Data Scientist

הזדמנות מצוינת להשתלב כ־ Data Scientist בצוות AI & Big Data של אחד התחומים המרתקים והמשפיעים ביותר – עולם הבריאות.
התפקיד כולל פיתוח והטמעה של פתרונות מבוססי Data Science בעולם הרפואי, תוך עבודה עם דאטה טאבולרי וטקסטואלי, שילוב של מודלי ML קלאסיים עם טכנולוגיות מתקדמות מעולמות ה־ Generative AI, ועבודה צמודה עם מגוון רחב של גורמים עסקיים וטכנולוגיים בארגון.
תחומי אחריות:
הובלה של פרויקטים מקצה לקצה: הגדרת הבעיה העסקית, אפיון, הגדרת מדדי הצלחה (KPIs) ,פיתוח מודלים ופריסה בסביבת ייצור.
פיתוח והטמעה של מודלי Machine Learning ו-NLP: עיבוד טקסטים ממקורות רפואיים מגוונים למשימות כגון סיווג (Classification), חילוץ מידע (Extraction) ואחזור (Retrieval).
פיתוח סביבות Gen AI מתקדמות: תכנון ובניית סוכנים חכמים (Agents / Workflows), פיתוח שרתי MCP, ניהול הקשר ומימוש ארכיטקטורות RAG.
ניתוח והערכה (Evaluation & Observability): חילוץ תובנות עסקיות, ביצוע ניתוחי שגיאות מעמיקים ומעקב אחר ביצועי המודלים.
עבודה מול תשתיות Big Data: הבנה מעמיקה ופיתוח בסביבות הכוללות Elastic, Kafka, Spark, Redis ו-vLLM.
שיתוף פעולה הדוק עם Data Engineers, אנליסטים ומומחי דומיין רפואיים ליצירת פתרונות בעלי ערך אמיתי. דרישות לפחות 3 שנות ניסיון בפיתוח מודלים בעולם ה־DS/ML, עם הבנה חזקה ומעשית ב-Classic ML – חובה.
ניסיון משמעותי ב-NLP הכולל עבודה עם מודלים פתוחים, הבנה של Transformers, BERT LoRA ו-SFT – חובה.
ניסיון משמעותי ומוכח (Hands-on) של לפחות שנה בפיתוח סוכנים מבוססי GEN AI, כלי Tool Calling, וטכניקות Prompt Optimization – חובה.
לפחות 3 שנות ניסיון בפיתוח בסביבות Python ו־SQL ברמה גבוהה מאוד – חובה.
ניסיון בהעלאת קוד ל־Production, עם תהליכי CI/CD, Git, וסביבות פיתוח/QA/ייצור (כגון Docker) – חובה.
ניסיון עם תשתיות כגון Spark / Elasticsearch / Kafka / Redis / vLLM – יתרון.
תואר שני רלוונטי – יתרון.
יכולת למידה עצמאית.
תקשורת בין אישית גבוהה ויכולת הצגה בפורומים שונים.
חשיבה ביקורתית.
חשיבה אנליטית ויכולת פתרון בעיות.