כתבות עם התגית משרות machine Learning

בפוסטים הקודמים שעסקו בסקר מדעני הנתונים ומקצועות ה-Machine Learning (ML) כתבתי בעיקר על השכר – פילוחים, תחזיות ותגליות. מי שלא קרא מוזמן לעיין בדו"ח השכר המלא  ולהתנסות במחשבון השכר ולקרוא את הפוסט שמסביר על מאחורי הקלעים של מחשבון השכר. הפעם הגיע הזמן לדבר על משהו שאינו כסף, לשם שינוי. השנה הוספנו לסקר שאלות רבות על אופי התפקידים השונים, מה שמאפשר לענות על אחת השאלות שאני נשאל הכי הרבה – מה עושה מדען נתונים (ולצורך העניין, מפתח\ת אלגוריתמים, אנליסט, וכו').

לכתבה המלאה >>

English version

Arabic version

כמו בשנים קודמות, גם השנה קיימנו את הסקר השנתי של קהילת MDLI, במטרה למפות מגמות שונות בקרב העוסקים בתחומי ה-Data Science וה-Machine Learning. השנה מספר יוצא דופן של משיבים ומשיבות מילאו את הסקר השנתי שלנו – 1,250 איש – הישג מכובד לכל הדעות. עמרי גולדשטיין, מפתח אלגוריתמים, מדען נתונים ובעל הבלוג "מבוסס נתונים", ניתח את נתוני הסקר. מתוכם הפקנו את דו"ח השכר של קהילת MDLI לשנת 2021, ולצד זאת פיתחנו מחשבון שכר ייעודי עבור מקצועות הדאטה בארץ.

בשבועות הקרובים יועלו לאתר מספר דו"חות נוספים שיכילו ניתוחים שונים של תוצאות הסקר, ביניהם: כיצד נבנה מחשבון השכר החדש שלנו, מצב פערי השכר המגדריים בשוק וניתוח התפקידים השונים ותחומי האחריות הנלווים אליהם. דו"ח השכר המלא הוא החלק הראשון בסדרה, והוא מובא כאן לפניכם/ן.

בדו"ח הנ"ל נפלח את נתוני השכר שעלו בסקר לפי תפקיד, השכלה, רמת בכירות, גיל, ניסיון, מגדר ועוד. כשמנתחים את ההשפעה של התשובות השונות על השכר, אנחנו כמובן חשופים להשפעה של משתנים מתערבים. למשל, השכר הממוצע בסקר היה 38,500 ש"ח בחודש עבור מי שעובדים בתל אביב, לעומת 26,700 ש"ח בחודש בממוצע בירושלים. הנתונים האלו עשויים להיות שימושיים עבור מי ששוקל מעבר מהבירה לתל אביב או להיפך, אבל בוודאי לא ניתן לצפות לקפיצה של כ-12,000 ש"ח בשכר רק כתלות בשינוי מקום מגורים. אולי היצע המשרות שונה בתל אביב? או רמת ההשכלה הממוצעת? אין סוף לחיתוכים שניתן לעשות ולקשרים הסיבתיים שניתן לחפש. בדו"ח הזה נסתפק בחיתוכים סביב שניים או שלושה משתנים בכל פעם ונציג עבור כל קטגוריה לא רק את הממוצע, אלא גם מדדים סטטיסטיים אחרים שילמדו אותנו על ההתפלגות כולה.

הערה: מתוך שמירה קנאית מאוד על פרטיות המשיבים (ועל יכולת ההכללה מהמסקנות) לא תוצג שום נקודת דאטה בודדת והנתונים יהיו תמיד באגרגציה של לכל הפחות 10 דגימות.

מחשבון השכר

לפני שנתחיל, כפי שציינו, השנה נשיק לראשונה את מחשבון השכר של קהילת MDLI שמבוסס על נתוני הסקר. ניסיון למצוא מידע על שכר במקצועות ההיי-טק מסתיים לרוב בטבלאות שכר של חברות השמה שונות. הטבלאות האלו שימושיות, אך אינן שקופות בשום צורה – כיצד חושבו המשכורות? מה גודל המדגם ולאורך כמה זמן נמדד? מה משמעות הטווח? וכו'. הנתונים שלנו מאפשרים לבנות טבלת שכר אלטרנטיבית בפורמט המקובל, ובמחשבון השכר תוכלו גם לקבל את הטווח בו נמצאות 50% מהדגימות (או איפה המודל חוזה שיהיו 50% מהדגימות) ולא רק את התחזית הממוצעת. מוזמנים להתנסות במחשבון בלינק הבא. לכתבה המלאה >>

עריכה: תוצאות הסקר של 2021 זמינות כאן. מחשבון השכר שמבוסס על נתונים אלו זמין כאן.

 

השנה, בדיוק כמו שנה שעברה, קיימנו סקר מקיף אודות מגוון רחב של נושאים בקרב חברי קהילת MDLI. הסקר בא לבחון אלמנטים הנוגעים בתנאי העסקה, אתגרים יומיים, כלים נפוצים שבשימוש ועוד עבור אלו שעוסקים במקצעות הדאטה. בסקר הנוכחי השיבו 569 איש בסה"כ (לעומת 225 בשנה שעברה) אשר מייצגים בצורה נרחבת את כל הקשת הישראלית בתחום. המידע נאסף עד חודש מרץ 2019 ועדכני לנקודת זמן זו. בדו"ח הבא נציג את התוצאות הישירות שעלו מתוך הסקר ולצד זאת מספר ניתוחי עומק שביצע עומרי גולדשיין על הנתונים וזאת כדי לחשוף קשרים ורבדים עמוקים יותר בין הנתונים. השאלון נבנה משני חלקים עיקריים: חלק ראשון אישי ותעסוקתי ולצידו, חלק שני מקצועי וטכני יותר. בסקירה הזו, נציג לכם את התובנות העיקריות שעלו מהסקר ואת המסקנות לכל מי שבתעשייה זו.

אחד האלמנטים העיקריים בדו"ח הוא נושא השכר הממוצע בתחום בהתאם לניסיון בתעשייה והשכלה אקדמית. השנה הסקר כלל תשובות של כ-402 איש העוסקים בתחום במשרה מלאה – מה שמעניק תמונת מצב טובה על התחום. עומרי פיתח שני מודלים שיסייעו לכם לחזות מה אמור להיות השכר הממוצע שלכם בהם תוכלו לעשות שימוש. אחד מפרויקטי ההמשך של הסקר הוא הכנת מחשבון שכר בו יהיה ניתן להזין פרטים אודתיכם ולאחר מכן לקבל את השכר הממוצע עבור אנשים עם פרופיל זהה. מתוך הבנה כי על אף שמדובר על מספר גדול ביחס לסקרי שכר אחרים, הנתונים עדיין יכולים להיות לא מדויקים במקרים מסוימים ולכן נרצה להוסיף דוגמאות נוספות. מחשבון שכר זה יעלה בשבועות הקרובים ויאפשר גם מתן פידבק על התוצאות לשם שמירתו עדכני לאורך זמן. לכתבה המלאה >>

לגייס Data scientists זו לא משימה קלה. העלייה המשמעותית במספר החברות שנכנסות לעולם ה-Machine Learning לצד כמות הסטארטפים שפועלים בתחום הגבירו את הביקוש ל-Data scientists, מה שיוצר קשיי גיוס רבים ללא מעט חברות. יש לציין, לפני שאנחנו צוללים פנימה, כי גם חברות גדולות ותאגידים גדולים מתקשים למצוא את האנשים המתאימים ולא מדובר על מכשול שקיים רק אצל חברות צעירות או גופים לא טכנולוגים.

בדיוק לשם כך, קיימתי לפני מספר שבועות אירוע מצומצם בו חלקתי חלק מהתובנות שיש לי בנושא, המתבססות על סקר הקהילה שעשינו ולוח המשרות העשיר שמנוהל באתר זה. נתונים אלה, בשילוב לאינספור שיחות שקיימתי עם עובדים בתחום וחברות שונות המגייסות, סייעו לי לגבש מספר מסקנות וטיפים שיוכלו לעזור לכל מי שרוצה לגייס Data scientist. בנוסף להרצאה שלי, לקח חלק באירוע גם Alfie Booker המשמש כמגייס טכני ב- Google UK בחמש השנים האחרונות. אלפי עסק בעיקר בתהליך הגיוס בגוגל וכיצד ניתן לבנות אותו בצורה חכמה מול המועמדים השונים.

עיקר החלק שלי מבוסס על המצגת שהעברתי במפגש עצמו והיא מצורפת כאן לשימושכם:

לכתבה המלאה >>

פוסט זה ירכז משרות בתחום ה-Machine Learning בישראל. ברשימה למטה ניתן למצוא חברות גדולות, סטארטאפים ומעבדות מחקר אקדמאיות המחפשות עובדים במגוון תחומים.

בימים אלו אני עובד על השקה של לוח משרות חדש ומתקדם, במידה ואתם מעוניינים להוסיף משרה אתם מוזמנים לפנות אלי במייל: uri@machinelearning.co.il

רוצים לקבל גישה ללוח משרות החדש לפני כולם? היכנסו לקישור הבא.

 

לכתבה המלאה >>

X