משרות AI בישראל

משרות AI בישראל - מה זה כולל בפועל

משרת AI היא לא בהכרח תפקיד של חוקר שמאמן מודלים. בפועל, המשרות בתחום מתחלקות לשתי משפחות גדולות:

• מי שבונה את המודלים - Machine Learning Engineer, Research Scientist, Data Scientist ו-Data Engineer. כאן נדרש רקע במתמטיקה, בסטטיסטיקה ובלמידת מכונה
• מי שבונה הכל מסביב - מפתחי תוכנה שמשלבים מודלים במוצר, מהנדסי חומרה ואמבדד שמפתחים שבבים ומערכות שמריצות מודלים, DevOps ו-MLOps שמתחזקים את התשתית, מנהלי מוצר שמגדירים פיצ'רים מבוססי AI, ואנשי QA שבודקים אותם

זו הנקודה שהכי מפתיעה מועמדים: ברשימת המשרות הפתוחות בחברות ה-AI באתר, תפקידי החומרה והתוכנה גדולים יותר מתפקידי הדאטה והמחקר. חברות כמו NVIDIA, Mobileye ו-Apple מגייסות בישראל בעיקר מהנדסי חומרה, אמבדד ותוכנה לצד צוותי האלגוריתמים. כלומר אפשר לעבוד בליבת תעשיית ה-AI גם בלי תואר שני בלמידת מכונה.

כל המשרות הפתוחות בחברות שמסווגות כחברות AI מרוכזות בעמוד משרות בחברות AI.

תפקידי AI נפוצים ומה עושים בהם

• Machine Learning Engineer - מהנדס למידת מכונה. מאמן מודלים ומעביר אותם לפרודקשן: איסוף ועיבוד דאטה, אימון, הערכת ביצועים, אופטימיזציה והטמעה במוצר. זהו התפקיד המבוקש ביותר בתחום
• Research Scientist - חוקר אלגוריתמים. עובד על בעיות פתוחות, קורא ומיישם מאמרים ולעיתים מפרסם בעצמו. לרוב נדרש תואר מתקדם
• Data Scientist - מדען נתונים. מתרגם שאלה עסקית למודל או לניסוי, בונה תחזיות ומודד השפעה
• Data Engineer - מהנדס נתונים. בונה את הצנרת שמביאה דאטה נקי ואמין למודלים, ובלעדיו שום מודל לא רץ בפרודקשן
• Data Analyst - דאטה אנליסט. נקודת כניסה נפוצה לעולם הדאטה, עם דגש על SQL, ויזואליזציה והבנה עסקית
• Software Engineer - מפתחי תוכנה שבונים מוצרים מעל מודלים: אינטגרציה של מודלי שפה, RAG, ניהול prompts, עלויות וזמני תגובה
• מהנדס חומרה ומהנדס אמבדד - שבבי AI, מאיצים וחומרה לרכב אוטונומי. תחום חזק במיוחד בישראל
• DevOps ו-MLOps - תשתיות אימון והרצה, GPU, ניטור מודלים ושחרור גרסאות
• מנהל מוצר - מגדיר יכולות מבוססות AI, מודד את איכות הפלט ומחליט מתי המודל טוב מספיק כדי לשחרר
• Robotics Engineer - רובוטיקה, תפיסה חישובית ומערכות אוטונומיות

מה צריך לדעת כדי להתקבל למשרת AI

למסלול המחקר והמודלים:

• Python ומעליו PyTorch או TensorFlow
• יסודות למידת מכונה - רגרסיה, סיווג, overfitting, אימות ובחירת מטריקות
• מתמטיקה - אלגברה לינארית, הסתברות וסטטיסטיקה
• עבודה עם דאטה - SQL, ניקוי נתונים ובניית מערכי אימון
• מודלי שפה בפועל - prompting, RAG, embeddings, fine-tuning והערכת איכות של פלט
• MLOps - Docker, ענן, ניהול גרסאות של מודלים וניטור

למסלול ההנדסי שסביב המודלים:

• פיתוח תוכנה חזק בשפה אחת לפחות, ועבודה עם APIs ומערכות מבוזרות
• הבנה של עלויות וזמני תגובה - מודל שעובד יפה בדמו ולא עומד בעומס הוא בעיה הנדסית
• בדיקות ואמינות - איך בודקים פיצ'ר שהפלט שלו לא דטרמיניסטי
• בחומרה - עיבוד אותות, ארכיטקטורת מעבדים, אימות ותכנון לצריכת הספק

בכל המסלולים שווה להביא תיק עבודות: פרויקט אמיתי שרץ, מאמר שיישמתם, תרומה לקוד פתוח או פתרון מקצה לקצה של בעיה עם דאטה אמיתי. בתחום שבו כולם כותבים "ניסיון ב-AI" בקורות החיים, פרויקט שאפשר להריץ עושה את ההבדל.

איפה מרוכזות משרות ה-AI בישראל

• תל אביב - הריכוז הגדול ביותר של משרות AI, מסטארטאפים בשלבים מוקדמים ועד מרכזי פיתוח של חברות בינלאומיות. ראו גם חברות הייטק בתל אביב
• חיפה והצפון - מרכזי פיתוח ומחקר גדולים, עם זיקה חזקה לטכניון. ראו חברות הייטק בחיפה
• הרצליה - מרכזי פיתוח של חברות בינלאומיות וחברות סייבר שמשלבות AI. ראו חברות הייטק בהרצליה
• ירושלים - מוקד חזק של ראייה ממוחשבת ורכב אוטונומי, בין היתר בזכות Mobileye, Lightricks ו-OrCam. ראו חברות הייטק בירושלים
• שרון, פתח תקווה ורמת גן - מרכזי פיתוח של חברות גדולות במרחק נסיעה קצר מהמרכז
• באר שבע והדרום - מוקד סייבר ודאטה שממשיך לגדול. ראו חברות הייטק בבאר שבע

חברות AI בישראל שמגייסות

ברשימה שבראש העמוד מופיעות חברות ה-AI עם הכי הרבה ביקורות עובדים ב-eightyk. כמה מהשמות הבולטים בתחום:

• מאיצים וחומרה ל-AI - NVIDIA, Hailo, Apple, Ceva
• רכב אוטונומי וראייה ממוחשבת - Mobileye, OrCam
• מודלי שפה ו-AI גנרטיבי - AI21 Labs, Lightricks, Gong
• מרכזי פיתוח בינלאומיים - Google, Microsoft, Amazon
• סייבר מבוסס AI - Check Point, Palo Alto Networks, SentinelOne, Cyera
• תשתיות דאטה ו-AI - VAST Data, JFrog, Coralogix
• בריאות ופינטק מבוססי AI - Aidoc, Lemonade

לכל חברה יש עמוד עם ביקורות עובדים, וידויי שכר, שאלות ראיון ומשרות פתוחות - שווה לקרוא לפני שמגישים מועמדות.

כמה מרוויחים במשרות AI?

תפקידי AI ולמידת מכונה נמצאים בדרך כלל בקצה הגבוה של טווחי השכר בהייטק, יחד עם סייבר ופינטק. יחד עם זאת, "ממוצע שכר ב-AI" הוא מספר חסר משמעות: הפער בין Data Analyst ג'וניור לבין ML Engineer סיניור בחברה בינלאומית הוא עצום, וגם סוג החברה משנה - בסטארטאפ מוקדם חלק מהתגמול מגיע באופציות.

במקום ממוצעים, כדאי להסתכל על וידויי שכר לפי תפקיד, ותק וחברה ספציפית, ולקרוא גם על אופציות ומניות בהייטק לפני משא ומתן.

איך נכנסים לתחום ה-AI

אם אתם בתחילת הדרך: שימו לב שרוב משרות ה-AI מיועדות לוותק בינוני ומעלה, ומשרות ג'וניור בתחום הן מיעוט קטן מההיצע. המסלול המעשי הוא לרוב עקיף - להיכנס כמפתח תוכנה, כ-Data Analyst או כמהנדס נתונים, ולהתקדם פנימה לתפקיד מודלים אחרי שנה-שנתיים. ראו משרות הייטק ללא ניסיון ומשרות לסטודנטים.

אם אתם כבר בהייטק: המעבר הקל ביותר הוא מתוך התפקיד הנוכחי - מפתח שמתחיל לקחת משימות של אינטגרציית מודלים, אנליסט שעובר למידול, או מהנדס אמבדד שנכנס לפרויקט של הרצת מודלים על הקצה. ראו משרות הייטק עם ניסיון.

בכל מקרה: בנו פרויקט אחד שלם שמדגים יכולת מקצה לקצה, ועדכנו את קורות החיים כך שיופיעו בהם הכלים, המודלים והתוצאות - ולא רק המילה AI.

הראיון למשרת AI

תהליך גיוס לתפקיד AI כולל בדרך כלל ראיון קוד, שאלות על יסודות למידת מכונה, לעיתים תכנון מערכת ML ולא פעם מטלת בית עם דאטה אמיתי. שווה לקרוא איך זה נראה בפועל בעמוד ראיון עבודה עם AI ולתרגל את ראיון הקוד בעמוד ליטקוד ושאלות ראיון.

לפני הראיון, חפשו את החברה וקראו מה שאלו מועמדים שעברו את התהליך לפניכם.

קישורים שימושיים

• משרות בחברות AI - כל המשרות הפתוחות בחברות AI בישראל
• ראיון עבודה עם AI - הכנה לראיון בעידן הבינה המלאכותית
• משרות הייטק בישראל - מדריך כללי לחיפוש עבודה בהייטק
• משרות פיתוח תוכנה - תפקידי פיתוח לכל הרמות
• משכורות הייטק - וידויי שכר אמיתיים לפי תפקיד וחברה