מה התפקיד שלך יכלול?
לארגון פיננסי גדול דרוש/ה Senior AI Software Engineer למרכז המצוינות ל-AI אחראי על הובלת אימוץ ה-AI ברחבי הארגון.
שם מפתחים אפליקציות AI מתקדמות המשולבות במערכות הליבה הארגוניות, ובמקביל בונים את התשתית הסקיילבילית, השירותים המשותפים, וכלים למפתחים.
אנו מחפשים מהנדס/ת AI בכיר/ה (Hands-on) לפיתוח שירותי Backend בסקייל גבוה, פתרונות מורכבים מבוססי LLM, והיכולות התשתיתיות המניעות תהליכי עבודה של סוכנים (Agentic workflows), תוך הטמעת ממשל (Governance) ואבטחת מידע חזקים באקוסיסטם ה-AI שלנו.
תחומי אחריות מרכזיים
● פיתוח מערכות AI/GenAI מקצה לקצה המבוססות על LLMs ופריימוורקים של סוכנים (כגון LangGraph), החל משלב אב-טיפוס (Prototyping) ועד לפריסה ב-Production.
● בנייה ותחזוקה של תהליכי נתונים, מודלים והסקה (Inference pipelines) חזקים, כולל תכנון מערכות Embedding סקיילביליות וארכיטקטורות RAG.
● תכנון ארכיטקטורות Cloud-native בעלות יכולת Auto-scaling, התומכות הן באפליקציות AI ייעודיות והן בפלטפורמות פיתוח פנימיות משותפות (Internal developer platforms).
● הטמעה חלקה של ממשל תאגידי (Enterprise governance), בקרות תאימות (Compliance) ומוצרי אבטחת מידע לתוך האקוסיסטם של ה-AI, תוך הבטחה שכל המערכות עומדות בסטנדרטים מחמירים.
● קידום מצוינות הנדסית על ידי בניית כלי פיתוח פנימיים (Internal developer tooling) ויישום סטנדרטים קפדניים של Observability ו-AI SDLC.
למי התפקיד יתאים?
– פיתוח תוכנה: 8+ שנות ניסיון בפיתוח תוכנה בסביבת Production. מומחיות עמוקה ומוכחת ב-Python (כגון asyncio, concurrency, Pydantic) וב-JavaScript/TypeScript.
– תשתיות ענן (AWS): ניסיון מוכח בבניית מערכות Cloud-native תוך שימוש ב-Docker, Kubernetes, ושירותי ליבה של AWS (כגון S3, Lambda). ניסיון Hands-on בניהול תהליכי CI/CD, Observability למערכות, והזרמת נתונים (Data streaming) ותורים דרך פלטפורמות מנוהלות (כגון AWS SQS/Kafka).
– ארכיטקטורה: ניסיון בתכנון Microservices סקיילביליים, ארכיטקטורות Event-driven, ומערכות Backend מבוזרות. יכולת לתכנן מערכות לעמידה בעומסים גבוהים (High load), קפיצות טראפיק ותרחישי כשל (Rate limiting, Queues, Backpressure, DLQs).
– API ואבטחת מידע: ניסיון Hands-on בתכנון ופריסת API-ים (REST, GraphQL) אינטגרציה עם מערכות אימות תאגידיות (OAuth 2.0, JWT, OIDC), ועבודה עם בקרות אבטחת נתונים בסביבת Production.
– AI יישומי ו-MCP: ניסיון מוכח בהקמה ותפעול של פתרונות מורכבים מבוססי LLM. הבנה עמוקה בטיפול בתוצרים לא-דטרמיניסטיים בסקייל, יישום מערכות הערכה וניטור ל-AI (כגון LLM-as-a-judge), ותכנון ארכיטקטורות התומכות ב-MCP ופרוטוקולי A2A.