דרושים דאטה בישראל – BI, Data Engineering ו-Data Science
משרות Data בחברות הייטק בישראל. BI Analyst, Data Engineer, Data Scientist, Power BI, DataStage, ETL. מ-Junior ועד Lead.
BI, Data Engineering או Data Science — מה ההבדל?
BI Analyst בונה דשבורדים ודוחות לקבלת החלטות עסקיות (Power BI, Tableau, Looker). Data Engineer בונה את ה-Pipelines שמביאים את הנתונים — ETL, DataStage, Spark, Kafka. Data Scientist מפתח/ת מודלים סטטיסטיים ו-Machine Learning לניבוי וניתוח מתקדם. SQL היא המיומנות המשותפת לכולם — בלי SQL לא נכנסים לאף תפקיד דאטה.
כמה מרוויחים בתחום הדאטה?
BI Analyst Junior: 18,000–26,000 ₪ | Mid: 25,000–35,000 ₪ | Senior: 32,000–45,000 ₪. Data Engineer: 22,000–40,000 ₪ | Data Scientist: 28,000–50,000 ₪. מומחי DataStage — נישה מבוקשת עם מעט מתחרים — מגיעים ל-40,000–55,000 ₪.
כיצד להיכנס לתחום הדאטה?
התחל/י עם SQL חזק + Python בסיסי. בנה/י Portfolio עם ניתוח נתונים אמיתי (Kaggle, פרויקטים פתוחים). BI Analyst הוא לרוב נקודת הכניסה הנגישה ביותר. מי שרוצה Data Science — Python + Pandas + Scikit-learn + קורס סטטיסטיקה. לתחום ה-AI המתרחב, ניתן לעיין גם במשרות AI.
3 משרות בתחום
כל המשרות ←מפתח/ת DataStage
ארגון טכנולוגי מוביל
📍השפלה
פיתוח ETL ב-DataStage בפרויקטי דאטה בסקייל גדול — Oracle, PL-SQL ועבודה עם מסדי נתונים מסיביים. מה כולל התפקיד: • פיתוח Jobs ב-DataStage Designer • עבודה עם Oracle ו-PL-SQL • פיתוח תהליכי ETL מורכבים • אופטימיזציה של ביצועי עיבוד נתונים למה כדאי להגיש: נישה מבוקשת עם מעט מומחים — מי שיודע DataStage מוצא עבודה בקלות. ארגון יציב עם פרויקטים ארוכי טווח. למי זה מתאים: איש/אשת דאטה שאוהב/ת לעבוד מתחת למנוע — pipelines, transformations ועיבוד בסקייל. איך להתבלט: נסיון מוכח עם DataStage Designer ו-SQL מורכב — הכן שאילתה מאתגרת שכתבת.
בדוק התאמה למשרהמפתח/ת Power BI
ארגון טכנולוגי מוביל
📍ירושלים
בניית לוחות מחוונים ודוחות עסקיים ב-Power BI — עבודה עם גורמים עסקיים ותרגום דאטה לתובנות. מה כולל התפקיד: • פיתוח דשבורדים ב-Power BI • כתיבת מדידות מורכבות ב-DAX • עבודה עם מקורות נתונים מגוונים • ממשק ישיר עם בעלי עניין עסקיים למה כדאי להגיש: תפקיד שמחבר טכנולוגיה לעסקים — תראה את ההשפעה ישירות. ביקוש גבוה לידע Power BI בשוק. למי זה מתאים: איש/אשת BI שאוהב/ת לספר סיפורים עם מספרים ולא רק להרכיב גרפים. איך להתבלט: הכן Portfolio של דשבורד Power BI — גם דוגמה קטנה עם DAX מורכב תרשים.
בדוק התאמה למשרהData Scientist
ארגון פיננסי מוביל
📍השפלה
פיתוח מודלי ML בארגון פיננסי גדול — עבודה על פרויקטי דאטה חוצי ארגון עם השפעה אמיתית. מה כולל התפקיד: • פיתוח מודלי Classification ו-Regression • עבודה מקצה לקצה על פרויקטי דאטה • הפקת תובנות עסקיות ממסדי נתונים גדולים • Deployment של מודלים לסביבת Production למה כדאי להגיש: פרויקטים עם נתונים אמיתיים, לא Kaggle. השפעה על החלטות עסקיות של ארגון גדול. למי זה מתאים: Data Scientist עם 5+ שנות ניסיון שרוצה לעבוד על בעיות עסקיות אמיתיות ולא רק לנקות נתונים. איך להתבלט: Portfolio עם פרויקט end-to-end — כולל Feature Engineering, בחירת מודל ו-evaluation מנומק.
בדוק התאמה למשרה