Ali-Reza Adl-Tabatabai, Gitar’ın Kurucusu ve CEO’su – Röportaj Serisi

Ali-Reza Adl-Tabatabai, Gitar’ın Kurucusu ve CEO’su, kariyeri Silicon Valley’deki en etkili teknoloji şirketlerinde geçmiş bir mühendislik lideridir. Uber, Google, Facebook, Intel, AMD ve IBM gibi şirketlerde çalışmıştır. Gitar’ı 2023 yılında kurmadan önce, Uber’de Mühendislik Senior Direktörü olarak görev yaptı ve şirketin geliştirici platformu girişimlerini yönetti. Daha önceki rollerinde Google’da Site Reliability Engineering için sorumlulukları vardı.

Erken kariyerinde, Intel Labs ve Facebook’un HipHop VM ekibinde derleyici teknolojileri, sanal makineler, paralel hesaplama sistemleri ve donanım optimizasyonu üzerine çalıştı. Ayrıca Stanford Üniversitesi’nde ileri derleyici tasarımı dersleri verdi. Programlama dilleri, altyapı güvenilirliği, geliştirici araçları ve büyük ölçekli sistem mimarisi konularındaki deneyimi, onu AI destekli yazılım mühendisliği alanındaki önemli bir figür haline getirdi.

Gitar, AI destekli yazılım geliştirme sonucu ortaya çıkan bir sorunu çözmeye odaklanıyor: makine tarafından oluşturulan kodu doğrulamak ve güvence altına almak. Platform, kod incelemesi, CI/CD pipeline hatalarını araştırmak, hataları ve güvenlik açıklarını tespit etmek, düzeltmeler önermek ve mevcut mühendislik iş akışlarına entegre olmak için AI ajanlarını kullanıyor.

Uber, Google ve Intel Labs’de mühendislik liderliği yaptınız. Bu deneyimler size Gitar’ı kurma fikrini nasıl verdi ve neden kod doğrulamaya odaklandınız?

Uber, Google, Facebook ve Intel Labs’de farklı ölçeklerde geliştirici platformları üzerinde çalıştım ve her seferinde aynı dersi öğrendim: geliştirici deneyimi bir rekabet avantajıdır. Büyük şirketlerde, geliştiricilerin hızlı ve verimli çalışabilmesi için iyi araçlara ihtiyaç vardır. Geliştiriciler, kendilerini akışta tutan ve zahmetli işleri otomatikleştiren araçlar ister.

AI destekli kod oluşturma, birçok ekibin “kod aşırı yükü” ile karşı karşıya kalmasına neden oluyor. Bu problem ne kadar önemli ve ekipler nerede en çok mücadele veriyor?

Kod oluşturma değil, kodun oluşturulmasından sonraki süreçlerde sorunlar ortaya çıkıyor. AI araçları, pull request’leri hızlı bir şekilde üretiyor, ancak bu, ekiplerin bunları incelemesi ve onaylaması için baskı oluşturuyor.

Endüstri genel olarak kod oluşturmayı hızlandırmaya odaklandı. Kod doğrulaması neden göz ardı edildi ve neden artık daha kritik hale geliyor?

Kod oluşturma sonrası süreçler, aynı hızda gelişmedi. Kod üretimi arttıkça, sonraki süreçler de buna uyum sağlamak zorunda kalıyor. Kod incelemesi, CI/CD pipeline’ları ve güvenlik kontrolleri gibi adımlar, artan kod üretimi ile birlikte daha da önemli hale geliyor.

Gitar, kod incelemesi, test ve sürekli entegrasyon (CI) iş akışlarını otomatikleştirmek için AI ajanlarını kullanıyor. Bu ajanlar geleneksel statik analiz araçlarından ve kurallara dayalı pipeline’lardan nasıl farklı?

Gerçek bir ajan, sadece komutlara cevap vermekle kalmaz, aynı zamanda çok adımlı işleri yönetir, planlar, araçları kullanır, bağlamı takip eder ve görevleri insan müdahalesi olmadan ilerletir.

Gitar, kod doğrulama sürecinin güvenilirliğini nasıl sağlar ve ekiplerin buna güvenmesini nasıl sağlar?

Çalışan bir model, işleri küçük adımlara bölmek, net sınırlar tanımlamak, çıktıları sürekli doğrulamak ve riskli kararları insanlara bırakmaktır. Ajanlar, kod incelemesi ve hata tespiti gibi görevleri otomatikleştirebilir, ancak insan müdahalesi olmadan değil.

Gitar, ekiplere kendi ajanlarını oluşturma imkanı sunuyor. Bu, büyük şirketlerin benimsemesi için ne kadar önemli ve en interessan kullanım örnekleri neler?

Özelleştirme, büyük şirketlerin benimsemesi için çok önemli. Her platform ekibi, CI iş akışlarını şirketin özel ihtiyaçlarına göre uyarlamak için önemli kaynaklar harcar. Gitar, bu süreci basitleştirerek, ekiplerin doğal dil komutları ile özel kontroller oluşturmasına olanak tanır.

Modern mühendislik ekipleri, GitHub, GitLab ve Jira gibi karmaşık araç yığınlarına güveniyor. Gitar’ın mevcut iş akışlarına entegre olması neden bu kadar önemli?

Benimsemeye ulaşmak için, geliştiricilere mevcut araçlarında destek olmak gerekiyor. Geliştiriciler, yeni yüzeyler öğrenmek, yeni paneller kontrol etmek veya araçlar arasında geçiş yapmak istemiyor. Mevcut iş akışlarının daha hızlı ve sessiz çalışmasını istiyorlar.

Senior mühendislerin rolleri, AI’nin kodlama sürecini daha fazla üstlendiği gelecek yıllarda nasıl evrilecek?

Şu anda, senior mühendisler koordinasyon rollerine kayıyor ve logları birleştiriyor, sorunları teşhis ediyor ve neyin güvenli bir şekilde birleştirilebileceğini kararlaştırıyor. Bu, sistem yük altında kırıldığında ortaya çıkan bir rol.

Gitar, platformunu ölçeklemek için 9 milyon dolar yatırım aldı. Bu sermayeyi kullanmak için öncelikli hedefleriniz neler ve bir yıl içinde başarı nasıl görünüyor?

Sermaye, iki öncelikli alana odaklanıyor: pazarlama ve ürün geliştirme. Geliştirici farkındalığını artırarak, büyük şirketlerin kod tabanlarında Gitar’ı çalıştırmasını hedefliyoruz. Ürün tarafında, tam otomatik kod doğrulama ve kalite vizyonuna doğru ilerlemeye devam ediyoruz.

Harika röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi için Gitar‘ı ziyaret edebilirsiniz.