HiTakeJobמשרות דאטה ואנליטיקה
בעמוד הזה תמצאו 37 משרות דאטה ואנליטיקה ב-HiTakeJob, כולל תפקידי Data Scientist, Data Analyst, BI ו-DBA. העמוד מתאים למחפשי עבודה שרוצים להתמקד במשרות מבוססות SQL, Python ו-Tableau, ולסנן הזדמנויות לפי עיר, רמת ניסיון וסוג עבודה.
משרות עדכניות (37)
- Technical Project Manager - ActiveFence (רמת גן)
- Senior BI Engineer - AtBay Jobs (תל אביב - יפו)
- Director of Business Development & Sales - Foresightauto (נס ציונה)
- Price optimization decision team lead - Fetcherr (תל אביב - יפו)
- Price optimization decision team lead - Fetcherr (נתניה)
- Senior AI Researcher - ActiveFence (רמת גן)
- Senior AI engineer - Vi (תל אביב - יפו)
- Data Lead - Realplay (תל אביב - יפו)
- Data Science Team Lead - Imagene Ai (תל אביב - יפו)
- Data Analytics Lead - PrettyDamnQuick (תל אביב - יפו)
- Payment Integrations Analyst - justt (תל אביב - יפו)
- Senior SW Engineer - Mitiga (תל אביב - יפו)
- BI Lead - Port (תל אביב - יפו)
- Director of Data Science - Fetcherr (תל אביב - יפו)
- Director of Data Science - Fetcherr (נתניה)
- Applied Data Scientist - Shortical (תל אביב - יפו)
- Senior Fraud Analyst - Checkout.Com (תל אביב - יפו)
- AI Data Lead - OurRitual (תל אביב - יפו)
- Data Analyst - PapayaGaming (תל אביב - יפו)
- Data Analyst - PassportCard (נתניה)
מה כולל שוק משרות הדאטה והאנליטיקה בעמוד הזה
תחום הדאטה והאנליטיקה כולל כמה משפחות תפקידים שונות, ולכן חשוב להבין מה באמת מופיע כאן. בעמוד הזה אנחנו מרכזים משרות כמו Data Scientist, Data Analyst, Senior BI Analyst, Data Team Lead, Staff Data Scientist וגם Database Administrator. לצד תפקידי ליבה בדאטה תמצאו גם תפקידים משיקים כמו Business Strategy Analyst ו-Clinical Data Operations Manager, שמערבים עבודה אנליטית כחלק מהעשייה העסקית או התפעולית.
ברשימת החברות המגייסות אפשר לראות מגוון מעניין של מעסיקים, בהם Play Perfect, ActiveFence, Appdome, Fetcherr ו-Immunai. זה חשוב למחפשי עבודה כי כל אחת מהחברות האלה עשויה לחפש פרופיל מעט שונה - החל מניתוח נתונים עסקי, דרך בניית מודלים, ועד עבודה עם תשתיות נתונים, דשבורדים ותהליכי ETL.
אם אתם מחפשים תפקידים קרובים מעולמות המוצר או המחקר, אפשר להמשיך גם אל משרות ניהול מוצר או אל משרות פיתוח ומחקר. למי שרוצה להרחיב את החיפוש סביב מיומנויות אנליטיות עסקיות, יש גם עמוד ייעודי של משרות כספים.
הטכנולוגיות והכלים הבולטים במשרות דאטה
מהנתונים בעמוד עולה תמונה ברורה: SQL ו-Python הם שני הכלים המרכזיים בקטגוריה הזו. ברוב תפקידי הדאטה, SQL משמש לחקירה, שליפה, חיבור וטיוב של נתונים, בעוד Python נפוץ באוטומציה, ניתוח, בניית מודלים ועבודה עם ספריות נתונים. בנוסף, מופיעים גם Tableau, BigQuery, Looker, Airflow, PostgreSQL, AWS ו-Docker.
מועמדים שמחפשים להתיישר עם הדרישות בשוק יכולים להתחיל בחיזוק של שלושה צירים מרכזיים: כתיבת שאילתות SQL ברמה טובה, עבודה מעשית ב-Python עם Pandas או NumPy, והצגת תוצרים ברורים באמצעות כלי BI או ויזואליזציה. אם אתם רוצים לראות משרות ממוקדות לפי טכנולוגיה, אפשר לבדוק גם משרות SQL בישראל, משרות Python בישראל, משרות Data Analysis בישראל ו-משרות AWS בישראל.
| תחום | כלים שמופיעים בעמוד | למה זה משמש |
|---|---|---|
| שאילתות ונתונים | SQL, PostgreSQL, BigQuery | שליפה, חיבור, בדיקות איכות וניתוח נתונים |
| ניתוח וקוד | Python, R, Pandas, NumPy | ניתוח, אוטומציה, חקירה ובניית מודלים |
| BI וויזואליזציה | Tableau, Looker, Business Intelligence | דשבורדים, מדדים ותמיכה בהחלטות |
| תשתיות ותהליכים | ETL, Airflow, Docker, AWS | Pipeline, תזמון תהליכים ופריסה |
איפה נמצאות המשרות ואיך נראה אופן העבודה
רוב משרות הדאטה והאנליטיקה בעמוד מרוכזות בתל אביב - יפו, לצד רמת גן, הרצליה, נתניה, ירושלים, נס ציונה וגבעתיים. מבחינת מחפשי עבודה, זה אומר שהמרכז ממשיך להיות מוקד משמעותי לתחום, במיוחד עבור תפקידי דאטה מתקדמים ותפקידי סניור. מי שמחפש לפי מיקום יכול לעבור גם לעמודי משרות הייטק בתל אביב, משרות הייטק ברמת גן ו-משרות הייטק בהרצליה.
מבחינת אופן העבודה, מופיעות כאן משרות היברידיות, משרות on-site וגם מעט משרות remote. בפועל, בדאטה ואנליטיקה עבודה היברידית נפוצה במיוחד משום שהיא משלבת בין עבודה עצמאית עמוקה לבין שיתוף פעולה רציף עם מוצר, שיווק, מכירות, תפעול ופיתוח. לכן, כשאתם בוחנים משרה, כדאי לבדוק לא רק את מספר ימי ההגעה למשרד אלא גם עם אילו צוותים עובדים ביומיום, למי מדווחים, והאם יש בעלות על מדדים, דשבורדים או תשתיות.
איזה רמות ניסיון בולטות כאן
העמוד הזה נוטה בבירור לכיוון תפקידי סניור, לצד היצע מסוים של תפקידי מיד, מעט ג'וניור וגם תפקיד לסטודנט. המשמעות היא שמועמדים מנוסים ימצאו כאן התאמה טובה במיוחד, אבל גם מי שנמצא בתחילת הדרך יכול ללמוד מהדרישות החוזרות ולבנות תוכנית כניסה חכמה לתחום.
כדי להגדיל סיכוי להתקבל, אנחנו ממליצים להתאים את קורות החיים לסוג התפקיד. עבור Data Analyst חשוב להציג השפעה עסקית, הגדרת KPI, ניתוחי עומק ועבודה עם SQL וכלי BI. עבור Data Scientist כדאי להדגיש ניסויים, מודלים, feature engineering, עבודה עם Python וחשיבה סטטיסטית. עבור DBA או תפקידי Data Team Lead, הדגש עובר ליציבות, ביצועים, תשתיות, ממשקי עבודה ותהליכים.
| רמת ניסיון | מה לרוב מצפים לראות | איך להתכונן |
|---|---|---|
| ג'וניור | בסיס טוב ב-SQL, ניתוח מסודר ויכולת למידה | לבנות פרויקט תיק עבודות ולהציג תהליך חשיבה ברור |
| מיד | עבודה עצמאית, תקשורת עם Stakeholders ותרגום שאלות לניתוח | להראות הישגים מדידים ותוצרים עסקיים |
| סניור | בעלות על תחום, הובלה מקצועית ויכולת השפעה רחבה | להציג עומק טכני לצד הבנה עסקית והובלת תהליכים |
| סטודנט | יסודות חזקים וזמינות מתאימה | להדגיש קורסים, פרויקטים ותרגול מעשי |
איך לבחור נכון משרת דאטה ואנליטיקה
לא כל משרת דאטה דומה לאחרת, גם אם הכותרת נראית דומה. למשל, ב-Appdome או ActiveFence ייתכן שתראו צורך בעבודה עם נתונים בקנה מידה גבוה ובחיבור לצוותים טכניים, בעוד שבחברות כמו Shortical או Minute Media הדגש עשוי להיות על אנליטיקה מוצרית, שיווקית או עסקית. גם Play Perfect ו-Fetcherr עשויות לחפש כיוונים שונים בין ניתוח, מדידה, ניסוי ותמיכה בהחלטות.
- בדקו אם התפקיד אנליטי, מדעי, תשתיתי או היברידי בין כמה עולמות.
- חפשו התאמה בין סט הכלים שלכם לבין הדרישות - SQL, Python, Tableau, Looker או Airflow.
- קראו אם ההצלחה נמדדת לפי תוצרים עסקיים, מודלים, דשבורדים או אמינות נתונים.
- בדקו את סביבת העבודה - היברידית, on-site או remote.
- חפשו סימנים למסלול צמיחה: הובלת תחום, עבודה מול הנהלה, או אחריות על תהליכי נתונים.
אם אתם מתלבטים בין דאטה לבין תחומים משיקים, שווה לבדוק גם משרות שיווק או משרות מכירות ופיתוח עסקי, במיוחד כאשר אתם מכוונים לתפקידי אנליזה עסקית או מדידה שיווקית.
שאלות נפוצות
כמה משרות דאטה ואנליטיקה פתוחות יש כרגע?
נכון להיום יש 37 משרות דאטה ואנליטיקה פעילות באתר HiTakeJob.
אילו תפקידים נכללים בדרך כלל תחת משרות דאטה ואנליטיקה?
משרות דאטה ואנליטיקה כוללות בדרך כלל תפקידי Data Analyst, Data Scientist, BI Analyst, DBA, Data Team Lead ולעיתים גם תפקידים עסקיים עם רכיב אנליטי חזק. המשותף לכולם הוא עבודה עם נתונים לצורך מדידה, קבלת החלטות, אוטומציה, חיזוי או שיפור תהליכים. ההבדלים הם בעיקר בעומק הטכני, סוג הכלים והחיבור העסקי של התפקיד.
מה חשוב לדעת לפני שמגישים מועמדות למשרת Data Analyst?
לפני הגשת מועמדות למשרת Data Analyst כדאי לבדוק אם התפקיד ממוקד בניתוח עסקי, מוצרי, שיווקי או תפעולי. ברוב המקרים יבקשו שליטה טובה ב-SQL, יכולת להסביר תובנות בצורה ברורה וניסיון עם כלי BI כמו Tableau או Looker. חשוב להתאים את קורות החיים לדוגמאות קונקרטיות של ניתוחים, מדדים והשפעה על החלטות.
האם חייבים לדעת Python כדי לעבוד בדאטה ואנליטיקה?
לא בכל תפקיד חייבים Python, אבל בהרבה משרות בתחום זו מיומנות משמעותית מאוד. בתפקידי אנליזה קלאסיים ייתכן ש-SQL וכלי BI יספיקו, בעוד שבתפקידי Data Scientist, אוטומציה, ETL או ניתוח מתקדם Python כמעט תמיד יהיה יתרון חשוב. אם אתם בתחילת הדרך, השילוב של SQL עם Python פותח יותר דלתות לאורך זמן.
איך להתכונן לראיון עבודה בתחום הדאטה?
כדאי להתכונן בשלושה מישורים: תרגול SQL, הסבר של פרויקטים או ניתוחים שביצעתם, והבנה עסקית של המדדים שעליהם עבדתם. לעיתים יבקשו גם תרגיל בית, Case Study או שאלות על ויזואליזציה, סטטיסטיקה וחשיבה אנליטית. ההכנה הטובה ביותר היא לדעת להסביר לא רק מה עשיתם, אלא למה בחרתם בגישה הזאת ומה הייתה התוצאה.
איפה בישראל יש הכי הרבה משרות דאטה ואנליטיקה?
בקטגוריה הזו מרכז הכובד נמצא בדרך כלל באזור המרכז, ובפרט בתל אביב - יפו, לצד ערים כמו רמת גן והרצליה. זה מתאים לאופי התחום, שבו רבים מהתפקידים עובדים קרוב לצוותי מוצר, פיתוח, שיווק והנהלה. עם זאת, כדאי לבדוק גם משרות היברידיות, כי הן מרחיבות את אפשרויות החיפוש גם מעבר לעיר עצמה.
איך יודעים אם משרה מתאימה יותר ל-Data Scientist או ל-Data Analyst?
הדרך הטובה ביותר היא לקרוא את תיאור האחריות ולא להסתמך רק על שם המשרה. אם יש דגש על מודלים, ניסויים, סטטיסטיקה, קוד ופתרון בעיות מורכבות, זו לרוב משרת Data Scientist. אם הדגש הוא על דשבורדים, KPI, ניתוח מגמות, עבודה מול גורמים עסקיים והצגת תובנות, סביר יותר שמדובר במשרת Data Analyst.