Bu çalışmada, bilgisayar mühendisliği öğrencilerinin teknik becerilerine ve akademik performanslarına göre hangi mesleki alanda çalışabileceklerinin makine öğrenme algoritmaları ile tahmin edilmesi ve bu tahminlerin açıklanabilir yapay zekâ (AYZ) teknikleriyle değerlendirilmesi amaçlanmıştır. 174 öğrenciden oluşan özgün veri kümesinde, genel not ortalaması, programlama dili yeterlilikleri, proje bilgileri ve staj alanları yer almaktadır. AdaBoost, Decision Tree, Gradient Boosting, KNN, Logistic Regression, Naive Bayes, Random Forest, SVC algoritmaları LazyClassifier ile kıyaslanmış ve en başarılı Gradient Boosting ve Decision Tree modelleri hiperparametre optimizasyonu ile eğitilmiştir. En yüksek doğruluk Gradient Boosting algoritması ile %97 olarak elde edilmiştir. Modelin kararları SHAP ve LIME algoritmalarıyla yorumlanarak modelin açıklanabilirliği sağlanmıştır. Sonuçlar, önerilen yöntemin kariyer yönlendirme ve eğitim planlamasında kullanılabilir olduğunu göstermektedir.