.jpg)
1. Data Annotator
התפקיד: Digital Accessibility או Data Annotator, אנליסט דאטה (נגישות דיגיטלית). זהו למעשה "המורההפרטי" של האלגוריתם. אם בעבר נדרשו אנשי QA לבדוק קוד, היום נדרשים אנשים שיבדקו שהמודל מבין את העולם נכון ויגשרו על הפער שביןהקוד הגולמי למציאות האנושית.
"ב-Evinced אנחנו פותרים את בעייתהנגישות בסקייל גבוה, ישירות בתוך קוד המקור. כלי ה-AIהגנריים הקיימים בשוק נוטים להזיות ולייצר קוד לא נגיש. התפקיד הזה הוא הגורםהאנושי שיוצר את גבולות הגזרה עבור ה-AI שלנו.המאמנים מלמדים את המודל להבין את הלוגיקה המורכבת של נגישות דיגיטלית, כדי שהכליםשלנו יוכלו להנחות מפתחים בזמן אמת, משלב התכנון ועד לתיקון האוטומטי", אומריוסי סינט, Chief Scientist בחברה, המפתחת כליםלמפתחים להטמעת נגישות בסקייל גבוה באפליקציות ווב ומובייל.
מה עושים בפועל?
העבודה היומיומית היא שילוב של בקרת איכות וחינוך, להפוך את הידעהאנושי למוח דיגיטלי שיודע למנוע תקלות לפני שהן נוצרות:
בניית ה-GroundTruth:יצירה ותיקון של דאטה-סטים איכותיים שמשמשים לאימון והערכה של המודלים, כדי שידעולזהות כשלי נגישות שאוטומציה רגילה מפספסת. הדבר נעשה באמצעות תיוג (Annotation) וסיווג מדויק של תבניות (Patterns) בקודהמקור של עמודי אינטרנט, בהתאם לטבלת כללים מובנית וקשיחה. המטרה היא למנוע מה-AI להזותאו לייצר קוד לא נגיש.
"התחום של תיוג נתונים קיים כבר כעשור (בעיקר לזיהוי תמונות),אבל התפקיד בגרסתו הנוכחית, כמאמן נתוני נגישות דיגיטלית מובנים, פרץ בשנתייםהאחרונות, מאז כניסת ChatGPT והמודלים הגדולים, הצורךהפך מאקוטי לקריטי. המודלים הגיעו לרמה שהם יודעים לענות, אבל כדי שהם יהיושימושיים עסקית ולא יפלטו שטויות, הם חייבים את השכבה האנושית הזו שנבנית ממשעכשיו. הבנו שאנחנו חייבים שכבה של מאמנים אנושיים שיתווכו למודל את הניואנסיםהדקים של חווית המשתמש והנגישות הדיגיטלית, ששום מכונה עדיין לא יודעת ללמודלבד", אומר סינט.
דרישות התפקיד
התפקיד שובר את תקרת הזכוכית של "בוגרי 8200 בלבד". נדרשתחשיבה לוגית חדה, ירידה לפרטים ואוריינטציה טכנית בסיסית, אך לא נדרש ניסיוןבפיתוח
הכשרה
כרגע, כמעט ואין קורסים פורמליים באוניברסיטאות, וזה חלק מההזדמנות.ההכשרה ב-Evinced מתמקדת בהבנת עקרונותהנגישות הדיגיטלית והמתודולוגיה הייחודית שלנו לזיהוי רכיבים. תוך זמן קצר,העובדים לומדים להשתמש בכלים הפנימיים שלנו כדי לאמן את המודל. זהו תהליך למידהמהיר המאפשר להשתלב בליבת העשייה של חברת סטארט-אפ מובילה.
שכר:התשלום עבור תפקיד זה הוא שעתי ונע בין 65-100 שקל לשעה.
2. Prompt Engineer
התפקיד: מהנדסי הפרומפטים אחראים על פיתוח, שיפור וניהול פיצ'רים מבוססימודלי שפה (LLM). הם פועלים בסינרגיה עם מחלקות המחקר והדאטה כדי לבנות יכולות AIחכמות.
מה עושים בפועל?
תכנון ניסויים, בניית Workflows שלפרומפטים, יצירת מתודולוגיות הערכה (Evaluation)והטמעה במוצר תוך שימוש בארכיטקטורות מורכבות. העבודה נעשית בשיתוף עם אנשי המחקר,הפיתוח והמוצר.
דרישות התפקיד
חשיבה אנליטית ומוצרית, הכרות עמוקה עם התנהגות מודלי שפה וידע בסיסיבפיתוח. מועמדים פוטנציאלים לתפקיד זה יכולים להיות בעלי ניסיון באנליטיקה ובפיתוחוכן אנשי מוצר עם אוריינטציה טכנולוגית.
הכשרה
כיום יש הכשרה זמינה לתפקיד בתוך חברת גונג וכן ניתן למצוא הכשרהבאמצעות קורסים מקוונים המוצעים על ידי OpenAI או DeepLearning AI .
שכר:טווח השכר משתנה ומותאם לרקע והניסיון של העובד וכן בהתאם להגדרת התפקיד המתהווהלאורך זמן.
3. זיהוי חולשות: AI Security Researcher
התפקיד: מדובר בתפקיד שעוסק בזיהוי חולשות במודלים של בינה מלאכותית ובפיתוחמנגנוני הגנה. ככל שצ'אט בוטים ומודלי שפה נכנסים לארגונים, הם הופכים חשופיםלמתקפות והדלפות מידע. תפקיד זה מתמקד בזיהוי החולשות האלה ובניית הגנות.
מה עושים בפועל?
בודקים איך אפשר לתקוף מודל, מאתרים פרצות, ומפתחים מודלים או כליםשמזהים ועוצרים את המתקפות. העבודה משלבת ניסויים, הערכת עמידות של מודל, ושיתוףפעולה עם צוותי פיתוח כדי להטמיע את ההגנות במוצר חי. "מדובר בתפקיד חדש יחסיתשקיים כשנה עד שנתיים, אשר נולד בגלל הקצב שבו מודלי שפה נכנסו למוצריםאמיתיים", אומר יהונתן עזריה, מוביל צוות תשתיות AI ו-AI Security Researcher בחברת אימפרבה.
דרישות התפקיד
בדרך כלל מחפשים מדעני נתונים עם רקע בסייבר, או חוקרי סייבר עם הבנהעמוקה במודלי שפה. נדרשת יכולת מחקרית, ידע באימון מודלים, והיכרות טובה עם מתקפותעל מודלי AI.
הכשרה:אין מסלול הכשרה רשמי. רוב האנשים מגיעים עם רקע של עיבוד שפות טבעיות, מודלי שפהודאטה סיינס, למידת מכונה או מחקר סייבר ומתרגלים את התחום תוך כדי עבודה.
טווח שכר
בסטארטאפים וחברות טכנולוגיה גדולות בישראל אפשר לראות טווח בין 40ל-60 אלף שקל בהתאם לניסיון.
4. המהנדס בשטח: FDE (Forward Deployed Engineer)
התפקיד: מדובר בתפקיד היברידי המשלב באדם אחד: מהנדס, יועץ וגורם מיישם. ה-FDE נמצאאצל הלקוח על מנת להבטיח שפרוייקטים של AI לאיתקעו בשלב הפיילוט אלא יהפכו למוצר חי בפועל.
מה עושים בתפקיד?
ה-FDE נמצא אצל הלקוח, מבין את הצרכים האמיתיים של הארגון, מתכנן, מיישםומפעיל פתרונות כמו סוכני AIארגוניים שמותאמים במיוחד לאותו לקוח. הוא גם מתורגמן ארגוני - 'מדבר קוד' עם אנשיהפיתוח ואסטרטגיה עסקית עם ההנהלה. מעבר לכך הוא משמש צינור מידע חיוני בחזרהלחברה שמספקת את המוצר ומאפשר לשפר אותו בהתאם למה שקורה בשטח. בפועל זהו"מהנדס בשטח" שמחבר בין הטכנולוגיה לערך העסקי בזמן אמת.
דרישות התפקיד
מדובר בתפקיד שקיים היום בסיילספורס ודורש שילוב חזק של ניסיון טכניבליבת ה-AI (כגון RAG ופיתוח Front/Back-End) יחד עם הבנה אסטרטגית (הנדסת פרומפטים, Data Analytics) כדי לתכנן ולהטמיע פתרונות מבוססי נתונים. מועמדים פוטנציאלייםהם מהנדסי תוכנה מנוסים בעלי מנטליות ויכולת למידה, המכירים את מחזור חיי הפיתוח,ומוכנים לפתח מומחיות ספציפית בפתרונות סיילספורס (כגון Apex, Lightning Web Components ו-Agentforce) ובניהול קשרי לקוחות.
הכשרה:בחברה יש תוכנית הכשרה פנימית לתפקיד
שכר:תואם לשכר של מהנדס תוכנה בשוק
5. המפתח ההוליסטי: Fullstack AI Engineer
התפקיד: מפתח fullstackהמתמקד בפיתוח מקצה לקצה של מוצרי AI.התפקיד כולל אחריות על מוצרים ופיצ׳רים שמשלבים AI החלמשלב הרעיון ועד לאחריות על מוצר שלם ועובד בproduction. "תהליך יצירת תפקידים חדשים בתחום AI הואלמעשה שילוב הכרחי בין מומחיות טכנולוגית למומחיות בדומיין של החברה. לדוגמההתפקידים החדשים אצלנו משלבים תחומי ידע עם התמחות ב-AI, כךשהמומחה החדש הוא לא רק מדען נתונים או רק מפתח, אלא איש מקצוע שמבין אתהטכנולוגיה ואת האתגר המיסויי בו-זמנית, ומחבר את שניהם לפתרון הוליסטי",אומר דניאל מרקוס, שותף מייסד, CTO ו- CPO בחברתapril.
מה עושים בפועל?
ספציפית בחברה התפקיד Fullstack AI Engineer מתמקדבפיתוח מקצה לקצה של מוצרי AI בחברהאשר פיתחה טכנולוגיה המתרגמת את חוקי המס האמריקאי לאלגוריתמים חכמים. המהנדסבתפקיד זה אחראי על שילוב יכולות AIבמוצרי החברה הפונים ללקוחות חיצוניים. התפקיד כולל אינטגרציות עם מודלי שפהגדולים (LLMs), בניית מערכות Evals(הערכת ביצועי ה-AI), איסוף וסידור נתונים, בניית אינטראקציית אדם-מכונה וביצוע Prompt Engineering.
דרישות התפקיד
שש שנות ניסיון ומעלה, בפיתוח full stack לפחות שנת ניסיון אחת בפיתוח מוצרי AI עדלשלב ה production עבור משתמשים אמיתיים.
הכשרה:כיוםלא קיימת הכשרה חיצונית לתפקיד הזה. ב-april ישהכשרה פנימית לתפקיד.
שכר:30-50 אלף שקל
6. הגשר בין תוכן לטכנולוגיה: Director of AI Content & Innovation
התפקיד: זהו תפקיד שנמצא בנקודת המפגש בין טכנולוגיה, תוכן ומוצר. המהות היאלהוביל חדשנות ביצירת תוכן וטכנולוגיה, לבחון יכולות AIולתרגם אותן לתהליכי יצירה המעניקים ערך למשתמשים.
מה עושים בפועל?
בחינת טכנולוגיות חדשות, עבודה צמודה עם המוצר לתכנון מסלול המשתמש,וחינוך השוק והלקוחות לשימוש נכון בכלים. "במסגרת התפקיד אני אחראי על בחינתטכנולוגיות AI חדשות והערכת התאמתן למוצרי Artlist האם הן מייצרות ערך, מה רמת הבשלות שלהן, ומההפוטנציאל ליתרון תחרותי", מספר עידן יונאס, Director of AI Content & Innovation בחברה.
דרישות התפקיד
התפקיד מתאים לאנשים מולטידיסיפלינריים בעלי יכולת חקר, המגשרים ביןטכנולוגיה, תוכן ומוצר. נדרש שילוב ייחודי של הבנה עמוקה במודלי AIוכתיבת קוד (Frontend/Backend), לצד ניסיון מעשיביצירת תוכן (וידאו/מוזיקה) ועבודה עם כלים מורכבים. התכונות הקריטיות הן גמישותמחשבתית ויכולת למידה מהירה של כלים חדשים בקצב מהיר.
הכשרה:אין היום מסלול רשמי שמכשיר ישירות לתפקיד אך מי שנכנס מגיע משילוב של ניסיוןביצירה דיגיטלית, עבודה עם כלים טכנולוגיים ו-AI, ידעתיאורטי ומעשי בתוכן, חשיפה לסביבות מוצריות וטכנולוגיות, למידה עצמאית והתנסותבמודלי AI.
7. קידום תוכן לבינה מלאכותית - AI Optimization Specialist (AIO)
התפקיד: ממש כפי שמומחי SEOמבצעים אופטימיזציה לגוגל, ה-AIO דואגשהתוכן והידע הארגוני "יאונדקסו" נכון ויופיעו בצורה מדויקת בתוך מודלישפה גדולים (LLMs). ה-AIO מתפקדכמומחה SEO למערכות AI. הואמבצע אופטימיזציה למידע שעליו מסתמכים מודלי השפה כדי לייצר תשובות.
מה עושים בפועל?
העבודה היומיומית כוללת אופטימיזציה לשליפה ודיוק של מידע ב-AI,ניהול אופן ה'אינדוקס' של תוכן עבור LLMs, הרצתניסויים לשיפור דיוק והפחתת טעויות, שיתוף פעולה עם צוותי תוכן, מוצר ושירותלקוחות, ניטור ביצועי AI - בדומה למעקב אחרדירוגי חיפוש ב-SEO. "בסופו של דבר, ה-AIO מבטיחשה-AI מציג את התוכן המדויק, הרלוונטי והמותגי ביותר - וכך מחזק אתהנראות והאמון של המשתמשים", אומרת קסנדרה לאונרד, AI Optimization Specialist (AIO), בחברת Unframe AI.
לדבריה, מדובר בתפקיד חדש בתעשייה אשר נוצר ממש לאחרונה בחברה כדילתמוך באופן בו המוצרים מבוססי AI שלהמפרשים ומספקים מידע. "התפקיד משקף נוף מקצועי מתפתח - מקצוע חדש שנולד עבורממשק חדש שלא היה קיים לפני שה-AI הפךלערוץ מידע מרכזי לגישה למידע".
דרישות התפקיד
נדרשת הבנה באיך LLMsמתנהגים, ידע בעיצוב ושיפור פרומפטים והבנה כיצד לבנות תוכן, מטא דאטה ונכסי ידעכך שמערכות AI יוכלו לשלוף מידע בצורה מדויקת. נדרשות יכולות כתיבה חזקות, חשיבהאנליטית ויכולת להעריך ולשפר תוצרי AI.
ניסיון טכני מהווה ייתרון אך אינו חובה. מועמדים אפשריים יכוליםלהגיע מתחום פרומפט-אנג'ינירינג, אסטרטגיית תוכן, UX Writing, SEO, אופרציות מוצר, או רקעים היברידיים שמשלבים יכולות לשוניות עםסקרנות טכנולוגית. זהו תפקיד לאנשים שנמצאים בצומת שבין שפה, לוגיקה ו-AI.
הכשרה:יש כיום תוכניות מתפתחות בתחום פרומפט-אנג'ינירינג, אופטימיזציה ל-LLMs,ועיצוב תוכן מותאם-AI. בנוסף, ב-Unframe מספקים הדרכה ייעודית כדי להכיר לעומק את המערכת.
שכר:תפקידים דומים בשוק נעים לרוב בטווח של 20–25 אלף שקל בחודש, והתגמול עבור משרה זוצפוי להיות תואם לרף זה.
8. AIDeveloper
התפקיד: פיתוח פתרונות GenAIמתקדמים כגון צ'אט-בוטים, תשתיות RAGואפליקציות מבוססות סוכנים (Agents).
מה עושים בפועל?
התפקיד שקיים כיום באלעד מערכות כולל עבודה צמודה עם צוותי דאטה וענןלצורך פיתוח פתרונות ותכנון ארכיטקטורות Multi-agent,פיתוח ב-Python, ועבודה צמודה עם צוותי Cloud ו-Dataלפריסת המודלים בארגון כולל צ'אט-בוטים, תשתיות MCPs, RAG ואפליקציות Agentic.התפקיד כולל תכנון ויישום פתרונות AIהמבוססות על ארכיטקטורות מולטי אייג'נט, מסגרות פיתוח מתקדמות ל-LLMs;פיתוח שירותי AI מודולריים בפייתון תוך דגש על יציבות ויכולת התאמה, שיתוף פעולהעם צוותי הענן ושילוב יכולות AIבפרוייקטי דאטה רחבי היקף תוך יצירת התאמה מלאה לפלטפורמות הדאטה הארגוניות.
דרישות התפקיד
יתאימו לתפקיד מפתחים עם 1-3 שנות ניסיון ב-LLMsבסביבת Production, ניסיון עם Vector Databases ושליטה ב-Python וענן.AI Developers מנוסים ובעלי אורינטציהחזקה לעולמות הדאטה, לתכנון ופיתוח מערכות מבוססות Agentsואפליקציות חכמות המופעלות על ידי LLMs.
הכשרה:אין כיום הכשרה ספציפית לתפקיד.
שכר:בהתאם לשנות הניסיון.
9.מוביל השינוי - AI Director / Head of AI Transformation
התפקיד: מדובר בתפקיד אסטרטגי שנועד לחבר את כל מחלקות הארגון למהפכת ה-AI. הואאינו עוסק רק בטכנולוגיה אלא בראש ובראשונה בשינוי תרבותי וארגוני: החל מהטמעתאוטומציות וכלים המעצימים את העובד ועד הסתכלות מחודשת על תהליכי הליבה וחלוקתאחריות חדשה בין האדם למכונה.
מה עושים בפועל?
בוחנים מחדש תהליכי ליבה ושואלים "למה אנחנו עובדים ככה?".לאחר מכן בונים פתרונות טכנולוגיים מדוייקים בתהליכי העבודה. "ההצלחה מגיעהמשיתוף פעולה הדוק עם אנשי מפתח בתוך המחלקות עצמן. אנחנו יושבים יחד ומשלבים אתהידע המקצועי העמוק שלהם עם הכלים שאני מביא", אומר דור בנק, AI Director בחברת Justt.
דרישות התפקיד
נדרשים אנשים 'דו לשוניים' שיודעים לדבר גם טכנולוגיה וגם 'ביזנס'.כדי להצליח צריך לדעת להבין בדיוק מה הכאב של אנשי מכירות, HR אותפקידים אחרים ואז לתרגם את הצורך לפתרון. לא חייבים להיות מתכנתים אבל חייביםלהיות בעלי אוריינטציה טכנולוגית חזקה ותשוקה לחדשנות.
התכונה החשובה ביותר היא סקרנות ויכולת למידה עצמית מהירה. בגללהאופי ההיברידי מועמדים מגיעים ממגוון תחומים: מנהלי מוצר, אנשי אופרציהטכנולוגיים או יזמים בנשמתם.
הכשרה
נכון להיום אין מסלול אקדמי פורמלי לתפקיד זה, שכן הטכנולוגיה רצהבקצב מסחרר. ההכשרה היא בעיקר אוטודידקטית ומעשית: היא נרכשת דרך "ידייםמלוכלכות" בפיתוח אוטומציות וחיבור להבנה עסקית, או להפך – דרך ניסיון ניהולישהתרחב לעולמות הטכנולוגיים. המפתח הוא ההתנסות והיישום בשטח.
שכר: תואםלמנהל פיתוח.
10. מהנדס מוצר המשלב בינה מלאכותית : Product Engineering
התפקיד: בעקבות כניסת כלי ה-AIלעולמות הפיתוח נוצר בחברת אינקרדיבילד תפקיד חדש - Product Engineering , מהנדס מוצר שתפקידו להבטיח שהמוצר מותאם לשחרור לשוק כבר בשלבמוקדם, עוד לפני תהליכי הפיתוח המסורתיים. בנוסף, התפקיד כולל שימוש בכלי AIייעודיים שמאפשרים לבצע פיתוח מתקדם כבר בשלב תכנון המוצר, יכולת שבעבר לא הייתהחלק מעבודת צוותי המוצר.
מה עושים בתפקיד בפועל?
מהנדס ה-ProductEngineering משלבכלי AI ייעודיים לאורך כל תהליך בניית המוצר: ממחקר ואפיון, דרך בנייתאב־טיפוס, ועד פיתוח בפועל, משימות שבעבר היה נדרש גם צוות פיתוח ואנליסטים עבורם.שימוש נכון בכלים הללו מאפשר להרחיב את היכולות והתפוקה בשלבים מוקדמים, לקצרמשמעותית את לוחות הזמנים ולזרז את יציאת המוצר לשוק.
דרישות התפקיד
המועמדים האידיאליים הם אנשים שמגיעים מעולמות המוצר אך מחזיקים גםבהיכרות עם תחום הפיתוח, תפקיד היברידי שמצריך יכולת הבנה טכנית גבוהה לצד חשיבהאסטרטגית, ראייה מערכתית, למידה מהירה וניהול קשר רציף עם לקוחות.
הכשרה:ההכשרה כיום נעשית בתוך החברה, ומותאמת לכלים, לתהליכים וליכולות ה-AIהייחודיים שאינקרדיבילד מביאה איתה.
שכרהשכר נקבע על פי ניסיון ורקע טכני, ובהתאם לטווחים המקובלים בשוק.
