דינה לוי
AI-מהנדס
dina.levi@email.com · +972-50-1234567
תל אביב
ישראל
LinkedIn: linkedin.com/in/dinalev
translate.sections.summary
מהנדסת בינה מלאכותית עם חמש שנות ניסיון בפיתוח אלגוריתמים מתקדמים ומערכות למידת מכונה. מומחית בעיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת ואופטימיזציה של מודלים. שואפת ליישם טכניקות חדשניות בפיתוח פתרונות אוטומטיים שישפרו תהליכים תעשייתיים ואינטראקציה עם משתמשי קצה. בעלת עבר בפיתוח מערכות מסחריות שמשרתות עשרות אלפי משתמשים מדי יום, תוך עלייה ביעילות ובדיוק. להוטה ללמוד טכנולוגיות חדשניות ולשפר מתמיד את היכולות המקצועיות והמחקריות שלי.
translate.sections.experience
מהנדסת בינה מלאכותית, חברת אינטליג'נט טק
הובלת פרויקטים בתחום עיבוד שפה טבעית ושליטה תפעולית בטכנולוגיות למידת מכונה בחברת סטארט-אפ בינלאומית. פיתחה אלגוריתמים שהגדילו דיוק בהבנת שפה ב-25%. ניהלה צוות של חמישה מהנדסי תוכנה בפרויקטים אסטרטגיים בשיתוף עם מפתחים בינלאומיים.
• הצלחתי להעלות באפליקציה הפנימית את הדיוק במערכות זיהוי קולי ב-25%, מה שהוביל לעלייה בשימוש המוצר ב-40%.
• ארגנתי סדנאות פנים-ארגוניות לשיפור כישורי למידת מכונה של הצוות: השתתפו מעל ל-15 מהנדסים.
• אינטגרציה של מודלים חכמים במערכות קיימות תוך חיסכון של 30% בזמן עיבוד הנתונים.
• פיתוח פורטל פנימי שמייעל את תהליך הפיתוח והבדיקות של אלגוריתמים מבוססי בינה מלאכותית.
מהנדסת למידת מכונה, אלגוריתמיקה מתקדמת
עיצוב ופיתוח מערכות חכמות לניתוח ויזואלי, כולל זיהוי אובייקטים ומעקב אחר תנועות. התמקדתי באופטימיזציה של רשתות נוירונים למהירות ודיוק גבוהים באמצעות CUDA ו-TensorFlow.
• שיפרתי את ביצועי מערכת ראייה ממוחשבת ב-35% במסגרת פרויקט שזכה במענק מחקר תעשייתי.
• הובלתי פרויקט שיצר אלגוריתמים לזיהוי תבניות בתמונות תעשייתיות, שהיו מדויקים ב-92%.
• שיפרתי את זיהוי תנועות בתמונות בזמן אמת בפחות מ-20 מילישניות.
• פרסמתי מאמר מחקר בכנס בינלאומי על טכנולוגיות ראייה ממוחשבת.
מהנדסת בינה מלאכותית, יוזמות חכמות בעמק
פיתוח כלי בינה מלאכותית לייעול תהליכי הניתוח והאבחון רפואי באמצעות למידת מכונה ו-NLP, במיזמים ששיתפו פעולה עם בתי חולים מובילים בארץ ובעולם.
• הפחתת טעויות באבחון רפואי ב-18% בעזרת אלגוריתמים מותאמים אישית.
• פיתוח מודל ניתוח טקסט שניתן להטמעה במערכות קיימות, ושיפר את יכולת הזיהוי ב-22%.
• קידום ההכרה והפרסום של הטכנולוגיות על ידי הצגת מחקרים בכנסים בינלאומיים.
translate.sections.education
תואר ראשון בהנדסת תוכנה ומערכות מידע — האוניברסיטה העברית בירושלים
בינה מלאכותית ומתמטיקה חישובית
לימודי תואר ראשון עם מיקוד באינטגרציה של בינה מלאכותית, למידת מכונה ופילוסופיות חישוביות; סיימתי בהצטיינות ומוטיבציה להמשך מחקר ופיתוח.
translate.sections.skills
טכנולוגיות וממשקים: למידת מכונה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת, למידה עמוקה, אלגוריתמים מתקדמים, Python, R, C++, TensorFlow, PyTorch, MATLAB, OpenCV
כלים ומסגרות עבודה: Git, Docker, Kubernetes, Azure, AWS, Jupyter Notebook, MLflow, סקריפטים אוטומטיים, מערכות בינה מלאכותית מבוססות ענן
כישורי מחקר ופיתוח: מחקר טכנולוגיות חדישות, עיצוב מודלים מתקדמים, ניתוח נתונים עצום היקף, אופטימיזציה של תהליכי אימון, בדיקת איכות ובקרה
כישורי תקשורת וניהול: הגשת מצגות מקצועיות, עבודה בצוות רב תחומי, ניהול פרויקטים טכנולוגיים, הנחיית ריאיונות טכנולוגיים
translate.sections.languages
עברית (native)
אנגלית (fluent)
ערבית (advanced)
מהנדסת בינה מלאכותית: תאוות אתגר והזדמנות לשנות את העתיד
מהנדסות בינה מלאכותית עוסקות בפיתוח אלגוריתמים חכמים שמאפשרים למחשבים ללמוד, להכיר ולהגיב לסביבתם באופן אנושי או ממוחשב. תפקיד זה דורש הבנה עמוקה של מתמטיקה, תכנות ומודלים סטטיסטיים, ומשלב ידע טכנולוגי רחב ליצירת פתרונות חדשניים לבעיות מורכבות. עבודתן כרוכה במחקר, פיתוח, ניתוח נתונים ובקרה על איכות המודלים שנבנו.
למה חשוב ללמוד על תפקיד מהנדסת בינה מלאכותית?
תחום הבינה המלאכותית צומח במהירות ומוביל למהפכה בעולם הטכנולוגיה, הרפואה, התעשייה ואף בתחומי החינוך והביטחון. משרות בתחום זה מאפשרות לעבוד על פרויקטים שיש להם השפעה ישירה על חיי היום-יום, תוך קידום טכנולוגיות שאפתניות וחדשניות.
- לפתח מערכות חכמות שמבינות שפה ושומעות, מתוך שאיפה לייעל את התקשורת בין אדם למכונה.
- לעבוד עם נתונים עצומים המזמינים יצירת מודלים מתקדמים שמסייעים באבחון מוקדם של מחלות.
- לעצב מערכות ראייה ממוחשבת המשפרות תהליכי אבטחה תעשייתיים ואוטונומיה של מכוניות.
- לשפר אלגוריתמים קיימים על מנת להגביר את הדיוק והביצועים של מערכות מבוססות בינה מלאכותית.
הכישורים המיומנות שבלעדיהן לא ניתן להתקדם כמפתחת בינה מלאכותית
הצלחה בתחום בינה מלאכותית מצריכה מכלול של מיומנויות טכנולוגיות ומקצועיות. ידע רחב בטכנולוגיות עכשוויות, מיומנויות ניתוח נתונים, וכישורי תקשורת הם כלים חיוניים להבאת פרויקטים מרמת המחקר לפתרון תעשייתי. כאן מפורטים התחומים המרכזיים שמהנדסת בינה מלאכותית צריכה לדייק ולפתח.
- שליטה מתקדמת בשפות תכנות כמו Python ו-C++, עם ניסיון בספריות TensorFlow ו-PyTorch.
- יכולת עיצוב ויישום של מודלים סטטיסטיים ומכונות למידה עמוקה.
- יכולות ניתוח נתונים מאסיביים והקמת תובנות מתוך דאטה רב-ממדיים.
- הכרת כלי DevOps לניהול תהליכי פיתוח, בדיקה והפצה של אלגוריתמים.
- יכולת לספר תוצאות טכנולוגיות באופן מקצועי ולקדם שיתופי פעולה בין צוותים.
מגמות שוק העבודה בתחום הבינה המלאכותית
תחום הבינה המלאכותית נמצא בשיא הצמיחה בעולם הטכנולוגיה, עם ביקוש עצום וכפוף לטכנולוגיות מתקדמות שמתפתחות במהירות. המשרות המוצעות גדלות בשיעור של כ-30% בשנה, והצעירות והצעירים שמתמחים בכך נהנים מתנאי שכר תחרותיים ומשרות עם אפשרויות התקדמות משמעותיות.
שכר ממוצע למהנדסת בינה מלאכותית בישראל עומד על כ-18,000 ש"ח בחודש, עם פוטנציאל עלייה משמעותית בהתאם לניסיון ולפרויקטים שברשותה.
הביקוש למומחיות בתחום השנה נמצא בעלייה של מעל ל-25%, ומספר המשרות המוצעות מתרבה באופן עקבי.
בארצות הברית, שכר המהנדסות בתחום נע בסביבות 120,000 דולר בשנה, ומוערך כי השוק ימשיך לגדול במאות אחוזים בשנים הקרובות.
תחום ה-Language Models והראייה הממוחשבת נמצאים בחזית ההתפתחויות והיישומים התעשייתיים.
איך לכתוב קורות חיים מוצלחים למהנדסת בינה מלאכותית ולהתאים למשרות?
לעיתים קרובות, לתהליך כתיבת קורות חיים עשוי להיות השפעה גדולה על סיכויי ההגשמה למשרה. חשוב להדגים יכולות והישגים באופן ברור וממוקד, תוך שילוב מילות מפתח מהותיות המשקפות את דרישות התפקיד. ניתן להיעזר בכלי תומך שמאפשרים לייעל את הקורות חיים ולשפר את הסיכונים בקבלת התשובה הרצויה.
Do
- דוגמאות לצורה בהן ניתן לכתוב את הסעיפים והישגים שהתבלטו והביאו לציון גבוה באוטומציות של מערכות גיוס:
Don't
- כלול מילות מפתח רלוונטיות, כדוגמת ‘למידת מכונה’, ‘עיבוד שפה טבעית’, ו‘ראייה ממוחשבת’.
- התאם את קורות החיים לפרופיל המשרה על ידי הכנסת פרטים המדגישים את הכישורים וההישגים הרלוונטיים ביותר.
מילות מפתח חשובות ל-ATS לקידום קורות חיים של מהנדסת בינה מלאכותית
מערכות ניהול קורות חיים (ATS) משמשות לאיתור מילות מפתח רלוונטיות שהמעסיקים מציבים בפירוט במודעות העבודה. שיכללו את המונחים המרכזיים שנדרשים כדי לקדם את קורות החיים שלך בתהליך הסינון הראשוני ולמנוע מצב בו הם ייפסלו אוטומטית.
- למידת מכונה (Machine Learning)
- עיבוד שפה טבעית (NLP)
- ראייה ממוחשבת (Computer Vision)
- Deep Learning
- TensorFlow, PyTorch
- OpenCV
- AutoML
- Data Analysis
"לדוגמא, קטע תפקיד בו מצאת מילות מפתח נגזרות כמו 'מודלים מתקדמים', 'אופטימיזציה' או 'הבנת שפה'
איך להתאים באופן מושלם את קורות החיים שלך לדרישות המשרה?
כדי להגדיל את הסיכויים לקבלת התשובה, חשוב לנתח טוב את מודעות העבודה ולהתאים את התוכן של קורות החיים לדרישות הספציפיות. הוסיפי את ההישגים הרלוונטיים, שתפי דוגמאות ספציפיות לפתרונות שהגעת אליהם והשתמשי במילות מפתח מהמודעה עצמה.
ניתן להעלות את קורות החיים יחד עם טקסט המודעה לשרת הכתיבה וההתאמה של קורות החיים במערכת הייעוד שלנו.
שאלות נפוצות על קריירה למהנדסת בינה מלאכותית והכנת קורות חיים
הנה מענה לשאלות שחוזרות על עצמן בעת חיפוש אחר משרה במקצוע זה, כדי לחדד את ההבנה ולהקל על ההכנה.