תיאור התפקיד:
  • פיתוח, אימון והטמעה של מודלים סטטיסטיים ומודלי חיזוי על גבי פלטפורמת ה-Insights: חיזוי הוצאות, זיהוי חריגות (Anomaly Detection) בתהליכי שכר, רכש וכספים, ובניית בקרות חכמות מבוססות מודלים.
  • עבודה על אגם הנתונים בתחומי משאבי אנוש ושכר, רכש, כספים ותקציב – הבנת התהליך העסקי, הגדרת מדדים ומשתני מודל (Features) ובניית שכבות נתונים לצורכי המודלים.
  • ניתוח תהליכים לזיהוי כיוונים, מגמות, צווארי בקבוק וחריגות בתהליכי העבודה הממשלתיים, והמרתם לתובנות ברות-פעולה עבור היחידות העסקיות.
  • בניית ותחזוקת תהליכי נתונים (Pipelines) לצורכי המודלים בשיתוף מהנדסי הנתונים, לרבות שימוש בכלי תזמון ועיבוד, והנגשת תוצרי המודל לשכבת ה-BI ולצרכני המידע.
  • פיתוח יכולות GenAI/LLM בסביבה המאובטחת של הפלטפורמה: סיווג ותיוג טקסט חופשי, חילוץ מידע ממסמכים, הנדסת פרומפטים והגדרת מדדי הערכה  (Evaluation)
  • ממשק שוטף עם מנהלי המוצר, מהנדסי הנתונים, מיישמי ה-BI והגורמים העסקיים במשרד לצורך מתן פתרונות; העברה לייצור ביחידות הפיתוח וסיוע בהטמעה. אחריות מקצועית על איכות תוצרי המודל: הגדרת מדדי איכות נתונים(DQ) ומדדי דיוק, ניטור ביצועי מודלים בייצור לאורך זמן, ותיעוד מפרטי המודל. 
  • הובלה מקצועית של אנליסטים בצוות, ליווי מקצועי וסקירת תוצרים, ועבודה בשיטת Agile בממשק עם מנהל המוצר
  • מודל עבודה היברידי
דרישות התפקיד:
  • השכלה רלוונטית
  • ניסיון של כ-3 שנים ומעלה בתפקידי DATA מתוכן לפחות שנה כ- data science
  •  שליטה גבוהה ב-SQL ובפייתון לעיבוד נתונים ולפיתוח מודלים.
  • ניסיון בפיתוח מודלי חיזוי ומודלים לזיהוי חריגות והעברתם לייצור.
  • ניסיון בעבודה על נתוני SAP או מערכות ERP ארגוניות בקנה מידה גדול.
  • ניסיון בכלי אורקסטרציה ומודלינג של נתונים Kafka, NiFi :וכן בכלי הזרמת נתונים ;Airflow, DBT
  • ניסיון בפיתוח דשבורדים ותובנות בכלי BI
  • ניסיון יישומי ב-LLM/GenAI ובהנדסת פרומפטים לצרכים ארגוניים.
  • ניסיון בניטור ובתצפיתיות (Observability) בכלים כמו : SPLUNK, GRAFANA ובשיפור איכות הנתונים(DQ) ברמת מחלקה.
  • ניסיון בהובלה מקצועית של צוות אנליסטים ו/או בתפקיד מנהל מוצר (Product Owner) לתוצרי דאטה, ובעבודה בשיטת  Agile
  • ניסיון בסביבות דאטה ממשלתיות או ביטחוניות מרובות מערכות ומשתמשים.
  • הכשרות מקצועיות רלוונטיות בתחומי הנדסת נתונים ואנליזה של נתונים.
  • לימודים אקדמיים בתחום מדעי המחשב / מדע הנתונים.