HiTakeJobמשרות Data Engineering בישראל
בעמוד הזה ריכזנו ב-HiTakeJob 32 משרות Data Engineering בישראל, עם דגש על תפקידי סניור, טכנולוגיות כמו Python, SQL, ETL ו-AWS, וחברות מגייסות פעילות בשוק. העמוד מתאים למהנדסי דאטה, לאנשי דאטה מנוסים שרוצים לעבור תפקיד, ולמי שמחפש תמונה ממוקדת של הביקוש בתחום.
משרות עדכניות (32)
- Enterprise AI Governance & Trust Layer Engineer - Jobgether (כל הארץ)
- AI Tech Lead | Agent Platform & Enablement - Miggo Security (תל אביב - יפו)
- Product Manager- R&D and Innovation Center - Deloitte (תל אביב - יפו)
- Senior AI engineer - Vi (תל אביב - יפו)
- Senior Domain Engineering Specialist - Veeamsoftware (כל הארץ)
- Senior Backend Engineer (Applied AI) - Fiverr (תל אביב - יפו)
- Technical Support Engineer Tier 3 - Gong.io (תל אביב - יפו)
- Senior AI/ML Engineer - Darrow-AI (תל אביב - יפו)
- Principal Product Manager, Core AI - Payoneer (הרצליה)
- Senior AI Engineer and Agentic Platforms - Network Architecture - NVIDIA (תל אביב - יפו)
- Treasury & Automation Analyst - Wix (תל אביב - יפו)
- BI Lead - Port (תל אביב - יפו)
- xEngineer (Backend oriented), Premium Billing Platform - Wix (תל אביב - יפו)
- Director of Engineering, Measurement - Triplewhale (ירושלים)
- Senior Team Lead - Data Pipelines & Agentic Web Extraction - Nimbleway (תל אביב - יפו)
- Data Scientist Team Manager - Similarweb (תל אביב - יפו)
- Systems Engineer - RF & Multidisciplinary Systems - Exodigo (תל אביב - יפו)
- Backend Engineer - AI Team - Paradox - Workday (תל אביב - יפו)
- AI Engineer - Nextinsurance66 (כפר סבא)
- GTM Engineer - Eleos Health (תל אביב - יפו)
מה תמצאו בעמוד משרות Data Engineering
תחום Data Engineering עוסק בבניית תשתיות נתונים אמינות, מהירות וניתנות להרחבה - מהזרמת מידע, דרך עיבוד וניקוי, ועד הכנה לשימוש של אנליטיקה, מוצר ו-AI. בעמוד הזה אנחנו מרכזים משרות שבהן הדרישה הטכנית בולטת במיוחד, לצד תפקידים משיקים שמתחברים לפלטפורמות דאטה, מוצר ותשתיות.
בגיליון המשרות הנוכחי בולטת נוכחות של תפקידי Senior Data Engineer, יחד עם דרישה חוזרת ל-Python, R, SQL, ETL, Cloud Architecture, Kafka ו-Kubernetes. אפשר לראות גם תפקידים שקרובים לעולמות Data Platforms ו-AI, ולכן מועמדים עם ניסיון בבניית pipelines, עבודה עם מחסני נתונים ותפעול מערכות מבוזרות יכולים למצוא כאן התאמה רחבה.
בין החברות המגייסות שמופיעות בעמוד אפשר למצוא את Exodigo, Infinidat, Wix, Samsung ו-ONE ZERO BANK. אם אתם רוצים להרחיב את החיפוש לפי טכנולוגיה, שווה לעבור גם על משרות Python בישראל, משרות SQL בישראל ו-משרות AWS בישראל.
מגמות בולטות בדאטה אנג'נירינג בישראל
מהנתונים בעמוד עולה תמונה ברורה: רוב המשרות כאן מיועדות לרמת סניור, ורבות מהן יושבות בתוך פיתוח ומחקר (R&D). המשמעות היא שמעסיקים מחפשים מועמדים שכבר התמודדו עם מערכות ייצור, איכות נתונים, ניטור תקלות וביצועים לאורך זמן - לא רק כתיבת קוד או ניתוח חד-פעמי.
מבחינת מיקום, תל אביב - יפו בולטת כמרכז עיקרי, ולצדה יש פעילות גם בהרצליה, גבעתיים, רעננה, רמת גן וערים נוספות. אם חשוב לכם לעבוד באזור מסוים, אפשר להשוות מול משרות הייטק בתל אביב או משרות הייטק בהרצליה. מבחינת סביבת עבודה, בעמוד מופיעות גם משרות On-site וגם Hybrid, כך שכדאי לבדוק כל מודעה לגופה.
עוד נקודה חשובה היא החיבור בין דאטה אנג'נירינג למוצר ולתשתיות. בעמוד מופיעים גם תפקידים כמו Product Manager בעולמות Connectors ו-AI Infrastructure, מה שמראה שבחלק מהחברות מצפים ממהנדסי דאטה להבין לא רק pipelines אלא גם שימוש עסקי, הרשאות, אמינות ושילוב עם מערכות אחרות.
אילו כישורים מעסיקים מחפשים
| תחום | מה נדרש בדרך כלל | למה זה חשוב |
|---|---|---|
| שפות וכלי עבודה | Python, SQL ולעיתים גם R או Java | לבניית תהליכי עיבוד, בדיקות, אוטומציה ושאילתות יעילות |
| תשתיות דאטה | ETL, Kafka, מחסני נתונים וחשיבה על pipelines | כדי להעביר מידע בצורה יציבה, מדויקת ומתועדת |
| ענן ופלטפורמות | AWS, Cloud Architecture, לעיתים BigQuery | להריץ תהליכים בסקייל ולחבר בין שירותים שונים |
| סביבות production | ניטור, טיפול בתקלות, תחקור incidents | כי תשתיות נתונים נמדדות באמינות ולא רק במהירות פיתוח |
| עבודה מערכתית | שיתוף פעולה עם R&D, מוצר, אנליטיקה ו-DevOps | כדי לתרגם צורך עסקי למערכת שעובדת לאורך זמן |
אם הרקע שלכם חזק במיוחד בניתוח נתונים או בשפות ספציפיות, אפשר להשלים תמונה דרך משרות Data Analysis בישראל, משרות R בישראל או משרות Kubernetes בישראל.
איך לקרוא נכון מודעת Data Engineering
לא כל מודעה עם המילה Data מתארת אותו סוג עבודה. אנחנו ממליצים לבדוק אם התפקיד ממוקד בהקמה ותחזוקה של תשתיות נתונים, או שהוא קרוב יותר לאנליזה, מדע נתונים, פלטפורמת AI או ניהול מוצר. בעמוד הזה יש גם תפקידים משיקים, ולכן חשוב לקרוא את תחומי האחריות בפועל.
- חפשו פעלים מעשיים - build, design, maintain, optimize, orchestrate מעידים לרוב על תפקיד Data Engineering קלאסי.
- בדקו את שכבת העבודה - ingestion, modeling, warehousing, streaming או governance.
- זהו את סביבת הייצור - האם יש עבודה מול incidents, observability, performance ו-scalability.
- הבינו את מבנה הצוות - צוות R&D, צוות דאטה, צוות מוצר או צוות פלטפורמה.
- שימו לב לשילוב טכנולוגיות - למשל Python עם SQL, Kafka ו-AWS מעיד לרוב על תפקיד תשתיתי יותר.
בחברות כמו Pentera, Cognyte, Parallel Wireless ו-Immunai, ההקשר הארגוני של התפקיד יכול לשנות מאוד את אופי העבודה - למרות שכותרות המשרה עשויות להישמע דומות.
איך להתכונן להגשת מועמדות
בתחום הזה קורות חיים טובים צריכים להראות מערכת שבניתם, לא רק רשימת כלים. במקום לכתוב "עבדתי עם Python ו-SQL", עדיף לתאר pipeline שהקמתם, נפחי מידע, מנגנוני בדיקה, שיפור ביצועים או הטמעה בענן. בתפקידי סניור זה הבדל משמעותי.
- עדכנו קורות חיים לפי תשתיות - ingestion, ETL, modeling, orchestration, monitoring.
- הוסיפו תוצאות - קיצור זמני עיבוד, שיפור אמינות, הפחתת תקלות או האצת delivery.
- הכינו דוגמאות ל-design decisions - למה בחרתם ארכיטקטורה מסוימת, איך טיפלתם ב-schema changes, ואיך ניהלתם תלות בין מערכות.
- התכוננו לראיון טכני - SQL, modeling, distributed systems, debugging ותרחישי production.
- בדקו התאמה לקטגוריה - חלק גדול מהמשרות יושב בתוך משרות פיתוח ומחקר (R&D), ואחרות קרובות יותר ל-משרות ניהול מוצר.
ב-HiTakeJob אנחנו ממליצים במיוחד להתאים את ההגשה לסוג החברה. לדוגמה, מועמדות ל-Exodigo או Infinidat לא תמיד תודגש באותם פרויקטים שתציגו עבור Wix או ONE ZERO BANK, גם אם סט הכלים דומה.
שאלות נפוצות
כמה משרות Data Engineering פתוחות יש כרגע בישראל?
נכון להיום יש 32 משרות Data Engineering פעילות באתר HiTakeJob, והרשימה מתעדכנת מדי יום.
מה עושה Data Engineer ביום יום?
Data Engineer בונה ומתחזק את תשתיות הנתונים של הארגון. בפועל זה כולל קליטת מידע ממערכות שונות, ניקוי וארגון נתונים, בניית תהליכי ETL, כתיבת קוד ושאילתות, ניטור תקלות ושיפור ביצועים. בתפקידים בכירים מצפים גם לתכנון ארכיטקטורה, עבודה מול צוותי מוצר ופיתוח, וקבלת החלטות על סקייל, אמינות ואיכות נתונים.
אילו טכנולוגיות הכי נפוצות במשרות Data Engineering בישראל?
בעמוד הזה רואים בעיקר ביקוש ל-Python, SQL, R ו-ETL, לצד טכנולוגיות וסביבות כמו AWS, Kafka, Kubernetes ו-Cloud Architecture. בפועל, השילוב המדויק תלוי בחברה ובמוצר שלה, אבל ברוב המקרים מחפשים מועמדים שיודעים גם לפתח וגם להבין תשתיות נתונים, עבודה בענן וסביבת production.
האם רוב משרות הדאטה אנג'נירינג מתאימות לג'וניורים?
לפי התמונה בעמוד הזה, עיקר המשרות מכוונות לרמת סניור ורק חלק קטן יותר לרמת mid. זה אומר שמעסיקים מחפשים ניסיון מעשי בבניית pipelines, תחזוקת מערכות נתונים ופתרון בעיות אמת. מי שנמצא בתחילת הדרך עדיין יכול להתקדם לתחום, אבל בדרך כלל יידרש להציג פרויקטים חזקים או ניסיון קרוב מעולמות backend, אנליטיקה או דאטה.
מה ההבדל בין Data Engineer לבין Data Scientist?
Data Engineer מתמקד בתשתית שמאפשרת לנתונים להגיע למצב אמין, מסודר ונגיש לשימוש. Data Scientist משתמש בנתונים האלה כדי לנתח, לבנות מודלים ולהפיק תובנות או תחזיות. בפועל יש חפיפה מסוימת, במיוחד בארגונים קטנים, אבל ברוב החברות Data Engineer אחראי יותר על pipelines, ארכיטקטורה, ביצועים ויציבות המערכת.
איפה נמצאות רוב משרות Data Engineering בישראל?
בעמוד הזה רואים ריכוז חזק של משרות בתל אביב - יפו, לצד פעילות גם בהרצליה, גבעתיים, רעננה, רמת גן וערים נוספות. עבור מועמדים רבים זה מעיד שהביקוש הגבוה ביותר נמצא במרכז, במיוחד בחברות טכנולוגיה שבהן צוותי דאטה עובדים קרוב ל-R&D, מוצר ותשתיות ענן.
איך כדאי להתכונן לראיון למשרת Data Engineering?
כדאי להתכונן גם לצד המעשי וגם לצד הארכיטקטוני. לרוב יבקשו מכם לפתור שאלות SQL, להסביר pipelines שבניתם, לתאר החלטות design, ולנתח תרחישי תקלות או בעיות ביצועים. בתפקידי סניור חשוב במיוחד לדעת להסביר trade-offs, עבודה בענן, ניטור, ודרך החשיבה שלכם כשמערכת נתונים צריכה להיות אמינה לאורך זמן.