Data Science
דרישות:
5 שנות ניסיון ומעלה בתפקידי דאטה, מתוכן שנתיים לפחות ב- data science
ניסיון רב-תחומי בעולמות הדאטה, ובפיתוח אלגוריתמים בשיטות סטטיסטיות מתקדמות מבוססות AI, ML, DL וכד'.
ניסיון בביצוע עיבוד מקדים של כמויות גדולות של נתונים (Unstructured & Structured) וניתוחם כדי לגלות מגמות, דפוסים ותובנות נוספות.
ניסיון בפיתוח וביצוע מחקר נתונים באמצעות למידת מכונה, ניתוח סטטיסטי מתקדם ויכולות למידה עמוקה
ניסיון בפיתוח מודלים מבוסס LLM מסוגים שונים
ניסיון בפיתוח מודלי AI בסביבה עננית ושימוש בשירותים מנוהלים של GCP או AWS
ניסון בניהול ממשקי עבודה , ניהול תהליך אינטגרציה והטמעת מודלים
דרוש/ה מנהל/ת צוות אנליטיקה! לפרויקט חדשני בטכנולוגיות AI !
דרישות:
5 שנות ניסיון ומעלה בתפקידי דאטה, מתוכן שנתיים לפחות ב- data science
ניסיון מעשי בניהול צוות אנליסטים ו/או מדעני נתונים לפחות במשך 4 שנים בפרויקטים חוצי ארגון/פרויקטים לאומיים או בינלאומיים
ניסיון בפיתוח מודלים אנליטיים מורכבים כולל מודלי AI,ML,DL או מבוססי LLM ב שנתיים אחרונות
ניסיון מוכח בביצוע פרויקטים מורכבים בתחום הדאטה/הבינה המלאכותית
ניסיון בעבודה עם המגזר הציבורי או בחברות Enterprise
דרוש/ה ארכיטקט/ית DATA!
תיאור התפקיד:
בניה ויישום ארכיטקטורה מבוססת שירותי AI מנוהלים של ספקיות ענן , הובלה בפיתוח מודלים מורכבים של נתונים, אסטרטגיות ואלגוריתמים באמצעות ניתוחים אוטומטיים. תכנון ובקרה מקצועית על יישום ופיתוח מודלים סטטיסטיים ומתמטיים הכוללים חיזוי, סיווג, רשתות נוירונים (Deep Learning, למידת מכונה (Machine Learning) , NLP , הכירות עמוקה עם עולם ה LLM). ניהול מקצועי של צוות מדע הנתונים. נדרשת רמה גבוהה של הבנה והכירות עם כלים ומודלים הקיימים בשוק.
דרישות:
7 שנות ניסיון ומעלה בתפקידי דאטה, מתוכן 3 שנות ניסיון לפחות ב- data science
ניסיון בבנייה ויישום ארכיטקטורה למימוש מודלי AI מורכבים – בענן או On Premise ב 3 שנים אחרונות
הכירות מעמיקה עם עולם של שירותים מנוהלים בתחום AI של GCP/AWS ו Open Source ושימוש במודלי LLM בשנתיים אחרונים
ניסיון מעשי בניהול צוות מדעני נתונים לפחות במשך 4 שנים בפרויקטים חוצי ארגון/פרויקטים לאומיים או בינלאומיים
ניסיון רב-תחומי בעולמות הדאטה, ובפיתוח אלגוריתמים בשיטות סטטיסטיות מתקדמות מבוססות AI, ML, DL וכד'.
ניסיון בביצוע עיבוד מקדים של כמויות גדולות של נתונים (Unstructured & Structured) וניתוחם כדי לגלות מגמות, דפוסים ותובנות נוספות
ניסיון בעבודה עם המגזר הציבורי או בחברות Enterprise