הורייזון טכנולוגיות
Data & Bi
46980
מדען/ית נתונים בכיר/ה – Tech Lead בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית
לארגון ממשלתי גדול בירושלים/תל אביב דרוש/ה מדען/ית נתונים בכיר/ה – Tech Lead בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית
עבודה במודל היברידי!
תיאור התפקיד:הובלה מקצועית וטכנולוגית (Tech Lead) של קבוצת הבינה המלאכותית הגנרטיבית באגף AI, משלב גיבוש הארכיטקטורה והמחקר (PoC) ועד לפיתוח מעשי (Hands-on), העברה לייצור (Production) וניטור.
התפקיד כולל גיבוש מתודולוגיות, תכנון ארכיטקטורות מקצה לקצה, הובלת פרויקטי RAG, Text-to-SQL, הקמת שכבות סמנטיות, והנחיה מקצועית של צוותי דאטה, פיתוח וספקים.
עיקרי האחריות בתפקיד:
הובלה טכנולוגית ו-Hands-on: פיתוח מעשי (Python/SQL) של רכיבי ליבה, סוכנים (Agentic AI), אבות-טיפוס, מנועי RAG ומסדי נתונים וקטוריים, לצד ביצוע Code Review והנחיית הצוות.
ארכיטקטורה ושכבה סמנטית: תכנון ופיתוח שכבה סמנטית (אונטולוגיות, מטא-דאטה) המקשרת בין דאטה מובנה/לא מובנה למודלי שפה, וכן בניית פתרונות Text-to-SQL להמרת שפה טבעית לשאילתות.
הערכה, LLMOps וייצור: הגדרת מדדי איכות, בניית Golden Sets ומתודולוגיות Evaluation (דיוק, הזיות, עלויות), והעברת פתרונות לייצור תוך הטמעת תהליכי DataOps/MLOps וניהול סיכונים (אבטחה, הטיות, איכות).
ניהול פרויקטים וממשקים: הובלת ארכיטקטורה ו-Design Review מול ספקים, מנהלי מוצר, ארכיטקטים וצוותים רב-תחומיים, תוך יישום כללי משילות דאטה ו-Responsible AI.
דרישות:
ניסיון מקצועי: לפחות 7 שנות ניסיון בתפקידי Data (אנליטיקה, הנדסת נתונים, Data Science או פיתוח BI), מתוכן לפחות 3 שנות ניסיון מעשי בתחום ה-Data Science.
השכלה (אחת מהחלופות):
תואר שני (M.Sc) ומעלה בהנדסה, מדעי המחשב, סטטיסטיקה, חקר ביצועים, מדעי הנתונים או מתמטיקה.
או: תואר שלישי (Ph.D) בתחום כלשהו + לפחות 9 שנות ניסיון מקצועי בדאטה.
מומחיות ב-GenAI & NLP: ניסיון מוכח בפיתוח והעברה לייצור של מערכות RAG (Chunking, Embeddings, Reranking), מסדי נתונים וקטוריים, פתרונות Text-to-SQL, Prompt Engineering וסוכנים (Agentic AI).
פיתוח וארכיטקטורה: יכולות פיתוח גבוהות ב-Python ו-SQL, ניסיון בגיבוש ארכיטקטורות מורכבות בסביבת ענן, ואופטימיזציה של ביצועים.
Evaluation & MLOps: ניסיון בבניית תהליכי הערכה (Evaluation) למערכות GenAI/NLP והטמעת תהליכי DataOps / MLOps / LLMOps בסביבת ייצור.
מנהיגות וממשקים: ניסיון בהובלת פרויקטי AI מורכבים (מ-PoC עד Production), ביצוע ביקורות מקצועיות לספקים, ויכולת הצגת נושאים מורכבים להנהלה.
ניסיון ארגוני: ניסיון בעבודה בארגונים גדולים, גופים ממשלתיים או סביבות עתירות מידע ורגולציה.
תחום דעת: היכרות עם עולמות המס – יתרון משמעותי.
סגור חלון פופ-אפ
