HiTakeJobמשרות Data Analysis בישראל
בעמוד הזה ריכזנו ב-HiTakeJob 68 משרות Data Analysis בישראל, למועמדים שמחפשים תפקידי אנליזה, Product Analytics, שיווק מבוסס דאטה ותפקידים משיקים. זה עמוד מתאים למי שרוצה להבין אילו כלים נדרשים, באילו ערים מגייסים, ואילו חברות כמו Nova Ltd. ו-Wix מחפשות כעת מועמדים.
משרות עדכניות (68)
- Head of Operations – Multi-Branch Restaurants - Jobgether (כל הארץ)
- Senior Manager, QA Engineering - Jobgether (כל הארץ)
- Senior SEO Specialist (SEO + GEO) - Jobgether (כל הארץ)
- User acquistion specialist - Jobgether (כל הארץ)
- Senior Product Analyst - Jobgether (כל הארץ)
- Technical Product Manager - Solitics (רמת גן)
- Product Manager - Miggo Security (תל אביב - יפו)
- Senior Product Manager - GlassesUSA (תל אביב - יפו)
- Marketing Automation Manager - GlassesUSA (תל אביב - יפו)
- Product Manager - ONE ZERO BANK (תל אביב - יפו)
- Account Manager - Artlist (תל אביב - יפו)
- Product Manager - Dotcompliance (רחובות)
- Director of Customer Success & Support - CommBox (גליל ים)
- Engineering Pilot - XTEND (תל אביב - יפו)
- Technical Program Manager Fintech) - Sunbit (תל אביב - יפו)
- Compliance Operations Expert - Infra - Rapyd (תל אביב - יפו)
- Lead PMM - Pricing & Growth - Lusha (תל אביב - יפו)
- Growth Marketing Manager - Upwind Security (רמת גן)
- Product Manager - Tailor Brands (תל אביב - יפו)
- User Acquisition Manager - Play Perfect (תל אביב - יפו)
מה כוללות משרות Data Analysis בישראל
משרות Data Analysis כוללות איסוף, ניקוי, ניתוח והצגת נתונים כדי לתמוך בהחלטות עסקיות, מוצריות ותפעוליות. לפי המשרות בעמוד, אפשר לראות שהתפקיד לא מוגבל רק למחלקת דאטה קלאסית - הוא מופיע גם בפיתוח ומחקר (R&D), בשיווק, בניהול מוצר, בתפעול ובמכירות ופיתוח עסקי.
בפועל, מועמדים פוגשים מגוון משימות: בניית דוחות, זיהוי מגמות, ניתוח ביצועים של קמפיינים, מדידה של תהליכי מוצר, עבודה מול בעלי עניין והפיכת נתונים לתובנות ברורות. לכן אנחנו רואים כאן שילוב בין כלים טכניים כמו משרות SQL בישראל, משרות Python בישראל, משרות R בישראל ו-משרות Excel בישראל, לצד כישורים כמו תקשורת, שיתוף פעולה ופתרון בעיות.
עוד דבר בולט בעמוד הזה הוא החיבור לתפקידי מוצר. בין הכותרות המובילות מופיעים Product Manager, Senior Product Manager ו-Senior Product Analyst, ולכן מי שמחפש גם משרות קרובות לעולם האנליזה יכול לבדוק את משרות ניהול מוצר. בחברות כמו Gett, Forter ו-DriveNets, אנליסטים עובדים לעיתים קרובות צמוד למנהלי מוצר, שיווק וצוותים עסקיים.
אילו כישורים וכלים מופיעים הכי הרבה
מהנתונים בעמוד אפשר לזהות סט טכנולוגי די ברור: Data Analysis היא הטכנולוגיה המרכזית, ואחריה מופיעים Python, R, Excel ו-SQL. זה אומר שמועמדים שרוצים להיות תחרותיים צריכים לשלוט לפחות בחלק גדול מהשילוב הזה, גם אם לא בכל כלי באותה רמה.
מה בדרך כלל מצופה ממועמד
- SQL - שליפות, חיבור טבלאות, אגרגציות ובדיקת איכות נתונים.
- Excel - עבודה מהירה עם טבלאות, נוסחאות, Pivot וניתוח עסקי יומיומי.
- Python או R - אוטומציה, ניתוחים מתקדמים, סטטיסטיקה והפקת תובנות בהיקף גדול יותר.
- הבנה עסקית - לא רק להוציא מספרים, אלא להסביר מה הם אומרים ומה כדאי לעשות איתם.
- תקשורת בין-אישית - הצגת ממצאים למנהלים, שיווק, מוצר או מכירות בשפה ברורה.
מעניין לראות שגם SEO, Digital Marketing ו-Risk Management מופיעים בצורה בולטת. זה מרמז שחלק מהמשרות אינן אנליזה טהורה, אלא תפקידים שבהם ניתוח נתונים הוא מנוע מרכזי לקבלת החלטות. למשל ב-Minute Media או Arpeely, מועמד יכול להיתקל בסביבה שמחברת בין דאטה, שיווק וביצועי תוכן או קמפיינים.
איפה מגייסים ואיך נראית סביבת העבודה
מבחינת מיקום, תל אביב - יפו בולטת במיוחד, ואחריה הרצליה, רחובות ורמת גן. למי שמחפש אזורי חיפוש ממוקדים, שווה לעבור גם על משרות הייטק בתל אביב ועל משרות הייטק בהרצליה. יש גם היצע ברמת גן ובפתח תקווה, כך שלא כל התפקידים מרוכזים באותה נקודה גיאוגרפית.
גם סוג מקום העבודה חשוב. בעמוד הזה בולטת נוכחות של משרות Hybrid לצד On-site, עם מעט משרות Remote. לכן מי שמחפש גמישות צריך לבדוק היטב את אופי ההעסקה בכל מודעה, ולא להניח שכל תפקיד דאטה מאפשר עבודה מרחוק. בחברות כמו Wix, Port ו-Moonshot, סביבת העבודה יכולה להיות שונה מאוד בין צוות לצוות, גם אם הטכנולוגיה דומה.
| היבט | מה בולט בעמוד | מה זה אומר למועמד |
|---|---|---|
| ערים | תל אביב - יפו מובילה, אחריה הרצליה, רחובות ורמת גן | כדאי לחפש גם לפי עיר ולא רק לפי טכנולוגיה |
| סוג עבודה | Hybrid ו-On-site נפוצים יותר מ-Remote | חשוב לבדוק ציפיות נוכחות מראש |
| סניוריטי | יש דגש ברור על תפקידי סניור | ג'וניורים צריכים להיערך לתחרות גבוהה יותר |
| מחלקות | R&D, שיווק, ניהול מוצר ותפעול בולטים | שווה לחפש תפקידי דאטה גם מחוץ למחלקת אנליטיקה קלאסית |
אילו סוגי מועמדים ימצאו כאן התאמה
העמוד הזה מתאים לכמה פרופילים שונים. הראשון הוא אנליסטים מנוסים שמחפשים תפקיד סניור - וזה רלוונטי במיוחד כי רמת הסניור בולטת כאן. השני הוא מועמדים עם רקע עסקי או שיווקי שיודעים לעבוד עם דאטה ורוצים לעבור לתפקיד אנליטי יותר. השלישי הוא אנשי מוצר ותפעול שמשתמשים בנתונים כחלק מרכזי מהעבודה שלהם.
אם אתם מגיעים מרקע טכני יותר, אפשר לבדוק גם חפיפה ל-משרות פיתוח ומחקר (R&D). אם אתם מכוונים לעולמות שיווקיים, המעבר דרך משרות שיווק יכול לחשוף עוד תפקידים שבהם אנליזה היא יכולת מפתח. מועמדים עם אוריינטציה עסקית עשויים למצוא עניין גם בתפקידים ליד מכירות, צמיחה וניהול ביצועים.
מבחינת חברות, יש כאן שילוב מעניין של ארגונים מוכרים וצוותים מתמחים - למשל Nova Ltd., Wix, Forter, Gett ו-SomekhChaikin. המשמעות היא שלא כל המשרות ייראו אותו דבר: חלק יתמקדו במוצר, חלק במדידה שיווקית, חלק בניתוח סיכונים וחלק בתפעול ותחזיות.
איך להתכונן להגשת מועמדות לתפקידי Data Analysis
הדרך הטובה ביותר להתכונן היא להתאים את קורות החיים והפרויקטים לסוג האנליזה שבאמת מופיע במודעות. במקום לכתוב רק "עבדתי עם דאטה", עדיף לפרט מה ניתחתם, באילו כלים, ואיזו החלטה עסקית או מוצרית הנתונים תמכו בה. מנהלים מחפשים בדרך כלל השפעה ולא רק רשימת כלים.
צ'קליסט קצר לפני שליחת קורות חיים
- להציג ניסיון ברור ב-SQL, Excel ו-Python או R, לפי מה שרלוונטי לכם באמת.
- להוסיף דוגמאות למדדים, דשבורדים, ניסויים או דוחות שבניתם.
- להסביר הקשר עסקי - שיפור המרה, זיהוי מגמה, חיסכון תפעולי או תמיכה בהחלטת מוצר.
- להכין סיפור אחד טוב על תהליך ניתוח מקצה לקצה: שאלה, נתונים, שיטה, מסקנה והמלצה.
- לבדוק התאמה למחלקה - מוצר, שיווק, תפעול או R&D - ולא לשלוח אותו נוסח לכולם.
ב-HiTakeJob אנחנו ממליצים גם לעיין במשרות משיקות לפי כלי העבודה המרכזיים. מי שמחזק SQL ו-R, למשל, יכול להרחיב את החיפוש גם לעמודי הטכנולוגיה הייעודיים וכך לא לפספס תפקידים שמתויגים אחרת אבל בפועל דורשים אנליזה עמוקה.
שאלות נפוצות
כמה משרות Data Analysis פתוחות יש כרגע בישראל?
נכון להיום יש 68 משרות Data Analysis פעילות באתר HiTakeJob, והרשימה מתעדכנת מדי יום.
מה עושים בתפקיד Data Analysis בהייטק?
בתפקיד Data Analysis אוספים, מנקים ומנתחים נתונים כדי לעזור לחברה לקבל החלטות טובות יותר. בפועל זה יכול לכלול בניית דוחות, ניתוח ביצועי מוצר או שיווק, זיהוי חריגות, בדיקת מגמות והצגת מסקנות למנהלים ולצוותים עסקיים. בעמוד הזה רואים שהתפקיד מופיע גם במוצר, גם בשיווק וגם ב-R&D, ולכן תחומי האחריות משתנים בין חברה לחברה.
אילו כלים צריך לדעת כדי להתקבל למשרת Data Analysis?
הכלים הבולטים ביותר בעמוד הם SQL, Excel, Python ו-R, ולכן אלה הכלים שכדאי להכיר היטב. מעבר ליכולת טכנית, חשוב לדעת לנסח שאלה עסקית, לבדוק איכות נתונים ולהציג מסקנות בצורה ברורה. לא בכל משרה ידרשו את כל הכלים באותה רמה, אבל מועמד שמגיע עם שילוב של SQL ואקסל יחד עם שפת ניתוח אחת נמצא בדרך כלל בעמדה טובה יותר.
האם יש בישראל משרות Data Analysis לג'וניור?
יש משרות ג'וניור, אבל לפי התמונה בעמוד הזה עיקר הביקוש נוטה לרמות מיד וסניור. המשמעות היא שמועמדים בתחילת הדרך צריכים להגיע מוכנים יותר - עם פרויקטים, ניסיון מעשי, תיק עבודות או הוכחה ברורה ליכולת עבודה עם נתונים. גם תפקידים בשיווק, תפעול או מוצר יכולים להיות דרך כניסה טובה, אם האנליזה היא חלק משמעותי מהעבודה.
באילו ערים הכי נפוץ למצוא משרות Data Analysis?
בעמוד הזה תל אביב - יפו בולטת כמרכז משמעותי, ואחריה הרצליה, רחובות ורמת גן. זה מתאים למבנה השוק שבו הרבה תפקידי הייטק ודאטה מרוכזים באזור המרכז. יחד עם זאת, כדאי לבדוק גם משרות בערים סמוכות וסוגי עבודה היברידיים, כי לפעמים אפשר למצוא התאמה טובה יותר מבחינת צוות, תחום עיסוק או דרישות מקצועיות גם מחוץ לעיר הראשונה שחיפשתם.
מה ההבדל בין Data Analysis לבין Product Analyst?
Data Analysis הוא שם רחב שיכול לתאר מגוון תפקידי ניתוח נתונים, בעוד Product Analyst מתמקד בעיקר בשאלות של מוצר - שימושיות, משפך, התנהגות משתמשים, ניסויים ומדדי הצלחה. בעמוד הזה רואים קשר חזק בין אנליזה לניהול מוצר, ולכן חלק מהמשרות דורשות אוריינטציה מוצרית ולא רק ידע טכני. מי שאוהב לעבוד קרוב להחלטות מוצר יכול למצוא התאמה טובה במיוחד בתפקידים כאלה.
איך להתאים קורות חיים למשרת Data Analysis?
כדאי לכתוב בקורות החיים לא רק אילו כלים אתם מכירים, אלא מה עשיתם איתם בפועל. עדיף לתאר פרויקט או תפקיד שבו בניתם דוח, ניתחתם התנהגות משתמשים, שיפרתם תהליך או תמכתם בהחלטה עסקית על בסיס נתונים. אם יש לכם ניסיון ב-SQL, Excel, Python או R, הציגו אותו דרך תוצאות, הקשר עסקי ושיתוף פעולה עם צוותים כמו מוצר, שיווק או תפעול.