Veri mühendisliği dünyası, sürekli değişen araçlar ve karmaşıklaşan mimarilerle her gün yeni bir meydan okuma sunuyor. Bugün 174 binden fazla üyesi olan r/dataengineering soruları topluluğu, sektörün nabzını tutan en önemli platformlardan biri. Veri mühendisleri her gün mülakatlara nasıl hazırlanacaklarından veri kalitesini nasıl yöneteceklerine kadar birçok temel soruya yanıt arıyor.

Teknoloji dünyasının yakından tanıdığı dört kıdemli isim; Ben Rogojan (SeattleDataGuy), Julien Hurault, Mehdi Ouazza ve Simon Späti, bir araya gelerek Reddit'in en çok tartışılan konularını masaya yatırdı. Bu yuvarlak masa toplantısından çıkan veri mühendisliği tavsiyeleri, hem kariyerine yeni başlayanlar hem de seviye atlamak isteyen profesyoneller için teknik bir rehber niteliği taşıyor. İşte uzmanların süzgecinden geçen 10 kritik soru ve yanıtları:

1. Bugün Bir İş Başvurusu Yapsaydınız Mülakata Nasıl Hazırlanırdınız?

Data engineer mülakat süreçleri artık sadece araç bilgisiyle sınırlı değil. Uzmanlar, "yeni nesil mülakat hazırlığı" için şu stratejileri öneriyor:

• Şirket Yığınına Odaklanın: Mehdi, başvurulan şirketin teknik yığınını (stack) anlamanın önemini vurguluyor. Araçları bilmeseniz bile temel prensiplere (bu araç hangi sorunu çözüyor?) odaklanmalısınız.
• Kavramsal Köprüler Kurun: Julien, Iceberg biliyorsanız ama şirket Delta Lake kullanıyorsa, tartışmayı bu araçların arkasındaki ortak kavramlara yönlendirmenizi öneriyor.
• Pratik Projeler: Simon, veri mühendisliği yaşam döngüsündeki (ingestion, transformation, serving) her aşama için bir araç seçip, ilgi duyduğunuz bir veri setiyle demo projesi geliştirmenizi tavsiye ediyor.
• Çalışma Planı: Ben, neyi ne kadar çalıştığınızı takip etmek için bir plan yapmanın ve İK aşamasını geçmek için CV'nize iş tanımındaki anahtar kelimeleri eklemenin hayati olduğunu belirtiyor.

2. Kimsenin Yatırım Yapmak İstemediği Veri Kalitesiyle Nasıl Başa Çıkılır?

Veri kalitesi yönetimi, temiz veri isteyen ancak kaynak ayırmayan paydaşlar nedeniyle bitmek bilmeyen bir mücadeledir.

• WAP Tekniği: Mehdi, "Write, Audit, Publish" (Yaz, Denetle, Yayınla) yöntemini öneriyor. Veriyi önce yazıp temel testlerden geçirdikten sonra sunmak, kötü veriyi hiç sunmamaktan iyidir.
• İteratif Gelişim: Julien, sürece küçük testlerle başlayıp sistem hata verdikçe yenilerini ekleyerek kaliteyi kademeli artırmayı savunuyor.
• İş Birliği: Simon ve Ben, iş birimleri ile konuşmanın önemine değiniyor. Hangi verinin kritik olduğunu anlamadan "okyanusu kaynatmaya" çalışmamak, yani sadece öncelikli veri setlerine odaklanmak gerekiyor.

3. Herkes Lakehouse Derken Geleneksel Veri Ambarlarını Nasıl Savunursunuz?

Yapay zeka ve büyük veri çağında bile geleneksel yöntemlerin yeri sarsılmıyor.

• Yönetilen Hizmet Pratikliği: Julien, kısıtlı kaynaklarla hızlı çıktı almak için en iyi yönetilen hizmetin (şu an için veri ambarları) kullanılmasını öneriyor.
• Fayda Odaklılık: Simon ve Ben, mimariyi trendlere göre değil, ihtiyaca göre seçmeyi savunuyor. Eğer amacınız 500 GB veriyle KPI raporları sunmaksa, geleneksel bir veri ambarı hala en güvenilir ve hızlı çözümdür.

4. Pipeline'ları Bozmadan Şema Değişiklikleri Nasıl Yönetilir?

Şema değişiklikleri, veri mühendislerinin en büyük "sessiz" düşmanıdır.

• Şemayı Dondurun: Julien, otomatik evrilmeye (auto-evolution) karşı çıkıyor. Değişikliklerin manuel ve anlaşılır bir şekilde yapılmasını öneriyor.
• İletişim ve Kontratlar: Mehdi ve Simon, bunun bir araç değil insan problemi olduğunu belirtiyor. Veriyi üretenlerle tüketenler arasında net bir iletişim kanalı veya "Data Contracts" (Veri Kontratları) kurmak en sağlam çözümdür.
• Checkpoints: Ben, sütun kaldırma durumunda pipeline'ın hata vermesini sağlayacak kontrol noktaları eklenmesini tavsiye ediyor.

5. Herkes Gerçek Zamanlı ve AI Destekli Dashboard İstediğinde Dengeyi Nasıl Kurarsınız?

"Hemen ve gerçek zamanlı" beklentisi çoğu zaman teknik gerçeklerle örtüşmez.

• İhtiyacı Sorgulayın: Mehdi, paydaşların çoğunun 10 dakikalık veya saatlik verilerle aynı kararları verebileceğini, gerçek zamanlı ihtiyacını %90 oranında geri ittiğini belirtiyor.
• Hızlı Başlangıç: Julien ve Simon, önce yavaş ama çalışan bir MVP teslim edip, karmaşıklığı sadece gerçekten gerekliyse artırmayı öneriyor.

6. Eski Yaratıcısı Ayrılmış Karmaşık Bir Stack Devralındığında Ne Yapılmalı?

Dokümantasyonu olmayan bir altyapıyı devralmak, veri mühendisliğinin en zor sınavlarından biridir.

• Çalışana Dokunmayın: Julien'in mottosu net: "Bugün çalışan şeye dokunma." Önce fonksiyonelliği eşleştirin, sonra değer katmaya başlayın.
• Tepeden Tırnağa Analiz: Ben, önce kullanıcılarla konuşup iş mantığını anlamayı, sonra kodun derinliklerine inmeyi öneriyor. Simon ise kullanılan araçlar artık güncel olmasa bile önce sistemi çalıştırmayı ve adım adım iyileştirme planı yapmayı tavsiye ediyor.

7. Linux Becerileri Ne Kadar Gerekli ve Nasıl Öğrenilir?

Bulut sistemlerine rağmen Linux, veri mühendisliğinin omurgası olmaya devam ediyor.

• İş Başında Öğrenme: Tüm uzmanlar, Bash ile terminalde dosya yönetimi ve otomasyon yapmanın temeller olduğunu belirtiyor.
• Vim Yetkinliği: Simon ve Ben, terminalde dosya düzenlemek için Vim (veya Neovim) öğrenmenin ve en önemlisi "Vim'den çıkabilmenin" hayati olduğunu esprili ama ciddi bir dille hatırlatıyor.

8. İş Biriminin "Excel Olarak Alabilir Miyiz?" Talebi Nasıl Karşılanmalı?

Modern dashboardlar varken Excel talebi duymak moral bozucu olabilir, ancak uzmanlar buna farklı bakıyor.

• Excel'i Kabul Edin: Simon ve Julien, Excel'i bir "kazan-kazan" fırsatı olarak görüyor. Kullanıcıların Excel'de kurduğu karmaşık mantıkları izleyerek gerçek ihtiyaçlarını anlayabilir ve bu mantığı pipeline'ınıza dahil edebilirsiniz.
• Prototip Olarak Kullanın: Ben, çıktılarını genellikle bir veri ihracı olarak başlatarak kullanıcıların veriyi nasıl işlediğini gözlemlemeyi tercih ediyor.

9. Bulut Maliyetlerini (Cloud Costs) Nasıl Tasarruf Edersiniz?

inOps, modern veri mühendisliğinin ayrılmaz bir parçası haline geldi.

• Ayak İzini Bilin: Mehdi, günde kaç pipeline çalıştığını ve en çok hangi veri setlerinin kullanıldığını bilmenin optimizasyonu kolaylaştırdığını söylüyor.
• Teknik İyileştirme: Ben, uzun süren sorguları optimize etmeyi, gereksiz görünümleri kaldırmayı ve satıcı fiyatlarını müzakere etmeyi öneriyor.

10. Bir Veri Mühendisini "Daha İyi" Yapacak Tek İpucu Nedir?

Uzmanlar, kariyerlerini şekillendiren en büyük dersleri şu şekilde özetliyor:

• Mehdi: Konfor alanınızdan çıkın ve paydaşlarla (yazılımcılar, iş ekipleri) konuşun.
• Julien: Sistemlerin bozulacağını kabul edin ve "kurtarılabilirlik" (recoverability) için tasarım yapın.
• Simon: Veri modellemeye odaklanın ve iş kullanıcılarını merakla dinleyin.
• Ben: Sadece trendleri takip etmeyin; her sorun için devasa araçlar kullanmak yerine en basit ve etkili çözümü düşünün.

Veri mühendisliği kariyer yolu sadece kod yazmaktan değil, insanları, iş ihtiyaçlarını ve verinin hikayesini anlamaktan geçiyor. Teknik derinlik ve pratik sağduyu birleştiğinde, her türlü karmaşık veri yapısı yönetilebilir hale geliyor.