קורס AI Engineer

תאריך פתיחה: TBD

משך הקורס: 420 שעות לימוד (84 מפגשים)

שעות לימוד: 18:00 - 22:00 (מסלול ערב)

התמחות במחלקת הפיתוח של החברה

קורס AI Engineer: הכשרה מעשית למהנדס בינה מלאכותית

קורס AI Engineer מכשיר אתכם לבנות מערכות AI מודרניות ולהעלות אותן ל-Production. תלמדו לתכנן, לפתח, להעריך, לאבטח ולפרוס אפליקציות מבוססות מודלי שפה גדולים (LLMs). הנושאים כוללים מערכות RAG, סוכני AI, פרוטוקול MCP וטכנולוגיות ענן. בקורס תלמדו גם Vibe Coding בגישה הנדסית, עם כלי AI לכתיבת קוד. כל תוצאה עוברת Testing ו-Evaluation לפני שהיא מגיעה ל-Production.

מה זה מהנדס AI?

מהנדס AI הוא מהנדס תוכנה שבונה מערכות בינה מלאכותית לסביבת Production. Data Scientist מתמקד במחקר ובאימון מודלים. מהנדס AI מחבר מודלי שפה גדולים למוצר עובד.

התפקיד כולל:

בניית מערכות RAG ופיתוח סוכני AI.
חשיפת היכולות כשירותי Backend.
העברה ל-Production עם ניטור, אבטחה ובקרת עלויות.

זו דיסציפלינה הנדסית, לא תפקיד מחקרי. ההתמחות היא בנייה, פריסה ותחזוקה של מערכות AI, לא בפיתוח המודלים עצמם.

שני מסלולי קורס AI Engineer, יעד אחד

התוכנית משלבת עקרונות של הנדסת תוכנה קלאסית עם פיתוח AI מתקדם. היא מלווה אתכם מהיסודות ועד מערכות מוכנות ל-Production. בחרו את המסלול שמתאים לרקע שלכם.

מסלול קורס AI Engineer מקוצר: למי שיש ניסיון בתכנות

המסלול מיועד למפתחי תוכנה ולמהנדסים עם ניסיון מעשי. אתם כבר מכירים תכנות, Git ועבודה עם API. לכן נדלג על יסודות התכנות ונתמקד ב-AI. נצלול ישר ל-LLMs, RAG, סוכנים ו-MCP. התוצאה היא מעבר מהיר ומעשי לתפקיד מהנדס AI.

מסלול קורס AI Engineer מלא: ללא ניסיון בתכנות

המסלול מיועד למי שמתחיל מאפס ורוצה להיכנס לתחום. לא נדרש רקע קודם בתכנות. נבנה יחד את יסודות התכנות והנדסת התוכנה. משם נתקדם בהדרגה לפיתוח מערכות AI. התוצאה היא בסיס הנדסי איתן ויכולת לבנות מערכות AI מקצה לקצה.

אל תסתפקו בשימוש בכלי AI. למדו לבנות את המערכות שמאחוריהן.

להמשך קריאה

למה ללמוד איתנו AI Engineer

השמה להייטק

סיוע בכתיבת קורות חיים והכנה לראיונות עבודה אישיים

התמחות

פיתוח פרויקטים אמיתיים כחלק מצוות בחטיבת הפיתוח של החברה

שיעורים פרטיים

שיעורים פרטיים אחד על אחד, בין השעות 10:00 עד 19:00, ללא עלות נוספת

לימודים היברידיים

כל השיעורים מוקלטים לצפייה בכל זמן, עם אפשרות לתרגול החומר בצורה נוחה

תשלום נוח

פריסת תשלומים רחבה וגמישה

קורס חוזר ללא תשלום נוסף

אפשרות לחזור על הקורס לשיפור ציון ללא עלות נוספת

כישורים שתרכשו בקורס מהנדסי AI

כלי פיתוח ושפות תכנות

Python
SQL
FastAPI
PostgreSQL
pgvector
Redis
Git & GitHub
Docker & Docker Compose
GitHub Actions
AWS
LangChain
LangGraph
OpenAI Agents SDK
PydanticAI
MCP (Model Context Protocol)
Langfuse
OpenTelemetry
OpenAI
Anthropic
Google Gemini
Hugging Face

מיומנויות וטכניקות

LLM Engineering & Prompt Engineering
Context Engineering
RAG & Semantic Search
Embeddings & Vector Search
AI Agents & Tool Calling
Multi-Agent Systems
MCP Integration
AI Backend Development
Async Programming
AI Evaluation & Hallucination Detection
AI Security & Red Teaming
LLMOps & Observability
Performance & Cost Optimization
Docker & CI/CD
Cloud Deployment
Scalable AI Architecture

אילו תפקידים פתוחים בפני מהנדס AI בסיום המסלול?

AI Engineer

תכנון ופיתוח מערכות AI מקצה לקצה, משלב האפליקציה ועד סביבת Production.

מה עושים בתפקיד?

פיתוח אפליקציות מבוססות LLM
בניית מערכות RAG ו-AI Agents
חיבור מערכות AI ל-APIs, בסיסי נתונים וכלים ארגוניים
פיתוח Backend למערכות AI
Evaluation, אבטחה וניטור מערכות AI
פריסה וניהול מערכות בסביבת Production

טכנולוגיות נפוצות:
Python · FastAPI · LLMs · LangGraph · PostgreSQL · Redis · Docker · AWS

LLM Engineer

פיתוח והנדסה של אפליקציות המבוססות על Large Language Models.

מה עושים בתפקיד?

אינטגרציה עם מודלי LLM
Prompt Engineering ו-Context Engineering
בניית Structured Outputs
Function Calling ושילוב כלים
בחירת מודלים ואופטימיזציה של ביצועים
צמצום Hallucinations ושיפור אמינות התשובות

טכנולוגיות נפוצות:
Python · OpenAI · Anthropic · Gemini · Hugging Face · Pydantic

RAG / AI Knowledge Engineer

בניית מערכות AI המחברות מודלי שפה למידע ארגוני, מסמכים ומאגרי ידע.

מה עושים בתפקיד?

בניית RAG Pipelines
עיבוד וקליטת מסמכים
יצירת Embeddings
Semantic Search ו-Vector Search
Chunking, Retrieval ו-Reranking
הערכת איכות השליפה והפחתת Hallucinations

טכנולוגיות נפוצות:
Python · PostgreSQL · pgvector · Embeddings · LLMs · RAG

AI Agent Developer

פיתוח סוכני AI ומערכות אוטונומיות המסוגלות להשתמש בכלים, לקבל החלטות ולבצע פעולות.

מה עושים בתפקיד?

בניית AI Agents
Tool Calling ו-Function Calling
תכנון Agent Workflows
ניהול State ו-Memory
חיבור Agents למערכות חיצוניות באמצעות MCP
בניית Multi-Agent Systems

טכנולוגיות נפוצות:
Python · LangGraph · MCP · OpenAI Agents SDK · PydanticAI

AI Backend Developer

פיתוח תשתיות Backend יציבות ומאובטחות עבור אפליקציות ומערכות AI.

מה עושים בתפקיד?

פיתוח REST APIs למערכות AI
שילוב LLM, RAG ו-Agents בשירותי Backend
עבודה עם בסיסי נתונים ו-Caching
פיתוח Async ו-Streaming
Authentication וניהול שגיאות
Testing ו-Logging

טכנולוגיות נפוצות:
Python · FastAPI · PostgreSQL · Redis · Pydantic · REST APIs

Production AI / LLMOps Engineer

העברת מערכות AI מ-Prototype למערכות אמינות, מאובטחות ומנוטרות בסביבת Production.

מה עושים בתפקיד?

Evaluation של מערכות LLM, RAG ו-Agents
זיהוי Hallucinations ובדיקת איכות המערכת
AI Security ו-Red Teaming
Monitoring, Tracing ו-Observability
ניטור Token Usage ועלויות
אופטימיזציה של ביצועים ועלויות

טכנולוגיות נפוצות:
Langfuse · OpenTelemetry · Docker · LLM APIs · AWS

למי מתאים קורס מהנדס בינה מלאכותית

Software Developers
Backend Developers
Full Stack Developers
Python Developers
AI Developers
ML Engineers
DevOps Engineers
Cloud Engineers
מהנדסים המעוניינים להתמקצע ב-AI Engineering

תנאי קבלה

ידע בסיסי קודם בתכנות

תוכנית לימודים

יש לך ניסיון או שאתה רק מתחיל? יש לנו מסלול שמתאים בדיוק בשבילך – לבחירתך שתי אפשרויות לימוד!

מסלול מקיף (לחסרי ניסיון)

במסלול זה תלמדו את כל המודולים ותהנו מהתמקצעות מירבית.

AI Engineer למתחילים שבאים ללא ניסיון קודם או עם מעט מאוד ניסיון בתחום.
משך המסלול בין 9 ל-12 חודשים.
המסלול בן 0 שעות אקדמיות.

אפשרויות מימון

קרן להכוונת חיילים משוחררים

לשכת התעסוקה

משרד הכלכלה

משרד החדשנות

עמותות לאוכלוסיה חרדית

משרד הקליטה

על המרצה

אלכס שויחיט

ראש תחום Machine Learning

לאלכס יש תואר ראשון בתחום מערכות מידע (BSC), תואר שני בהנדסת חשמל ואלקטרוניקה.
אלכס הוא במקצועו מהנדס RT \ Machine Learning. מומחה בתחום ה - AI, עם מעל ל -13 שנות ניסיון בפיתוח, ניהול והעברת פרויקטים מפיתוח לייצור במגוון תחומים כגון, Linux Embedded.
לאלכס יש ניסיון עם עבודה בשילוב Machine learning ו- Deep Learning בתחום ה- Computer Vision ו- Data Analysis.

ייעוץ קריירה

בוגרי הקורס שלנו מרוויחים נסיון מקצועי כבר במהלך הלימודים. הצוות המיומן שלנו מסייע לשלבם בתעשיית ההייטק דרך עזרה בחיפוש העבודה, סיוע בבניית קורות חיים והשמה בחברה טכנולוגית.

התאמת תכנית לימודים

אנו עוזרים לך לבנות את מסלול הלימודים המתאים ביותר לצרכים ולשאיפות המקצועיות שלך.

הכשרה טכנולוגית

הענקת הידע התיאורטי והמעשי הנדרשים כדי להכניס אותך לתעשייה ולהפוך אותך לאחד מאיתנו.

פרויקט סיום

ביצוע פרויקט גמר מעשי מהשטח אשר משמש כתיק עבודות להצגה בפני מראיינים פוטנציאלי.

התמחות מעשית

רכישת נסיון מעשי המותאם לדרישות התעשיה לצד צוות מהנדסים ממובילי התחום.

ראיון עבודה

סיוע בבניית קורות חיים לבוגרים, כולל סימולציות ראיון והכוונה להמשך הקריירה.

עבודה בחברת הייטק

ליווי מלא עד לראיון העבודה והשמה בחברת הייטק

לקראת סיום הלימודים (השלמת 80% מהקורס), סטודנטים בעלי ציון 70 ומעלה מתחילים התמחות מעשית במחלקת הפיתוח שלנו ומשתלבים כחלק מצוות הפיתוח.
אלו בעלי ציון הנמוך מ- 70 יבצעו בחינה נוספת ובמידת הצורך יחזרו על הקורסים הרלוונטיים ללא תשלום נוסף.
לקראת השלמת 90% מהקורס, תוך כדי התמחות מעשית נתחיל בשלב העזרה בהשמה, כאשר צוות ה- HR שלנו ילווה אתכם לאורך התהליך: נבנה יחד איתכם את קורות החיים המקצועיים ונבנה תיק עבודות מרשים.
בנוסף, נבצע גם סימולציות לראיונות עבודה טכניים (באמצעות צוות פיתוח) + ראיונות עבודה אישיים (באמצעות מחלקת HR).

סטודנטים מעוניינים יקבלו ליווי מלא עד להשמה בחברת הייטק, כאשר בנוסף, קיימת אופציה לסטודנטים מצטיינים להשתלב אצלנו בחברה, Real Time Group ,כחלק מהצוות הפיתוח.

המטרה שלנו היא להעניק לכם את הידע והניסיון ולהכין אתכם להתמקצעות בעולם ההייטק.

בואו ללמוד ולעבוד איתנו בתעשיית הטכנולוגיה.

חברות בהן השתלבו הבוגרים שלנו

שאלות ותשובות נפוצות

מה זה מהנדס AI ומה הוא עושה?

מהנדס AI הוא מהנדס תוכנה שבונה מערכות בינה מלאכותית בסביבת פרודקשן. בפועל הוא מחבר מודלי שפה גדולים למוצר: בונה מערכות RAG לחיפוש במידע ארגוני, מפתח סוכני AI שמבצעים משימות, חושף את היכולות כשירותי Backend, ואחראי על הערכה, אבטחה, ניטור ובקרת עלויות של המערכת לאורך זמן.

מה ההבדל בין AI Engineer ל-Data Scientist?

Data Scientist עוסק במחקר, בניתוח נתונים ובאימון מודלים; מהנדס AI עוסק בבנייה ובפריסה של מערכות שמשתמשות במודלים קיימים. ההבדל המעשי הוא בתוצר: Data Scientist מייצר תובנות ומודל, ומהנדס בינה מלאכותית מייצר מערכת עובדת בפרודקשן. ML Engineer נמצא באמצע ועוסק בעיקר בתשתית האימון והפריסה.

כמה מרוויח מהנדס AI בישראל?

שכר מהנדס AI בישראל משתנה לפי ותק, סוג החברה ותחום ההתמחות. ריכזנו טבלת שכר מלאה לפי רמות ותק במדריך שכר מהנדס AI בישראל.

כמה זמן לוקח להפוך למהנדס בינה מלאכותית?

מסלול ההכשרה המלא אורך 420 שעות לימוד ב-90 מפגשים, בפריסה של 9 עד 12 חודשים בלימודים היברידיים. המסלול בנוי כרצף: יסודות Python והנדסת תוכנה, לאחר מכן LLM Engineering, מערכות RAG וסוכני AI, ולבסוף LLMOps והעברת המערכת ל-Production.

האם צריך רקע בתכנות כדי ללמוד הנדסת בינה מלאכותית?

כן, נדרש בסיס קודם בתכנות. המסלול מיועד למפתחי תוכנה ומהנדסים, וכולל בתוכו לימודי Python ובניית התשתית ההנדסית הנדרשת לפני המעבר לעבודה עם מודלי שפה גדולים.

אילו כלים לומדים בקורס מהנדסי AI?

המסלול כולל Python ו-FastAPI לבניית שירותים, עבודה עם מודלי שפה גדולים ו-Prompt Engineering, מערכות RAG ו-Embeddings, מסדי נתונים וקטוריים מבוססי PostgreSQL, סוכני AI עם Tool Calling ו-MCP, וכן Docker, AWS ו-Git לפריסה ולניהול גרסאות.

מאמרים בתחום ההייטק

לכל המאמרים