Bu proje, 2025–2026 yapay zekâ ve veri bilimi iş ilanlarını uçtan uca işleyen bir veri bilimi ürünü. Ham ilanları temizleyip zenginleştiriyor, maaş ve kıdem seviyesi tahmini yapıyor ve sonucu interaktif bir karar panosuna dönüştürüyor.
Sorduğu sorular net: hangi roller büyüyor, hangi beceriler talep görüyor, ücretler konuma/deneyime/çalışma biçimine göre nasıl değişiyor ve hangi profil daha yüksek maaş bandına denk geliyor? Model çıktıları SHAP ile açıklanıyor, yani tahminin arkasındaki nedenler de gösteriliyor.
02Öne Çıkan Özellikler
Uçtan uca boru hattı — ham ilanlardan temizlenmiş veri setine, oradan modele ve panoya
Savunmacı şema eşleme — sütun adları farklı geldiğinde otomatik eşleştirme
Sentetik yedek veri — ham veri yoksa gerçekçi bir veri seti üretiliyor, uygulama her koşulda çalışıyor
Maaş tahmini — XGBoost ile ücret bandı ve kıdem seviyesi tahmini
Açıklanabilirlik — SHAP ile hangi özelliğin tahmini nasıl etkilediğinin gösterimi
Karar panosu — Streamlit üzerinde interaktif filtreler ve görselleştirmeler
Piyasa sinyali — işten çıkarma/işe alım sinyalinin bağlam olarak dahil edilmesi
03Teknik Notlar
Ürün üç kullanıcı grubunu birden hedefliyor: ücret kıyaslaması yapan işe alımcılar, işe alım önceliği belirleyen ekipler ve piyasayı okumaya çalışan adaylar.
Deney takibi ve hiperparametre araması için MLflow ve Optuna kullanılıyor; sentetik yedek veri sayesinde proje başka bir makinede veri olmadan da çalıştırılabiliyor.