הצהרת שימוש בעוגיות (Cookies):
אנו משתמשים בעוגיות (Cookies) ובטכנולוגיות דומות לצורך הפעלת האתר, ניתוח שימוש, שיפור חוויית הגלישה, והתאמת תכנים ושירותים להעדפותיך.
חלק מהעוגיות הינן חיוניות לתפעול האתר, ואחרות נועדו למטרות סטטיסטיות, שיווקיות או מותאמות אישית.
לחיצה על "אישור" מהווה הסכמה לשימוש בכל סוגי העוגיות כמפורט במדיניות הפרטיות שלנו. ניתן לשנות את הגדרות העוגיות בכל עת באמצעות לחיצה על "ניהול הגדרות".
מחפשים את השלב הבא בקריירה?
שלחו קורות חיים, אנחנו נדאג לכל השאר.
שותפים להצלחה
משרות אלגוריתמים
נמצאו 1098 תוצאות חיפוש:
Data Scientist בחברת Cybersecurity
משרה חמהתיאור המשרה:
החברה מפתחת מערכות מבוסס ענן המאפשרת תקשורת ארגונית מאובטחת ומהירה. מטרת החברה היא לספק מענה להפחתת מורכבויות IT, על-ידי כינוס יכולות תקשורת ואבטחה ארגוניות בענן לפלטפורמה אחת, תוך הגברת יעילות ומהירות בתהליכי האבטחה בעלויות תפעול נמוכות. .החברה ממוקמת בתל אביב- קו רכבת, משלבת מודל עבודה היברידי ומונה מאות עובדים גלובלית.
מהות התפקיד: הצטרפות לצוות Data Science האחראי על מחקר יישומי ופיתוח מודלים לזיהוי תקיפות, אנומליות ובעיות Networking, תוך שימוש ב־Big Data, Machine Learning ו־LLMs. עבודה ישירה עם כמויות עצומות של Network Traffic Data, פיתוח אלגוריתמים מבוססי Python על גבי Cloud Infrastructure. בין המשימות: פיתוח מודלים ל־Anomaly Detection, Asset Identification, Phishing Detection, שיפור תשתיות מבוססות GPT, ובנייה של Event Pipelines עם גישה מלאה ל־Customer Traffic. עבודה בטכנולוגיות מרכזיות Python, LLM/AI, Spark, Hive, Hadoop, TensorFlow, PyTorch, GPT, AWS/GCP, SaaS, Cybersecurity, Networking, Anomaly Detection.
דרישות המשרה:
- 3 שנות ניסיון כ־Data Scientist
- ניסיון מעשי ב־Cybersecurity או Networking
- שליטה באלגוריתמים קלאסיים של Machine Learning ו־Supervised/Unsupervised Learning
- ניסיון עם Big Data Tools
מס' משרה: 151164
Senior Data Scientist
משרה חמהתיאור המשרה:
חברת Start-Up המפתחת כלי למטרת ניטור Data Center בטכנולוגיית Machine Learning.פיתחו פתרון AI למיטוב סביבת המחייה של קשישים לטובת ארגוני בריאות בארה"ב
דרישות המשרה:
5+ שנות ניסיון כ- Data Scientist
ניסיון חזק ב- NLP+ Deep Learning
ניסיון ב- Python
B.SC במדעי המחשב או תחום אחר רלוונטי.
מס' משרה: 93543
Machine Learning Infra Engineer בחברת סטארט־אפ
משרה חמהתיאור המשרה:
החברה מפתחת מוצר פורץ דרך בתחום Foundation Models ו־Multimodal AI. בונים כעת את אחת ממעבדות ה־AI המרשימות שנראו בארץ.החברה ממוקמת בתל אביב- קו רכבת קלה, משלבת מודל עבודה היברידי נוח ומונה 12 עובדים.
מהות התפקיד: חלק מצוות חזק שעוסק בפיתוח תשתיות לאימון מבוזר בקלאסטרים עתירי GPU, כולל שימוש ב-PyTorch DDP, Reinforcement Learning, Distributed Training, Clusters, CUDA, כוללת בניית Pipelines מתקדמים בסביבות Multi-node עם מאות GPUs.
דרישות המשרה:
- שנתיים ניסיון כ-Machine Learning Engineer/Researcher
- ניסיון באימון של מינימום 50 GPU clusters
- ניסיון בפיתוח ב-++Python/Cuda/C
- ניסיון בהקמת Data Pipelines
מס' משרה: 151122
Machine Learning Research Engineer בחברה טכנולוגית
משרה חמהתיאור המשרה:
החברה פיתחה טכנולוגיה המאפשרת שליטה על מכונות יצור במפעלים תעשייתיים הגדולים בעולם באופן מלא, מנתחת את ה-Data המופק מהמכונות ומבצעת אופטימיזציה של תהליכי יצור רציפים. מדובר בחברה שהיא AI Native, ליבת הטכנולוגיה שלה מושתת על AI, מפתחים טכנולוגיית קצה בתחום ה-Deep Reinforcement Learning. החברה ממוקמת באזור המרכז- קו רכבת, משלבת מודל עבודה היברידי של שלושה ימי עבודה מהבית ומונה 180 עובדים גלובלית, 60 מתוכם בישראל.
מהות התפקיד: חלק מצוות, עיסוק ב-RL לצורך אופטימיזציה של תהליכי יצור רציף. עבודה עם RL, Deep Learning, AutoML, Time Series, Transformers, RNN, GCP, AWS, Distributed Training, Signal Processing, Control Theory, Production, Research, Scaling, Deployment, Python.
דרישות המשרה:
- 5 שנות ניסיון כ-Senior
- ניסיון בעבודה עם Deep Learning
- ניסיון בעבודה עם Machine Learning
- תואר טכנולוגי שני
מס' משרה: 151115
Group Leader בחברת אבטחת מידע
משרה חמהתיאור המשרה:
החברה פיתחה מערכת המשתמשת ב-LLM Agents לצורך זיהוי אוטומטי ותיקון של חולשות אבטחה בקוד תוכנה. מדובר בפיתוח בחזית המחקר, עם מקום רב ליצירתיות וחופש פעולה.החברה ממוקמת בתל אביב- קו רכבת, משלבת מודל עבודה היברידי ומונה 14 עובדים גלובלית, 10 מתוכם בארץ.
מהות התפקיד: פונקציה ראשונה ובכירה בדיווח ישיר ל-VP R&D, הכולל מחקר, פיתוח ואימון מודלים מבוססי LLM Agents לטובת Automation בתחום אבטחת הקוד. עיצוב Agents המסוגלים לזהות חולשות בקוד, להציע תיקונים, להעריך את תקפותם ולבצע Orchestration מורכב בין כלים ומודלים. הדגש הוא על Prompt Engineering, ניסויים בסביבות Sandbox, בניית Validation Loops ו-Context Engineering, דגש על מחקר ופיתוח LLM. עבודה צמודה למפתחים שיהיו אחראיים על ה-Production ועל ה-MLOps.
דרישות המשרה:
- תואר ראשון מדעי
- 5 שנות ניסיון באלגוריתמים/Machine Learning/Data Science
- ניסיון בתור LLM Researcher/Engineer/AI Engineer
- ניסיון עם LangChain/LanGraph
מס' משרה: 151427
Data Scientist בחברת סטארט-אפ
משרה חמהתיאור המשרה:
החברה מפתחת פלטפורמה שעוסקת בשוק של ניטור וניהול תשתיות קריטיות. החברה משתמשת בסיבים אופטיים שכבר פרושים בשטח ומנטרת באמצעותם גבולות מדיניים ביבשה ובים, רשתות חשמל, צנרות להולכת נפט, גז ומים, כבישים, מסילות רכבת ורשתות תקשורת. החברה ממוקמת בתל אביב- קו רכבת, משלבת מודל עבודה היברידי ומונה 100 עובדים.
מהות התפקיד: מחקר ופיתוח של מודלים מבוססי Machine Learning ו-Signal Processing, עבודה עם Data סנסורי גולמי, הסקת משתני סביבה על בסיס ניתוח אותות בזמן אמת, כתיבת קוד ל-Production, ואחריות על פיתוח End-to-End של Pipelines אלגוריתמיים קריטיים לתשתיות. העבודה משלבת שיתוף פעולה עם צוותים אקדמיים, פרויקטים מול לקוחות בינלאומיים ויישום מחקר תיאורטי במערכות זמן אמת. עבודה עם טכנולוגיות עיקריות כגון Python, Time-Series, Signal Processing, Machine Learning, Deep Learning, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost, Production Pipelines, Low-level Sensor Data, DSP, Physics-based Modeling.
דרישות המשרה:
- 5 שנות ניסיון כ-Data Scientist
- ניסיון בעבודת Machine Learning
- ניסיון בפיזיקה/סיבים אופטים/סיגנלים
- ניסיון ב-Production
מס' משרה: 151072
Data Scientist בחברת Ad-Tech
משרה חמהתיאור המשרה:
החברה פיתחה פלטפורמות השוואה חכמות שמסייעות למיליוני משתמשים לקבל החלטות מדויקות, ופועלים בעיקר מול שוק ה־B2C האמריקאי. החברה ממוקמת בתל אביב- קו רכבת, משלבת מודל עבודה היברידי ומונה 400 עובדים.
מהות התפקיד: חלק מצוות ה-Data Science שנמצא בחזית הפיתוח, עם אחריות מלאה על Research to Production. התפקיד כולל פתרון בעיות מורכבות בתחום Machine Learning קלאסי- החל מאבחון בעיה עסקית, דרך עיבוד וניתוח Data, ועד לאימון מודלים, הטמעה ב־Production, ושיפור מתמיד באמצעות A/B Testing וכלים סטטיסטיים. שילוב יומיומי של פיתוח ב־Python, עבודה עם SQL, שימוש בספריות כגון Pandas, NumPy, Scikit-learn, ושיתוף פעולה עם צוותי Product, Engineering ו־Business. טכנולוגיות מרכזיות:Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Machine Learning, A/B Testing, AWS, Production Pipelines.
דרישות המשרה:
- תואר טכנולוגי
- 3 שנות ניסיון בעבודת Machine Learning קלאסי
- ניסיון בפיתוח ב-Python
מס' משרה: 151261
Machine Learning Researcher בחברת Fintech בתחומי Continual Learning ו־AI ל־Time Series
משרה חמהתיאור המשרה:
החברה פיתחה טכנולוגיות פורצות דרך בתחום Real-Time Continual Learning ו־Model Calibration, עם גישה ייחודית לשילוב של Deep Learning בנתוני Time Series בהקשרים פיננסיים. החברה ממוקמת באזור השרון, משלבת מודל עבודה היברידי ועבודה במודל בינלאומי.
מהות התפקיד: פוזיציה ראשונה ויחידה בארץ לצוות המחקר. מחקר ופיתוח יישומי בתחומי Time Series ו־Deep Learning. העבודה משלבת הבנה עמוקה של מגמות עדכניות בעולם, חקירה והעמקה במאמרים מובילים, לצד בניית כלים ומערכות. סביבת העבודה כוללת שימוש ב־Python, AWS, CI/CD ו־MLOps- Wandb, Kubeflow ו־MLflow. כ־40-50% מהזמן פיתוח כלים וארכיטקטורות, וכ־50–60% למחקר, ניסויים ושיפור מודלים קיימים.
הסטאק טכנולוגי: Deep Learning for Time Series, Python, PyTorch, Kubernetes, AWS, Kubeflow, MLflow, Wandb, Continual Learning, Experimentation Pipelines.
דרישות המשרה:
- 6 שנות ניסיון בתפקידי Machine Learning Research/Engineering
- ניסיון בפיתוח ב-Python
- ניסיון בעבודה עם Time Series
- ניסיון בעבודה עם Deep Learning
מס' משרה: 150911
Applied Data Scientist בחברת סטארט-אפ בתחום ה-AI & Health Care
משרה חמהתיאור המשרה:
החברה מפתחת מוצר שמספק לחברות מכשיר מבוסס AI המאפשר לעובדים שלהם להבין מה מגיע להם מבחינת ה-Health Insurance, כולל מתן מידע לגבי הליכים רפואיים שעתידים לעבור לפי ההיסטוריה הרפואית שלהם ואף קביעת תורים לרופאים בתחום. מצד שני, נותנים לחברות הביטוח מידע על המבוטחים שיכול להוזיל להם את העלויות במיליוני דולרים בחודש.החברה ממוקמת בתל אביב, משלבת מודל עבודה היברידי ומונה 100 עובדים.
מהות התפקיד: חלק מצוות ה־Chatbot- מוצר הליבה של החברה, עם אחריות על פיתוח והטמעה של מערכות AI חכמות. מיקוד במחקר יישומי, פיתוח מודלים והבאתם ל-Production, עיסוק ב-Machine Learning, בנייה והטמעה של מערכות RAG, שילוב יכולות AI בתכונות מוצר בניית מסגרות הערכה, מעקב אחר מגמות בתחום GenAI/LLMs, תרומה לפיתוח כלים פנימיים ותהליכי Evaluation, עבודה עם LLM Agents, כולל אינטראקציה טקסטואלית ומולטימודלית. ה-Stack:Python, Machine Learning, NLP, LLM, RAG, Vector Databases, Cloud, Agents, Dialogue, Conversational AI, Data Visualization, AI Assistant, Healthcare Data, Evaluation Frameworks, CI/CD.
דרישות המשרה:
- תואר מדעי
- 5 שנות ניסיון בתור Applied Data Scientist/Data Scientist/Machine Learning Engineer
- ניסיון עם NLP/LLM/עבודה עם מודלי שפה
- ניסיון בעבודה עם Machine Learning
מס' משרה: 150905
Data Scientist בחברת Gaming
משרה חמהתיאור המשרה:
החברה פיתחה פלטפורמה ועליה משחק ל-Mobile בעל עשרות אלפי הורדות ומאות אלפי משתמשים יומיים, בקצב צמיחה גבוה של עשרות אחוזים בשנה. מתמחים בתחום ה-Immersive Gaming (תחושה שהשחקן נמצא "שם" במהלך המשחק). החברה נמצאת במקום השלישי בארצות הברית במספר ההורדות והמשתמשים היומיים, עם קצב צמיחה המכפיל עצמו כל מספר חודשים. החברה ממוקמת בתל אביב- קו רכבת, משלבת מודל עבודה היברידי ומונה 80 עובדים.
מהות התפקיד: מחקר ופיתוח של מודלים מתקדמים כחלק מצוות ה־Data & Game Economy, חלוקה שווה בין שלבי המחקר והיישום. תפקיד עצמאי ויצירתי הכולל בנייה והטמעה של מודלים פרדיקטיביים מסוג Propensity Modeling, Survival Analysis ו-TTE, תוך שימוש ב־ML, NN ו־DNN על Time Series Data. העבודה נעשית בשיתוף פעולה עם צוותי Marketing, Finance ו־Game Economy, וכוללת גם בניית סימולטורים, פיתוח Online ו־Offline Models, ביצוע A/B Testing וניתוח השוואתי, פיתוח פתרונות מותאמים אישית לשיפור KPIs וחוויית שחקן. כל זאת תוך אחריות מלאה על שילוב המודלים ב־Production Environment, ודיווח לראש הצוות.
דרישות המשרה:
- תואר ראשון מדעי
- 4 שנות ניסיון בתור Data Scientist
- ניסיון בעבודה עם מודלי Deep Learning
- ניסיון בעבודה עם מודלי Machine Learning
מס' משרה: 150798
מה ההבדל בין Algorithm Engineer ל- Data Scientist?
שני התפקידים הללו מככבים בעמודי דרושים אלגוריתמים, ולכן חשוב להבין את ההבדל ביניהם, עם זאת, ההגדרות עשויות להשתנות בין חברות ולעיתים קיימת חפיפה בין התפקידים. מהנדס אלגוריתמים מתמקד בפיתוח, בשיפור ובמימוש של אלגוריתמים לפתרון בעיות מורכבות. הוא עשוי לפתח גישה חדשה, לשפר אלגוריתם קיים או להפוך פתרון מחקרי לרכיב יציב שעובד במוצר. הכלים הנפוצים כוללים Python, C++, MATLAB בחלק מהתחומים ולעיתים גם CUDA. Data Scientist מתמקד בדרך כלל בניתוח נתונים, בניית מודלים והפקת תובנות עבור צרכים עסקיים או מוצריים. הכלים הנפוצים כוללים Python, SQL, Pandas, Jupyter ולעיתים גם ספריות Machine Learning ו־Deep Learning.
בקצרה: מהנדס אלגוריתמים מתחיל בדרך כלל מבעיה אלגוריתמית או מערכתית, בעוד Data Scientist מתחיל לרוב משאלה עסקית או מנתונים ומנסה להפיק מהם תובנות, תחזיות או המלצות.
מה ההבדל בין התפקידים ML Engineer ו- ?Algorithm Engineer
ML Engineer אחראי להפוך מודלים של למידת מכונה למערכות שעובדות בפרודקשן ובסקייל, בעוד מהנדס אלגוריתמים מתמקד בפיתוח ואופטימיזציה של האלגוריתם עצמו- הדיוק, הביצועים והליבה החישובית.
Algorithm Engineer מפתח ומשפר את האלגוריתם או המודל עצמו. הוא עוסק בדיוק, בזמן ריצה, בצריכת זיכרון ובביצועים, ועובד בתחומים כמו Computer Vision, Signal Processing, Robotics, AI ואופטימיזציה. הכלים הנפוצים כוללים Python, C++ ולעיתים CUDA.
ML Engineer מתמקד בחיבור המודל למוצר ובהפעלתו בצורה יציבה ובקנה מידה גדול. התפקיד כולל לרוב הטמעה, ניטור ושיפור ביצועים. הכלים בתפקיד עשויים לכלול Python, PyTorch או TensorFlow, Docker, Kubernetes ושירותי ענן, בהתאם לאופי החברה והמוצר.
בעידן ה־AI הגבול בין התפקידים נעשה גמיש יותר, ובסטארטאפים אותו אדם עשוי לעסוק גם בפיתוח המודל וגם בהטמעתו במוצר.
בתור חברת השמה שמלווה אלפי תהליכי גיוס טכנולוגי בתחום האלגוריתמים אנחנו מכירים את הניסיון הרלוונטי שנדרש לכל משרה ומשרה ונדע לכוון אתכם למשרה שתהיה הכי רלוונטית ונכונה עבורכם.
מה ההבדל בין אלגוריתמאי שעובד בצוות מחקר לעומת צוות פיתוח?
משרות אלגוריתמים בצוותי מחקר שונות מאלו שבצוות פיתוח. עם זאת, בעידן ה־AI הגבול בין הצוותים נעשה גמיש יותר.
אלגוריתמאי בצוות מחקר מתמקד בפיתוח ובהערכה של גישות חדשות, בביצוע ניסויים ובהוכחת היתכנות.
אלגוריתמאי בצוות פיתוח מתמקד במימוש, באופטימיזציה ובהטמעה של האלגוריתם במוצר יציב ויעיל. בצוותי מחקר נפוץ יותר שימוש ב־Python, Jupyter, MATLAB ובספריות Machine Learning ו־Deep Learning.
בצוותי פיתוח נפוץ יותר שימוש ב־C++, Python וכלים לאופטימיזציה ולהטמעה בפרודקשן. עם זאת, בחברות רבות משתמשים באותן שפות וכלים בשני סוגי הצוותים.
ההבדל המרכזי אינו בהכרח בטכנולוגיה, אלא במטרת העבודה: מחקר מתמקד במציאת הפתרון, ופיתוח בהפיכתו לחלק ממוצר אמיתי.
איך אפשר למצוא משרות אלגוריתמים בסטרטאפים?
לנו בגוטפרנדס יש משרות בסטרטאפים שנמצאים בתחילת הדרך חלקן אפילו ב-stealth mode ומגייסות בשלב זה מתחת לרדאר. הן עדיין לא מפרסמות את השם שלהן או את המוצר שלכם ולכן מגייסות בדיסקרטיות. היתרון שלנו בתור גוטפרנדס, חברה עם רקורד מוכח בתעשייה, הוא שיש לנו קשרים עם אנשי מפתח בחברות הייטק גדולות ומוכרות ועם סטארטפים שנמצאי בתחילת הדרך. ולכן אנחנו חשופים למשרות האלה ונוכל לחבר אתכם לחברות הללו.