מחפשים את השלב הבא בקריירה?
שלחו קורות חיים, אנחנו נדאג לכל השאר.
משרות אלגוריתמים
Algorithm Engineer/ Data Scientist בחברה בתחום ה- Intelligence
משרה חמהיושבים באיזור המרכז - קו רכבת, משלבים מודל היברידי ומונים כ-15 עובדים ובצמיחה.
מהות התפקיד: עבודה כחלק מצוות, מחקר ופיתוח אלגוריתמים בעולמות של Graph Analysis, Statistical processing, Unsupervised/ Supervised Machine /Deep learning עובדים בPython ו-Java עם Pandas, networkX, iGraph, SKlearn, Pytorch, Tensorflow, Keras.
- 3 שנות ניסיון כ- Algorithm Engineer/Data Science
- ניסיון עם לפחות 2 מהתחומים הבאים: Graph Analysis, Statistical Processing, Unsupervised/Supervised Machine/Deep Learning
- BSc ומעלה
Deep Learning Lead בחברת סטארטאפ מרשימה
משרה חמהמהות התפקיד: התפקיד כולל הובלה טכנולוגית של התחום תוך Hands On בעבודת Research to Production, מחקר ופיתוח אלגוריתמים בתחום של ראייה ממוחשבת וDeep Learning למשימות כגון Semantic segmentation, Depth estimation, Navigation , Image registration ,Object detection , Obstacles Detection, Safe landing zones ועוד, באמצעות Transformers וכתיבת קוד ב- Python לספריות Tensorflow, Pytorch
- 4 שנות ניסיון כאלגוריתמאי/ת
- תואר MSc
- ניסיון ב- Deep Learning
- ניסיון ב- Computer Vision
Algorithm Tech/Team Lead בחברת סטארט-אפ יציבה
משרה חמהמהות התפקיד: התפקיד כולל ניהול משימות, הובלת פרויקטים מקצה לקצה, הובלת צוות של 4 עובדים, סיוע בגיוסים עתידיים. לתפקיד פוטנציאל צמיחה בתוך החברה לפוזיציה ניהולית, שילוב של כ50% Hands On.עיסוק בעבודת אלגוריתמיקה מגוונת, עבודת Machine Learning/Data learning מעמיקה, פיתוח אלגוריתמים גם בתחומי Computer Vision ו- Signal Processing. ייעודי למטרות Space Revolution. עובדים עם Keras, Pytorch, Tensorflow, CNN, Machine Vision, Image Processing, GIS, satellite.
• תואר שני
• 7 שנות ניסיון בתחום
• 3 שנות ניסיון ב-Machine Learning
• 3 שנות ניסיון ב- Computer Vision
• היכרות עם אחד מהבאים: TensorFlow, Keras, Torch
Senior Machine Learning Developer במיזם פורץ דרך!
משרה חמהמהות התפקיד: הצטרפות לקבוצת הפיתוח בכפיפות לדירקטור, 100% עבודת Hands On, עבודה עם הטכנולוגיות: PyTorch, TensorFlow, Tensor RT, ONNX, Triton Inference Servers Microservices Architecture, K8S, Elasticsearch (including Vectors Search), MongoDB .
- 3 שנות ניסיון בפיתוח Python
- ניסיון ב- AI ו- Machine Learning
- ניסיון ב- Docker\Microservices
Data Scientist בחברה מרשימה!
משרה חמההחברה יושבת בתל אביב- קו רכבת, משלבת מודל היברידי ומונה 150 עובדים.
מהות התפקיד: עבודה כחלק מצוות, כולל 40% מהזמן מחקר וביתר הזמן פיתוח ויישום אלגוריתמים בתחום של Unsupervised/ Supervised Machine/ Deep Learning, מדובר על דאטה טבלאי ומודלים מתמטיים קלאסיים, עובדים עם Python- Numpy, Scipy, Pandas, Scikit, Time Series\ LSTM, AWS, Spark, SageMaker. יש אפשרות לשמש בתקן של הובלה ומנטורינג ליתר חברי הצוות למי שירצה ויתאים.
- תואר שני
- 4 שנות ניסיון כ- Data Scientist
- ניסיון ב- Machine Learning
- ניסיון בכתיבת קוד
Computer Vision Engineer בחברה חדשנית ומשגשגת!
משרה חמההחברה יושבת בתל אביב- קו רכבת, משלבת מודל היברידי ומונה 10,000 עובדים בעולם ו- 85 עובדים בארץ.
מהות התפקיד: Computer Vision Engineer כחלק מצוות, הדגש על Image Processing, Video Processing ו- Data של טקסט. עוסקים בעבודת מחקר עד Production עם Machine/Deep Learning ב- Python לספריות Pytorch, Tensorflow, Keras, עבודה ב- Scale בסביבת Cloud, NoSQL, Big Data.
- 3 שנות ניסיון ב- Video Processing/ Image Processing
- ניסיון ב- Python
- תואר ראשון טכנולוגי
Machine Learning Team Lead בחברה מדהימה ורווחית
משרה חמהמהות התפקיד: התפקיד בדיווח ל-Chief Scientist, וכולל ניהול שלושה אנשי צוות, שילוב של כ50% Hands On, עוסקים באימון מודלים ואלגוריתמיקה, בעבודת Data science עם Deep Learning ו-Machine Learning.
לפרטים נוספים, שלח/י קורות חיים
- תואר שני רלוונטי
- שנה ניסיון לפחות כראש/ת צוות
- ניסיון של שנתיים לפחות ב- Deep Learning
- ניסיון ב-Python
Data Scientist בחברת Fintech מובילה
משרה חמההתפקיד כולל הצטרפות לאחת ממחלקות המחקר הגדולות בארץ! החברה ברובה מורכבת מחוקרים מובילים, שמחולקים לקבוצות לפי מוצרי החברה. התפקיד למחלקת ה Credit, שהיא מחלקת ה- Core business עליה מתבססים רוב מוצרי החברה.
מדובר בתפקיד בדגש מחקרי, ייעודי לבעלי/ות תארים מתקדמים/ דוקטורט, עבודת מחקר ופיתוח מודלים של Machine Learning ב- Python על Tabular data, משימות Distributions, Statistical testing, Regression- Xgboost, Predictive modeling ועוד
החברה יושבת ליד בתל אביב ליד קו רכבת, עובדים במודל של עד יומיים מהבית.
- 5 שנות ניסיון כ-Data Scientist
Algorithms Engineer בחברת הייטק ותיקה, גלובאלית, הנסחרת בבורסה
משרה חמהיושבים בהוד השרון, משלבים מודל של שלושה ימים מהבית, מונים כ700 עובדים גלובלית ,מתוכם 170 בישראל.
- 3 שנות ניסיון בפיתוח אלגורתמים
- 3 שנות ניסיון ב-Machine Learning
- ניסיון בפיתוח ++C
- תואר ראשון טכנולוגי
Research Engineer בחברת יוניקורן מובילה
משרה חמההחברה מתמחה בפיתוח מעבד Deep Learning שיכול להריץ יישומים משובצים של אינטליגנציה מלאכותית, המעבד מסוגל להריץ יישומי AI על גבי מכשירי קצה המותקנים במכשירים שונים כמו רחפנים, מוצרי בית חכם, מצלמות, טלוויזיות, מוצרי AR/VR, מוצרים לבישים, מכשירי IoT שונים ועוד. מונים 200 עובדים, יושבים בתל אביב (קו רכבת) ומשלבים עבודה במודל היברידי.
מהות התפקיד: עבודה כחלק מצוות ה- Model Optimization אשר אחראי לחלק קריטי ב-SDK שמפתחת החברה, הצוות מפתח וחוקר את כל הנושאים הנומריים הקשורים בדחיסת מודלים של רשתות נוירונים על מנת שירוצו בצורה מיטבית על החומרה. הצוות אחראי גם למחקר של האלגוריתמים הקשורים בדחיסה וגם למימושם, מפתח שיטות לPruning וחוקר בעיות קוונטיזציה שמגיעות מלקוחות. עובדים בPython על משימות Quantization , עם Computer Vision, Deep .Learning, Machine Learning
- 5 שנות ניסיון בפיתוח C/Python/Matlab
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.
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.
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.
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.