Yazılımcı pazarı

Yazılım geliştirici olarak iş aramak garip biçimde hem çok kolaylaşıyor hem de çok zorlaşıyor. Zorlaşmasının nedeni gereken bilgi ve deneyim seviyesinin sürekli artması. Kolaylaşmasının nedeni ise şirketlerin yazılımcı ihtiyacının bu seviyeden daha hızlı biçimde yükselmesi.

Mesela Amerika gibi güçlü CS (Computer Science, Bilgisayar Bilimleri) bölümlerine sahip üniversitelerin olduğu ve bir yandan da yurtdışından yazılımcı ithal eden bir ülkede, iyi bir yazılımcı bulup işe almak beklenmedik kadar güç bir iş. İlk önce verdikleri astronomik rakamlarla Wall Street ve keyifli ortamıyla üniversiteler bu kitlenin kaymağını topluyor, daha sonra da Google, Apple, Microsoft, Facebook, vb gibi isim sahibi firmalar. Kalanları kapabilmek için de küçük startuplar daha "cool" olma ve gelecekte dünyayı ele geçirme umutları satmakta birbirleriyle yarışmaktalar.

Bu kıran kırana ortamın iş ve işçi arayışını hallice değiştirmiş olması şaşırtıcı değil.

İşverenler başvuru beklemek yerine iyi geliştiricilerin takıldığı ortamlarda araştırma yapıp buldukları potansiyel adaylara görüşme teklifi gönderiyorlar. Büyük çaplı olanlar üniversitelere yerleşip potansiyel sahibi öğrencilerden stajyer kapmaya çalışıyor. Araştırma ortamlarından birisi diğer geliştiricilerin sosyal ağları. LinkedIn gibi profesyonel sosyal ağ siteleri, StackOverflow, TopCoder gibi bilgi paylaşımı ve yarışmalar yapılan siteler, özgür yazılım projelerine ev sahipliği yapan GitHub, GoogleCode gibi siteler belli başlı kaynaklar.

Ancak kendinizi görünür kılmanın en kolay ve etkili yolu bir özgür yazılım projesine katkıda bulunmak. Bu konuda geçen sene başında Javascript'çilerin ismini tanıyacağı bir geliştirici, John Resig İşe alma söz konusu olduğunda, bir Github commit'ini herhangi bir CV'ye tercih ederim diye bir laf etmişti ve epey tartışma yaratmıştı. Bu kapalı kod üreten işlerde çalışanların çok işine gelen bir durum değil. Bir şirkette onbeş yıl çalıştıktan sonra elinizde başkalarına göstermeye izniniz olan herhangi bir örnek kodunuz olmayabilir. Ancak eşitsiz ve acımasız da olsa gidişat bu yönde, çünkü birisinin yazılım becerisini değerlendirmenin en kolay ve hızlı yolu yazdığı koda bakmak. Özgür yazılım projelerinde kişinin test ve belge üretme, diğer geliştiricilerle ve kullanıcılarla birlikte çalışma gibi çok daha önemli özellikleri de bir ayna gibi görülebiliyor.

Tabii ki her projenin görünürlüğü farklı derecede. İş ilanlarından güncel bir derleme yaparsak, mesela Nginx, haproxy, Hadoop, memcache, Redis, MongoDB, puppet, vb gibi özgür yazılımlar epey sık geçiyor. Dolayısıyla bunlar üzerindeki deneyim ve katkılarınız daha çok ilgi çekme şansına sahip. Yazılımların sayfalarında yada şirketlerin mesela performansla ilgili sunumlarında neler kullandıklarını daha yakından görebilirsiniz.

Bir şekilde bağlantıya geçtikten sonraki adım ön eleme. Burada genelde daha önce yaptığınız işler, şirketin neler yaptığı, işin ilginizi çekip çekmediği gibi daha klasik konular konuşulmakta ve mesela şirketin yazılımcılarından biriyle kısa süreli bir telefon görüşmesi yapıp teknik bilginiz değerlendirilmekteydi. Ancak son zamanlarda arttığını gördüğüm bir uygulama daha var. Size bir problem ve bu problemi çözmek için yazılmaya başlanmış bir program gönderiyorlar, birkaç saat içinde programın hatalarını ayıklayıp, yeni özellikler ekleyip, belki bazı kısımları daha düzgün şekilde yeniden yapılandırıp geri gönderiyorsunuz. Programın çalışması kolayca test edilebileceği için şirketin yazılımcılarının incelemesinden önce epey bir eleme yapılabiliyor.

Asıl görüşme kısmı ise neredeyse tamamen Google modeline dönmüş durumda. Yarım gün falan süren, tamamen teknik konulardan oluşan ve tahtada kod yazılan zorlu bir sınav. Ağaç ve graph yapıları, arama ve sıralama, karmaşıklık gibi teorik konular, bildiğiniz programlama dilinin en ince detayları, işletim sistemi, ağ ve bilgisayar mimarisi. Bazı firmalar bu konsepti yalnızca gördükleri kadarıyla taklit ettikleri için, anlamsız derecede zor yada adaletsiz sorular sorabilirler. Bazı firmalar ise üniversite CS eğitiminin üzerinde ve gerçekten etkileyici yanıtlar bekleyebilir. Burada başarılı olmak için günceli takip etmek gerekiyor. Bildiğiniz sıralama algoritmaları Quick, merge ve heapsort'tan ibaret olmasın. Ağaç deyince aklınıza binary tree değil, Suffix tree, R tree, Radix tree, Judy array falan gelsin.

Bu konuları öğrenecek bir dolu kaynak var internette. Mesela AI Class, Udacity ve ML Class özellikle istatistiksel yöntemler ve yapay zeka konusunda çok başarılı kaynaklar. Bir diğer yardımcı da yine özgür yazılımlar. Favori yazılımlarınızın hangi algoritmaları kullandığına baktınız mı hiç? Mesela bellekte bir kopyalama işlemini nasıl en hızlı yaparsınız? eğer glibc kodunu açıp memcpy fonksiyonuna baktıysanız cevabı görmüşsünüzdür :) Ya da mesela onbinlerce bağlantıyı aynı anda yönetebilen bir sunucu nasıl yazılır? Nginx, lighttpd ve Apache gibi özgür yazılımların içinde buna dair ipuçları olsa gerek değil mi?

Bütün bu tantana yalnızca almışken daha iyi elemanı alalım kaygısından ya da beğenilen bir şirkete girmeye çalışmaktan kaynaklanmıyor. Gelişen teknoloji ve artan kullanıcı sayısıyla birlikte işlenen veri inanılmaz boyutlara ulaştı ve bu veriden çıkarılacak anlamlı sonuçlara, en başta reklam sektörü tarafından, çok büyük paralar ödeniyor. Dolayısıyla daha hızlı, daha az kaynak kullanan, daha başarılı sonuç üreten ürünler aslan payını kapıyor. Burada rekabet hem algoritma seviyesinde, hem de o algoritmayı en ideal biçimde gerçekleyeceğiniz uygulama seviyesinde.

Bu düzeye yalnızca dört senelik üniversite eğitimiyle (hele hele ar-ge yapılmayan ve seviyesi düşük üniversitelerde) ya da hobi seviyesinde bir programcılık ilgisiyle gelmek mümkün değil. Mutlaka zorlu problemlerle karşılaşıp bunlara çözümler geliştirmeniz, bir yandan da teorik bilgilerinizi sağlamlaştırmanız lazım.

Böyle bir hedefiniz varsa, stajınızı, çalışacağınız şirketleri, yapacağınız kişisel projeleri dikkatle seçmeniz gerekli. Mesela yüksek maaşlı ancak rutin ve yıpratıcı bir işe girip, uzun bir süre çalıştıktan sonra oraya çakılı kalıp, daha iyi bir noktaya geçme şansınız kalmadığını farkedebilirsiniz. Yaptığınız işin başkaları tarafından görülebilir olmaması ve yeni şeyler öğrenmenizi gerektirmemesi çok tehlikeli kariyer riskleri.

Post a comment