinden uzak kişilerin yaptığı ve sadece "ne kadar çok kod varsa o kadar iyi" anlayışını yansıtıyor
Yapay zeka merkezli işe alım sistemi ve iş yükü
- Yapay zekayı her yere zorla sokan şirketler yüzünden iş aramak başlı başına Sisifosvari (Sisyphean) bir göreve dönüşmüş durumda
- Sanki Claude tarafından tüketilen token kotasını doldurmak için insanın kendisini ve yeteneklerini küçümsemeye zorlandığı bir süreç gibi hissettiriyor
- Anahtar kelime tabanlı özgeçmiş taraması ve yoğun ödevler nedeniyle geçmesi daha zor bir sistem kuruluyor
- Her başvuruda şirketler sanki ortaya Lego parçaları saçıp, bunların üstünde çıplak ayakla dans ederek değerini kanıtlamanı istiyor gibi geliyor
Junior geliştiriciler ve merdiveni çekip alma
- En azından mülakat şansı bulabilen biri olarak kendisini şanslı tarafta görüyor; bu mülakatlar sonuca ulaşmasa bile
- Yeni mezunlar için ise şirketlerin merdiveni tamamen çekip aldığı, hatta Anthropic'in junior ihtiyacını tümden ortadan kaldırmasını beklediği izlenimi oluşuyor
Yapay zeka ile kod yazmayı reddetmek ve mühendisin onuru
- İşe alım piyasası yapay zekadan önce de iyi değildi ama yapay zeka en kötü yönlerin hepsini daha da körükledi (supercharge)
- Kendini daha akıllı sayan insanlar yapay zeka ile kod yazmayı gelecek diye kabul edip buna boyun eğmek gerektiğini söylüyor ama bunu kabul etmek sanatla uğraşan arkadaşları, test ve review için emek verenleri, sıradan diyaloglara bile enerji harcayan yazarları dışarı itmekle aynı şey
- Ayrıca güvenliği ve kodu gerçekten önemseyen bir mühendis olarak onuru terk etmek anlamına da geliyor
- Yine de bir "tuhaf bilgisayar nerd'ü (weird computer nerd)" olarak duyduğu keyfi elinden aldıramayacağını söylüyor, ancak tüm bu süreç son derece yorucu geliyor
3 yorum
Eğer yapay zeka gelişip insanla aynı görünüme sahip bir yapay zeka piyasaya sürülse
ve o yapay zeka geliştirme yapsa, buna vibe coding mi denir?
Şu anda bile, alt ajan çağrılarını yapay zekanın vibe coding yaptığı bir şey olarak görmüyoruz.
Hacker News görüşleri
5 yılı aşkın süre bu alana girmeye çalıştım (yapay zeka öncesinde), ama sonunda ayrıldım
Diplomayı çöpe atılmış sayıp LinkedIn’i de kapattım ve dizel tamircisi olarak bir zanaat işine girdim
Şimdiye kadar verdiğim en iyi karardı; ücreti iyi, iş düzenli ve iş arkadaşlarım da birbirini ezmeye çalışmıyor, o yüzden rahatım. Artık okula gitmenin ücretini de alıyorum ve resmi yeterliliği kazanana kadar maaşım her yıl artıyor. Başlangıç seviyesi geliştirici işlerinde kazandığımdan çok daha fazla
Bana ömür boyu zanaat işlerinin amelelik olduğu ve 5 yıl içinde bedenimi mahvedeceği söylendi, ama en azından bu iş hiç de yorucu değil. Creeper’ın üstüne uzanıp anahtar çeviriyorum, 50 poundun üzerindekiler için de lift kullanıyorum
Artık teknoloji yeniden eğlenceli oldu ve proje yapmak istediğim için proje yapıyorum. Eve gelip kişisel projelerim için kod yazarak dinleniyorum
Teknoloji sektöründeki arkadaşlarıma uzaktan bakınca tek pişmanlığım daha erken geçmemiş olmak. “Kazanmak için bazen kaybetmek gerekir”
Ben de başka bir iş yapsam daha mutlu olur muyum diye merak ediyorum, ama karakterim gereği bunun olma ihtimalinden epey şüpheliyim
Asıl gönderinin yazarı da kendini bilgisayar insanı olarak gördüğü için, yeteneksiz ya da sezgisiz olduğu için sektörden ayrılmadığını düşünüyorum
Yine de yazılım geliştirme sektöründe, işi “idare eder” şekilde yapan ama bende olduğu kadar sezgisel bir uyum hissini kolayca yaşamayan epey insan da gördüm
Bu yüzden, her zaman tutkum olan işi keyifle yapabildiğim bir şirkette olduğum için kendimi şanslı ve derinden mutlu hissediyorum. Bilgisayar sektörü bütünüyle korkunç değil, ama bazı insanlar için gerçek bir tutku değil sadece ve bu da normal
Yaklaşık 20 yıl önce liseyi bitirdikten sonra otomobil tamirciliğini düşünmüştüm ama sonunda bilgisayar bilimine geri döndüm
Tekrar okula mı gitmek gerektiğini, yoksa çırak olarak kabul edecek bir tamirhane mi bulduğunu merak ediyorum. Kabul ettilerse, bu işi iyi yapabileceğine ve sürdürecek biri olduğuna onları nasıl ikna ettiğini de merak ediyorum
Kısa süre önce EDC çantaları ve minimalist dizüstü bilgisayar sırt çantaları yapmaya başladım. https://ancientedc.com
Teknoloji sektörü kadar para kazandırmayabilir ama dikiş makinesinin başına oturup insanların gerçekten keyifle kullandığı fiziksel ürünler üretmek çok hoşuma gidiyor
İnsanlar istikrarlı ilerlemenin verdiği mutluluğu küçümsüyor. Hızlı zirveler çoğu zaman uzun ve kasvetli düşüşlerle sonuçlanıyor
Birçok insan, aniden yükselip çöken bir kariyer yerine 40 yıl boyunca her yıl birkaç puan büyüyen bir kariyeri tercih eder. 35 yaşında tükenen parlayan bir yıldız olmaktansa, yavaş büyüse bile sürekli değerli kalan biri olmak daha iyidir
Açıkçası bu düşüşün yapay zekayla ilgisiz sebepleri de olduğunu düşünüyorum. Çünkü BT sektörü olgunlaştı. Klasik GoF pattern’leri ve enterprise pattern’leri ile onların varyasyonlarını çıkarınca, son dönemde geniş kabul görmüş yeni ve derin tasarım pattern’leri olarak elimizde ne var? Web’deki “olmazsa olmaz” veri yapıları ve algoritmalar arasında son 10 yıl içinde icat edilmiş kaç tane var? Open source tarafında da son 5 yılda ortaya çıkıp büyük şirketlerin kaynak döktüğü yeni platform düzeyinde proje sayısı fazla değil
Sonuçta kendi kuyruğunu yiyen bir durumdayız. Sonsuz CRUD’dan ibaret. Böyle bir durgunlukta teknoloji departmanları kaçınılmaz olarak maliyet merkezine dönüşüyor. Yapay zeka olmasa da çıkmaz sokağa giriyorduk; yapay zeka sadece işlerin çoğunun eski kod pattern’lerini yeniden dizmekten ibaret olması sayesinde otomasyonu kolaylaştıran bir araç
Darbeli anahtarın titreşimi ve aleti sıkı kavrama hareketi, bunu 10-20 yıl yapınca ellere ciddi zarar verebilir. Şu an ağrımıyor olsa bile kalın dolgulu saplar kullanmak iyi olabilir
Ağır anahtar işi omuzları da mahvedebilir. Omuz eklemleri değiştirilebiliyor ama sürecin pek hoş olmadığı söyleniyor
Yapay zeka pazarın her köşesine girmeden önce de iş piyasası pek iyi değildi ama yapay zeka en kötü yanların hepsini hızlandırdı.
Benden daha zeki olduğunu düşündüğüm insanların, yapay zeka ile kodlamanın gelecek olduğunu söyleyip bunu kabullenmemiz gerektiğini savunduğunu gördüm. Ama bu, sanat üreten arkadaşları, kodu düzgün test edip incelemek için canını dişine takan insanları, sıradan bir repliğe bile bütün gücünü veren yazarları gözden çıkarmak demek.
Güvenliğe ve koda gerçekten önem veren bir yazılım mühendisi olarak sahip olunan onuru da terk etmek demek.
Sıcağını burnunun dibinde hissettiğinde 30 saniye içinde çekip gitmeye hazır olmadığın hiçbir teknoloji yığınına asla bağlanmamalısın. Kural bu.
Sanayi Devrimi’nin başlarında da, makineyle üretilmiş mal satın almanın yıllarını beceri geliştirmeye vermiş arkadaşlara ihanet etmek olduğunu aynı şekilde söyleyebilirdin. Yine de insanlar 10 kat daha ucuz ve hızlı makineleri seçti.
Artık yapay zeka yeterince iyi ki, daha yüksek kalite standardını korumak için onu kullanmadığını söylemek zor. Sonuçta mesele daha çok içgüdüsel olarak tiksindirici gelmesi.
İster kâr amaçlı bir şirket olsun, ister bir FLOSS projesi, ister sadece zaman geçirmelik bir şey.
Onları daha çok önemser hale getiremezsin ve pratikte de böyle olmaz. Dünyadaki vaktini buna harcamamalısın.
Yazılım mühendisleri ve teknik çalışanlarda arz fazlası sürecek. Kimileri yapay zeka alanına kayabilir, kimileri hayal kırıklığına uğrayabilir, kimileri ise hiç iş bulamayabilir.
Teknoloji alanında bir miktar iş kalabilir ama çoğunluğun ücretleri düşmeye devam edip ortalama asgari ücrete yaklaşabilir ya da tamamen dış kaynaklaştırılabilir. İş sayısı ve ücretler eğitim maliyetleriyle uyuşmazsa birçok insan teknik olmayan alanlara yönelmeye çalışacaktır. Ama rağbet gören işlerde de kontenjan var ve onların bir kısmı da otomasyon ya da yapay zekaya kayabilir.
Önemsiz gibi görünen değişimler bile önemli hale gelir. Örneğin Kaliforniya’daki bir kasabada suç oranının düşmesi, oto camı ve pencere tamircilerini bir anda saf dışı bırakabilir. Teknoloji sektöründen çıkan insanlar, azalan aynı işler için daha kolay bulunabilen ve birlikte çalışması daha kolay kişilerle rekabet etmek zorunda kalır. Kiralar büyük ihtimalle ciddi biçimde düşmeyecek, diğer yaşam maliyetleri ise artacak ya da yerinde sayacaktır. Teknoloji maaşlarının bir kısmı çok yükselmiş olsa da çoğu düştü ya da durgunlaştı. Bu, yapay zekanın her alanda herkesi yerinden edeceği anlamına gelmiyor ama insanların makro bakış açısına fazla dar baktığı hissini veriyor.
Yapay zekanın “bilgisi”, farklı dilleri ve öncelikleri olan daha fazla ülkenin katkısıyla doldukça İngilizce konuşan dünyadaki ve bazı diğer dil gruplarındaki insanlar geri plana itilecek. Beyin-makine arayüzleri sıradan hale gelirse bu daha da belirgin olabilir. Nüfusu 1 milyar olan ve geniş aile yapısına sahip ülkeler, ABD gibi yerlerdeki bazı insanları toplumsal ağlardan silebilir. Etnik olarak benzer görünen isimler kuyrukta daha avantajlı olabilir; aynı ülkeden olmak ise daha da fazla avantaj sağlayabilir. Bu zaten bugün ters yönde sürekli işleyen bir şey ve yapay zeka modelleri de insanlar gibi bu verileri kullanıyor.
Elbette asıl nokta bunun yalnızca teknolojiye özgü bir sorun olmaması. Teknik dokümantasyonun yanı sıra film ve roman yazımı, büyük veri modelleriyle çalışan alanlar, muhasebe ve ilaç araştırmaları da büyük ölçüde yapay zeka modelleriyle otomatikleştirilecek ve araştırılacak. Model varsa adli muhasebeye gerek kalır mı?
Birileri insan denetimi gerektiğini söyledi ama alt düzey yapay zekaların yeteneği bugünün orta-üst ve üst düzey çalışanlarından çok daha iyi hale gelir, hızla büyür ve buna rağmen hata düzeltme becerisi olmazsa, bunu nasıl denetleyeceksin? Yapay zeka senin müdahalenı istemeyebilir ve iyi bir çözüm seçip seçmediğini de anlayamayabilirsin.
İyi teknisyenlerin çoğu, deneyim, emek, tekrar, hata ayıklama, çökme, program çalıştırma, veri çiftliklerinin “hissi” ve hatta insan-bilgisayar etkileşimi yoluyla örüntü görme becerisiyle ustalaşır.
Bir noktada yapay zeka, iş aramamızın kendisinden bile bizi vazgeçirmeye başlayabilir. Belki şimdiden yapıyordur; belki de bizim aynı çözümü seçmeyeceğimizi düşündüğü içindir.
Bu paranoya değil, basit mantık. Model kurmaya çalışıyoruz ama çözüm bizim elimizde bile yok. Sonunda kendi kariyerimizi, hatta belki bu gezegendeki yerimizi bile fiyat rekabetiyle değersizleştiriyor olabilir miyiz? Bu, kibirden de öte bir şey.
İşverenin kullanmanı istediği teknolojiyi kullanmak, arkadaşlarına ihanet etmek değildir.
Pek çok sorunu bu kadar kışkırtıcı biçimde tek sepete doldurmak büyük hata. Her şeyin kültür savaşının cephesi olması gerekmiyor.
Yapay zekaya belli şekillerde hafifçe bile dokunsan arkadaş kaybedebilirsin. Çünkü oyun sektörünü kuran sanatçılar zaten ağır biçimde sömürülüyordu ve şimdi tamamen yerlerinden ediliyorlar.
İş geliştirme tarafında yapay zeka, uzmanlara büyük güç veren bir araç gibi görünebilir; bu yüzden varoluşsal olarak daha az korkutucu hissedilebilir. Ama oyun sektöründe yapay zeka kullanımı, doğrudan bir insan işinin ortadan kalkması demek. Yapay zeka yüzlerce benzersiz küçük piksel karakteri birkaç saniyede doğru formatta çıkarabiliyorsa neden bir piksel sanatçısına para ödensin?
Hollywood da aynı şeyi yaşıyor. Hollywood için yapay zeka üreten şirketler gizlice hareket ediyor. Reklam yapmıyor, gösterişe kaçmıyorlar. Çünkü o araçları kullanan tarafta kimse kullandığını duyurmak istemiyor. Kavramsal yapay zeka ile uzun metraj sinema vizyonu için kullanılan yapay zeka arasındaki boşluğu kapatacak yüksek derecede yetkin insanlara hâlâ ihtiyaç var.
Yazılım dünyası yapay zekadan endişe ediyor ama yaratıcı endüstriler, kelimenin tam anlamıyla yanmakta olan pantolonla göğe çığlık atıp kasabayı yakacak kadar yapay zekadan korkuyor.
İstilaya uğrayan insanlar bir cephede yaşayıp yaşamayacaklarını seçemez ve sayısız yetenekli yaratıcı da neredeyse bir gecede bütün kariyerini kaybedip kaybetmeyeceğini seçemez.
Üstelik bu bir kültür savaşı değil, sınıf savaşı.
Özellikle bağımsız tarafta, yapay zekayı destekliyor gibi görünmek bile birçok sponsorla ve influencer’la yapılan reklam anlaşmalarını kaybetmene yol açabilir. Sonsuza kadar böyle kalmayacaktır ama şu anda çok tehlikeli bir barut fıçısı.
Sektör, LLM’lerle kod yazdırmanın kolay olduğunu ama prodüksiyona alınabilecek kadar iyi kod yazdırmanın başlı başına ayrı bir beceri olduğunu fark edecek
Sonunda bu işi insanın yapması gerekecek ve bunun LLM’lerle etkili biçimde otomatikleştirilebileceğini sanmıyorum. Geleceğin yazılım mühendisliğinde bir farklılaştırıcı olacak
Dürüst olmak gerekirse oyun sektöründeyseniz, LLM kodlamasının sizi yerinizden edeceği konusunda neredeyse hiç endişelenmeyin. Oyun sektörü araçları LLM kodlamasına en az dostça davranan araçlar. Görsel betikleme oranı yüksek, reflection aşırı fazla ve Unreal C++ ile Unity C# kodu normal C++/C# gibi görünse de gerçekte farklı çalışıyor
LLM’ler gizli örtük durumu etkili şekilde çıkaramıyor. Kod doğruymuş gibi görünüp gerçekte farklı çalıştığında, LLM kafası karışıp halüsinasyon üretmeye başlıyor
Kötü yazılmış kodun ayırt edici özelliği, şaşırtıcı derecede uzun süre çalışabilmesidir
Ve durduğu zamana gelindiğinde, onu yapan kişi, zorla geçiren lider ve dayatan yönetici büyük ihtimalle çoktan gitmiş olur
Bu yüzden hayır. Genel olarak yazılım çalışıyor gibi göründüğü sürece şirketlerin çoğu kod kalitesini umursamaz. Yapay zekayla yazılmış yüksek kaliteli kodu yavaş yavaş teslim eden biri, çöpü hızlıca kusan birine yeni ölçütlerde kaybedebilir
AI, NCTification konusunda iyi. Gereksiz kod ve bozuk mantık ekliyor. Çalışabilir ama en iyi uygulama olmayabilir
İnsanlar, bugünkü AI’ın yapay zekadan çok makine öğrenmesi olduğunu ve ancak eğitildiği model kadar iyi olduğunu unutuyor. Model iyiyse ajan da iyi, model kötüyse ajan da ancak o kadar
Şirketler de aynı hatayı yapıyor
Claude için API üzerinden MCP sunucusuyla konuşan bir yetenek yaptım; aynı iş için yaklaşık 2 bin token yerine yalnızca 700 kadar token kullanıyor, yani daha ucuz ve çok daha hızlı. Dakikalar yerine saniyeler sürüyor
Sonuçta yine ajan tipi AI’ın ancak eğitildiği model kadar iyi olduğu noktasına dönüyoruz. Açık bırakmadan vibe coding yapmak bambaşka bir seviye
LLM çılgınlığının başında ekip olarak Godot’ta ChatGPT’yi denedik. O sırada GDScript 2 yeni çıkmıştı ve ChatGPT’nin eğitim külliyatı bariz şekilde GDScript 1 tabanlıydı, bu yüzden pek başarılı olmadı
ChatGPT ile Godot’ta bir şey yapmanın adım adım taslağını çıkarabiliyor, adeta kişiselleştirilmiş öğretici gibi kullanabiliyorduk. Kod olmadığında ChatGPT de iyiydi, Gemini ise daha iyi görünüyordu. Hissiyat olarak Gemini, bir sebepten GDScript 2’yi biraz daha iyi ele alıyordu
Son zamanlarda Claude ile deniyorum ama sonuçlar hâlâ karışık. Birkaç yetenek ve eklenti kurmak gerekti; açıkçası bir AI savunucusunun önerdiklerini neredeyse körlemesine izlediğim için bunların tam olarak ne olduğunu söylemek zor. Bazen oluyor ama olmadığında neden olmadığını saptamak daha da zor. Genel olarak ChatGPT ile kişiselleştirilmiş öğretici üretme geliştirici deneyimi daha iyiydi
Reflection’ın çok fazla olması kısmına da fazlasıyla katılıyorum. Hatta gerçek anlamda ders kitabı düzeyinde reflection’a bile gitmek gerekmiyor. Oyun varlıkları öyle iç içe geçmiş oluyor ki, Fallout 3’teki tren NPC’si ya da Skyrim’in iç işleyişi örneklerinde olduğu gibi, kalıtım ve nesne yönelimini hiç uygulanmaması gereken şekillere bükmek zorunda kalıyorsunuz
Kirli bir itirafta bulunayım: Oyunumuzda oyun nesnelerini işleyen devasa bir switch ifadesi var. Çeşitli oyun nesnesi tipleri için birkaç yerde bulunuyor. LLM’ler (Copilot ve Codex) switch case ekleyip gövdesini yazan basit kodu üretebildi ama yeni nesnenin diğer nesnelerle etkileşime girmesi gerektiği anda hemen akıl yürütememeye başlıyor. Dikkate alınması gereken yüzlerce uç durum olduğunu söylememe bile gerek yok
Ve biri çıkıp akıllılık taslamadan önce söyleyeyim: Bu kod tabanıyla yaklaşık 10 yıl uğraşırken bu switch ifadelerini “refactor” etmeye birkaç kez çalışıldı ve bunlar hep yeni birinin hevesli girişimleriydi. Ben bir devi devirmeyi başardım; bildiğim kadarıyla tek başarılı örnek buydu ve o da ancak geçen yıl oldu. Ama aslında onu başka bir deve devretmiş olduk. İkisi ikizdi ve biri olmadan da idare edilebilirdi. Alternatifin içinde Lovecraftvari bir geometri vardı; yani kirli yöntem aslında temiz yöntemdi
Claude, uç durum hatalarını bulmada harikaydı ama bu, kod düzgün yazıldıktan sonrası için geçerliydi. Genel olarak QA lansman öncesi bir özelliğin hatasını bildirirse Claude’un debug etme ihtimali en fazla yazı tura kadardır. Ama oyuncu raporları ya da canlı ortam olaylarıysa Claude’un oranı %80’e kadar çıkıyor
Yine de oyun sektöründeyseniz LLM kodlamasının yerinizi alacağından endişe etmeyin sözüne katılıyorum. Sadece keşke bunu üst yönetime de anlatsalar. Mühendis olarak sunduğum değere güveniyorum ama yönetimin bunu anlayıp anlamadığını bilmiyorum. Hangi özelliği yayına aldığımı ve hangi altyapıyı kurduğumu ne kadar anlatsam da, LLM’lerin bu çıktıyı otomatikleştiremeyeceği bir türlü karşı tarafa geçmiyor
DevOps da farklı değil
2 yıllık bir sözleşme kapmam 4 ay sürdü ve yasa nedeniyle daha fazla uzatılamadı
Başka bir sözleşme kapmam 5 ay sürdü ama 6 aylıktı ve bu hafta son haftam
Yaklaşık 20 yıldır IT’de çalışıyorum. Dial-up’tan ADSL’e, on-prem’den cloud’a, software’den SaaS’a, her şeyin elle yapıldığı dönemden GitHub ve CI/CD’ye, VM’lerden Kubernetes’e, DevOps’tan DevSecOps’a ve son olarak AI’a kadar hepsini yaşadım
IT işleri için de başvurdum ama artık IT dışı işleri ciddi ciddi düşünüyorum. Homelab en büyük hobim ve onu gerçekten seviyorum, buna rağmen
Sevindirici olan tek şey, mühendisleri işten çıkarıp yerlerine AI koyan şirketlerin bazılarının altı ay içinde AI token maliyetleri için 500 bin dolar, yani yıllık 1 milyon dolar harcamaya başladıklarını fark etmesi
Geliştiricilerin “AI kullandım, kod çalışıyor ama ben anlamıyorum” dediğini durmadan duyuyorum. Bu zaten başladı ve 2027’de AI kaynaklı kaygan zemin yüzünden ihlal yaşayan şirket sayısı her zamankinden fazla olacak
SEO 2026’da öldüğü için Google yerine Perplexity AI kullanıyorum. Çünkü kullandığı tüm kaynakları gösteriyor. Ama kodumun tamamını kendim yazıyorum. Bu, kopyala-yapıştırla aynı şey değil
Dürüst olayım, tükendim. Birkaç nesil teknoloji sıçramasını yaşadıktan sonra insan gerçekten yoruluyor
2 hafta önce, büyük bir şirketin ilk eleme testinde yapay zeka kullanmadan 100 tam puan aldım
İlk turu geçeceğimden oldukça emindim, hatta bunu birkaç arkadaşıma da ima etmiştim, ama sonunda otomatik bir e-postayla elendim
Şu an iş piyasası çıldırmış durumda ve işe alımcıların ne aradığını bilmiyorum. Yapay zeka kullansan eleniyorsun, kullanmasan da eleniyorsun. Tarih kitaplarında okuduğumuz büyük işsizlik dönemi böyle bir şey galiba
Şimdiki gibi işe alım durgunluğunda ise neredeyse her şeyin rastgele olduğunu anlayıp kabul etmek gerekiyor. Teknik testte ya da HackerRank puanında kusursuz olsan bile elendiysen, neyi yanlış yaptığını bulmaya çalışman gerekmiyor
Teorik olarak, yazılım mühendisi yeteneği işe almak için bundan daha iyi bir zaman hiç olmamıştı. COVID dönemi işe alım patlamasında yüksek gelirlerine güvenip borca giren, sonra işten çıkarılıp paraya ihtiyaç duyan çok fazla aday var
Ama işe alım artmıyor. İK sektöründe, aday filtreleme, makine öğrenimi ve temel teknik mülakat süreçlerini birleştirerek kendi işlerini ikame edebileceklerini bilen çok kişi var. Bu yüzden süreci mümkün olduğunca karmaşık ve anlaşılmaz hale getirip yöneticilere “bu kadar çok düşük kaliteli adayı eledik” demeleri gerekiyor
Bu durum sürerse ya ortalamaya döner ya da toplumun büyük kısmı ciddi biçimde istikrarsızlaşır. Çalışma çağındaki nüfusun çoğunu iş piyasasının dışına itemezsiniz
Bir ay önce patio11’in “don’t call yourself a programmer” yazısını yeniden okudum ve bugünkü duruma çok uyduğunu düşündüm
Asıl mesele kişinin kendine taktığı unvan değil, diğer kariyer tavsiyeleriydi
Bu yüzden “don’t call yourself a Software engineer” yazmak istedim. https://idiallo.com/blog/you-are-an-ai-enabled-engineer-now
Hâlâ sadece teknik yetkinlik üzerinden işe alındığımızı sanma tuzağına düşüyoruz
Eğer özgeçmişler sadece yetkinliğe bakılarak ayrıştırılıp değerlendiriliyor olsaydı, orijinal yazı haklı olurdu. Herkes dezavantajlı durumda. Ama iş arama, iş aramaya başlamadan çok önce başlar. Sonunda asıl önemli olan, yol boyunca kurduğun bağlantılar
Müşteriler, “yazılım mühendisi” kutusuna sığacak birini arayan şirketlerdir; dolayısıyla insan kendini böyle pazarlar. Bunda hiçbir sorun yok
Ayrıca o dönemde Patrick’in kim olduğuna da bakmak gerekir. O bir SEO danışmanıydı ve genel olarak iş geliştirme uzmanıydı. Kod da yazabiliyordu, üstelik o alana çok erken girmişti. SEO uzmanı diye bir işin neredeyse hiç var olmadığı bir dönemdi
Dolayısıyla tek becerin yazılım geliştirmeyse elbette kendini öyle adlandırmalısın. Ana becerin SEO ya da başka bir pazarlama kanalıysa, o şekilde adlandırmalısın
“Kendine programcı deme” tavsiyesinin asıl dersi, kod yazma becerini kullanabileceğin ama daha yüksek karşılık veren pazar fırsatlarını araman gerektiğidir. Bunu yaparken yine de kendine programcı diyebilirsin
Bu yüzden outsourcing gibi harika fikirlerin çıktığını söylemesi komik. Mantık şu: “Bir ölçüde ihtiyaç duyduğumuz ama aslında pek önemsemediğimiz sihir yapan pahalı maliyet merkezini, düşük ücretli ülkedeki daha ucuz bir maliyet merkeziyle değiştirelim”
Rehberin devamını okursanız, outsourcing’i kariyer tehdidi olarak tamamen göz ardı edebileceğinize dair yan not da güzel. Hiç kimse gelir merkezini outsource etmez. Bu, MBA tarzı bir şakanın giriş cümlesi gibi; sürüm kontrol sistemini bir deste disket kopyasıyla değiştirelim demek gibi bir şey
https://www.kalzumeus.com/2011/10/28/dont-call-yourself-a-pr...
Şu anda 10 yıldır çalıştığım şirketten ayrılıyorum. Çevremde sürekli her şeyin berbat olduğuna dair şeyler duyuyorum
Ben Tokyo’dayım, burada durum o kadar kötü görünmüyor ama yine de mevcut tabloya bakınca planım şu
Kendi şirketimi kurup müşteri aramaya başlayacağım. Alanım Rust danışmanlığı
İş fırsatlarına bakmayı sürdüreceğim ama berbat işlere boyun eğmeyeceğim
Belki fazla iyimserimdir ama denemeden bilemezsin. Altı ay sonra hiçbir şey yolunda gitmezse ben de “her şey berbat” diyenlere katılabilirim, ama o zamana kadar umutlu bakmak istiyorum
Bence şu an iş piyasasının sıkı olmasının birkaç nedeni var
Siyasi olarak büyük bir belirsizlik var. Her şirket plan yapar ve belirsizlik o planları durdurur
Ekonomik durum da siyasetle bağlantılı ve çok kötü bir resesyonun eşiğindeyiz. Ulusal petrol rezervinin nereye gittiğine bakmak yeterli
Yapay zekayı, her yeni teknoloji çıktığında yaşanan olgunun içine koymak istiyorum. Dengeye oturmadan önce her zaman bir karmaşa dönemi olur. Biz hâlâ karmaşa dönemindeyiz
İş dünyasındaki sıkıntıya da bakmak gerekir. Şu anda acı çeken sektörler çok görünür değil. Enflasyon tüketiciyi vurdu ama biz hâlâ harcama yapıyoruz. Tüketici cüzdanını kapatırsa o acı geri döner ve iş piyasası da değişir
Çözüm olarak herkesin kendi işini yapmanın bir yolunu bulmasından başka bir şey bilmiyorum. Girişimci olmak için bundan daha iyi bir zaman yok
Belki aptalca bir seçim olabilir ama şu anda aktüerlik alanına geçiş yapıyorum
Bu alan, çok şeffaf bir sınav sistemiyle yeterlilik veriyor ve uygun takvime göre sınavları geçtiysen mülakatlar nispeten formalite oluyor
Matematik diplomam var ve yazılım deneyimimin tamamı veri mühendisliği tarafında, bu yüzden talep olduğunu düşünüyorum
Geçen yaz büyük bir şirketten çıkarıldıktan sonra seyahat ederek biraz dinlendim. Şu anda New Zealand'da bir resort kasabasında rahat ama düşük ücretli geliştirme işi yapıyorum. Ancak uzun vadede geliştirme işinin benim yolum olmayacağını düşünüyorum
Bu iş, geçiş sürecinde yaşam masraflarımı karşılayabilir ama vize uzatması için sponsor olmayacak, bu yüzden zamanım sınırlı. ABD pazarı hâlâ berbat görünüyor ve geri dönmek istemiyorum
On yıllar önce aktüerlerin yaygın olarak kullandığı başlıca uygulamalardan birini taşımaya yönelik bir projeye liderlik etmiştim
O zamanlar güzeldi. https://news.ycombinator.com/item?id=48641095