חברות AI ו-GenAI בישראל: מי מגייס עכשיו ומה מחפשים

זמן קריאה: 4 דקות

הממצא המעניין ביותר בנתוני הלוח שלנו על AI הוא מי לא מופיע ברשימה. רוב המשרות בתחום אינן בחברות שמגדירות את עצמן כחברות AI, אלא בחברות מוצר מתחומים אחרים שמגייסות אנשי AI פנימה. הנתונים נכונים ל-12 בספטמבר 2026 ומתרעננים מדי רבעון.

מי מגייס עכשיו

חברה	מיקום	התחום של החברה	מה מחפשים כרגע
Fetcherr	נתניה	תמחור לתעופה	Data Scientist, ראשי צוות אלגוריתמים
Exodigo	תל אביב	מיפוי תת קרקעי	AI Algorithms, Computer Vision
Innoviz Technologies	ראש העין	חיישני רכב אוטונומי	Embedded לראייה ממוחשבת, אלגוריתמי ענן נקודות
Parallel Wireless	כפר סבא	תקשורת סלולרית	Data Scientist לרשתות, אלגוריתמי PHY
Eyesatop	רמת גן	אוטונומיה אווירית	אלגוריתמי בקרת טיסה, ראייה ממוחשבת
Skai	תל אביב ומודיעין	שיווק דיגיטלי	AI Engineer, ראש צוות חדשנות
AllCloud	רעננה	שותף ענן	Machine Learning Engineer, AI Engineer בכיר
Kaltura	בני ברק	וידאו ארגוני	AI Engineer, פיתוח אב טיפוס
Team8	תל אביב	חממת סטארטאפים	Applied AI Researcher, AI Engineer
Gong.io	תל אביב	אנליטיקת מכירות	Data Scientist בכיר למחקר AI
Bringg	תל אביב	ניהול משלוחים	Data Scientist
8fig	תל אביב	מימון למסחר מקוון	Data Scientist

הסתכלו על עמודת התחום. רק מיעוט מהחברות ברשימה היא חברת AI במובן שבו התקשורת משתמשת במונח. השאר הן חברות תעופה, תקשורת, וידאו, לוגיסטיקה ופיננסים שמגייסות אנשי AI כדי לפתור בעיה שיש להן.

מה זה אומר על חיפוש עבודה בתחום?

המסקנה המעשית היא שחיפוש לפי המילה "AI" בשם החברה מפספס את רוב השוק. הדרך היעילה יותר היא לחפש לפי סוג הבעיה: אופטימיזציה, חיזוי ביקוש, ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה או מערכות המלצה. כל אחת מהן מרוכזת בתעשיות אחרות לגמרי.

מכאן נגזרת גם עצה לקורות חיים. מועמד שמתאר את עצמו כ"עוסק ב-AI" נשמע כללי. מועמד שמתאר איזו בעיה עסקית פתר, באיזה גודל נתונים ובאיזו מגבלת זמן ריצה, נשמע כמו מי שכבר עשה את העבודה. זה נכון במיוחד מול החברות ברשימה הזו, שרובן מגייסות לבעיה ספציפית מאוד.

מי שנמצא בתחילת הדרך ימצא את המפה המלאה במאמר שלנו על קריירה כמהנדס AI בישראל, ואת ההשוואה בין המסלולים במאמר על מסלול ML Engineer.

מה חוזר בדרישות

Python היא שפת התחום - 365 משרות בלוח מזכירות Python, המספר הגבוה ביותר מכל טכנולוגיה.
עבודה עם נתונים אמיתיים - 133 משרות מזכירות SQL, וזה כולל תפקידי מחקר שבהם מצפים שתשלפו את הנתונים בעצמכם.
ניתוח ולא רק מודלים - 61 משרות מזכירות ניתוח נתונים, לעיתים כחלק מתפקיד מחקר.
ידע בתחום עצמו - חברת תעופה מחפשת מי שמבין תמחור, וחברת חיישנים מחפשת מי שמבין פיזיקה של מדידה.
הנדסה ולא רק מחקר - תפקידים רבים דורשים להעביר מודל לייצור, וזו מיומנות שונה מבנייתו.

האם צריך תואר מתקדם?

התשובה תלויה בסוג התפקיד, והרשימה למעלה מדגימה את שני הקצוות. תפקיד מחקר שעוסק בפיתוח שיטה חדשה נוטה לדרוש תואר שני או שלישי, ולעיתים פרסומים. תפקיד הנדסי שמטרתו לשלב יכולות קיימות בתוך מוצר פתוח בפני מהנדסי תוכנה טובים עם ידע מעשי.

הגידול בשנים האחרונות נמצא דווקא בקטגוריה השנייה, כי חברות רבות מבקשות לשלב יכולות שפה ומודלים קיימים במוצר קיים. זה גם ההסבר לכך שכותרות כמו AI Engineer מופיעות היום בחברות שלפני חמש שנים לא היה בהן אף תפקיד כזה.

חלוקת הדרגים בלוח מספרת את אותו סיפור מכיוון אחר: הרוב המכריע של המשרות בתחום מוגדר סניור. תפקידי כניסה קיימים אך נדירים, ולרוב הם עוברים דרך תפקיד דאטה כללי יותר לפני שמגיעים למחקר.

איפה זה קורה גאוגרפית

תל אביב מובילה בבירור, אבל התחום הזה פזור יותר מסייבר: יש נוכחות בנתניה, בכפר סבא, בראש העין, ברמת גן ובבני ברק. הסיבה היא שהמשרות צמודות לחברות המוצר עצמן, ואלה יושבות איפה שהתעשייה שלהן יושבת ולא איפה שאופנתי לשבת.

זו חדשה טובה למי שגר בשרון או בפריפריית המרכז. 18 המשרות בכפר סבא ו-17 המשרות בראש העין קטנות במספר אך מכילות תפקידי אלגוריתמים אמיתיים.

שאלות נפוצות

מה ההבדל בין Data Scientist ל-AI Engineer?

Data Scientist מתמקד בשאלה מה אפשר ללמוד מהנתונים ובאיזו שיטה, ו-AI Engineer מתמקד בהפיכת יכולת למרכיב יציב במוצר. בפועל יש חפיפה גדולה, ובחברות קטנות זה אותו אדם. ההבדל ניכר בעיקר בגודל ארגון.

האם GenAI יצר משרות חדשות או שינה קיימות?

בלוח שלנו רואים בעיקר תפקידים קיימים שקיבלו דרישות חדשות, לצד מספר קטן של כותרות חדשות לגמרי. כלומר, השינוי המהותי הוא בתוכן העבודה של מהנדסים ואנשי דאטה קיימים יותר מאשר בפתיחת מקצוע נפרד.

איך נכנסים לתחום ממקצוע אחר?

הדרך המהירה ביותר בפועל היא דרך התחום שבו אתם כבר מומחים. מהנדס תעופה שלומד מודלים שווה יותר לחברת תעופה ממישהו שלמד מודלים בלבד. ידע התחום הוא היתרון היחיד שקשה להשיג מקורס.

האם מדובר בבועה?

אין לנו דרך לענות על זה מהנתונים, וכל תשובה תהיה ניחוש. מה שכן נראה בלוח הוא שהביקוש מפוזר על פני תעשיות רבות ולא מרוכז בקטגוריה אחת, וביקוש מפוזר נוטה להיות יציב יותר מביקוש מרוכז.

אילו תפקידים לא טכניים יש בחברות האלה?

כמעט כל חברה ברשימה מגייסת גם מוצר, שיווק, מכירות ותפעול. מי שרוצה להיכנס לסביבה טכנולוגית בלי רקע הנדסי ימצא שזו דלת פתוחה יותר, ובמקרים רבים גם נקודת מוצא למעבר פנימי בהמשך.