Infinity Labs R&D (אינפיניטי לאבס) הינה חברת מחקר ופיתוח מובילה, המשביחה את ההון הטכנולוגי במדינת ישראל ומכשירה את הדור הבא שיוביל את תעשיית ההייטק בארץ ובעולם.
באמצעות מתודולוגיה ייחודית, שבה הלמידה כולה דרך הידיים, היא מגדירה מחדש את הדרך לרכישת מקצוע, מיומנויות חדשות וידע המאפשר לסטודנטים להיות רלוונטיים, מעודכנים ולבנות קריירה לאורך שנים בתעשייה המתפתחת ביותר בעולם!
כ-2,500 מבוגרינו השתלבו במשרות הדורשות 2-3 שנות ניסיון, בלמעלה מ-300 חברות הייטק, חברות בטחוניות, סטארט-אפים בוגרים ומרכזי פיתוח, שנחשבים למתקדמים והבולטים ביותר בתעשייה.
מסלול הקריירה מורכב מהכשרה שכולה על חשבוננו במודל WIN-WIN-WIN ייחודי.
מסלולי הכשרה אינטנסיביים בתחומי פיתוח תוכנה, בינה מלאכותית, הנדסת נתונים, דבאופס וסייבר המיועדים למעוניינים להשתלב בתפקידי R&D בתעשיית ההייטק.
מסלול להכשרת מהנדסי תוכנה המובילים פיתוח מערכות מורכבות בעידן הבינה המלאכותית.
משך ההכשרה: 32 שבועות
מסלול מחקר מתקדם בבינה מלאכותית המתמקד בפיתוח מודלים ואלגוריתמים בתחומי Machine Learning ו-Deep Learning.
משך ההכשרה: 32 שבועות
מסלול להכשרת Data Engineers המתמקד בבניית תשתיות נתונים ומערכות Big Data.
משך ההכשרה: 32 שבועות
מסלול מחקר בתחום הסייבר המתמקד בזיהוי חולשות, ניתוח מתקפות ואבטחת מערכות.
משך ההכשרה: 32 שבועות
ההצלחה שלכם בהכרח שווה להצלחה שלנו! ההכשרה על חשבוננו למתאימים. רק כאשר אתם מתקבלים בהצלחה למשרת איכות ומתמידים בה לאורך זמן, אנו מחזירים את ההשקעה ומקיימים מודל רווח.
את בוגרינו ניתן למצוא בחברות המובילות בתעשיית ההייטק. עוד בזמן ההכשרה, אנו פועלים במרץ על מנת למצוא לכם את המשרה המתאימה ביותר עבורכם, בקרב 300 לקוחות החברה.
Infinity Mentored Social Learning (IMSL™️) - שיטת לימוד חברתית, בקבוצות קטנות, באופן אוטודידקטי, בהובלת מנטור מנוסה.
הכשרה מבוססת פרויקטים, למידה דרך הידיים, על ידי פיתוח בפועל והתמודדות עם אתגרי המקצוע על בסיס יום-יומי.
באינפיניטי לאבס עשרות מנטורים מקצועיים ומנוסים, אשר עוסקים גם בפיתוח במחלקת ה-R&D של החברה. המנטורים ילוו אתכם לאורך כל ההכשרה ויובילו אתכם להצלחה.
השילוב בין המתודולוגיה, לתכנים שנבחרו בקפידה ושעות הפיתוח הרבות, יאפשר לכם להתקבל בסוף ההכשרה למשרות איכות הדורשות 2-3 שנות ניסיון.
מאות בוגרי InfinityLabs R&D השתלבו בתפקידי פיתוח, DevOps, אלגוריתמיקה וסייבר בחברות הייטק מובילות.
בוגרים בתעשייה
לקוחות מגייסים
קבוצות הוכשרו
"הגעתי למסלול מעולם הוראת האנגלית, כמורה יחסית טרי שהחליט שהגיע הזמן להפוך את התשוקה למקצוע. תמיד אהבתי תכנות וקוד, זה ליווה אותי כתחביב עוד מהתיכון, אבל הייתי ממוקד מאוד רק בצד של הפיתוח. התקבלתי למסלול ה-DevOps, במהלך ההכשרה פתאום נחשפתי לכל המעטפת שנמצאת מסביב לקוד, עולם התשתיות, האוטומציה והכלים שמאפשרים למערכות באמת לעבוד בסקייל גבוה - וזה היה בדיוק החלק שהיה חסר לי כדי לראות את התמונה המלאה.
ההכשרה דרשה התגייסות משפחתית טוטאלית. הגעתי למסלול כאבא לילד בן שנה וחצי, וזה אמר לחזור הביתה מאוחר מאוד ועדיין למצוא את הכוחות להתיישב על המשימות והפרויקטים אל תוך הלילה. טליה אשתי היא ה'וונדר וומן' האמיתית בסיפור הזה. נרתמנו למשימה יחד כי הבנו שהמאמץ הזה הוא ההשקעה הכי טובה בעתיד שלנו, זה שיעניק לנו יציבות וביטחון כמשפחה. בתוך כל התהליך הזה הבית שלנו גדל, והיום אנחנו כבר נשואים פלוס שניים.
היום, כשאני מסתכל אחורה, הנחיתה בעבודה הייתה חלקה יחסית בזכות הכלים שקיבלתי. אני עובד כיום בחברה פיננסית גדולה. זה מקום עם המון 'Legacy code' לצד פוקוס על חדשנות, Innovation ו-AI.
העבודה שלי דורשת למידה אקטיבית ומתמדת. 95% מה-Workloads שלנו רצים ב-AWS, כך שהמעבר מהלימודים לשטח היה טבעי לגמרי. אני מתעסק המון ב-Kubernetes , עובד עם Helm Charts, ובתקופה האחרונה אנחנו מטמיעים ArgoCD בארגון. מעבר לזה, ישנם כלים נישתיים יותר כמו PlainID, Istio ופתרונות Service Mesh לניהול תשתיות בסקייל גבוה.
אחד הדברים הכי משמעותיים שלקחתי מההכשרה הוא היכולת לקחת יוזמה ולא לפחד להיכנס למקומות שהם מחוץ לאיזור הנוחות שלי. אני משתמש המון ב-AI לטובת Troubleshooting, כתיבת קוד ולמידה. אנחנו משתמשים ב-Amazon Q וב-Claude (בעיקר לכתיבת Terraform) וגם ב-ChatGPT.
המעבר להייטק דורש לא רק ידע, אלא גם את הליווי הנכון. בזכות הכלים והגב המקצועי שקיבלתי, הצלחתי לגשר על הפער ולמצוא את המקום המדויק שלי בשוק תחרותי. אני מאמין שהכל לטובה ובמבט לאחור על הדרך שעברתי זה בהחלט הוכיח את עצמו".
דניאל, DevOps
#Infinitygraduate
איך מייצרים יתרון תחרותי בהייטק? סמנכ"ל המו"פ איציק קראוס-דדון בראיון אצל דני רופ.
האם ה-AI יחליף אותי בעוד כמה שנים? האם בכלל שווה להשקיע וללמוד מקצוע טכנולוגי אם הכלים האוטומטיים עושים את העבודה?
החששות האלו מעסיקים היום את כל מי ששוקל כניסה לעולם ההייטק, במקביל לדיווחים על "משבר בוגרי מדעי המחשב" ותארים שכבר לא מבטיחים כניסה אוטומטית לתעשייה.
אבל כשתעשייה משנה את חוקי המשחק, נוצרים תפקידים חדשים.
השוק כבר לא מחפש רק אנשים שיודעים לכתוב קוד, אלא אנשי מקצוע בעלי עומק מתודולוגי וראייה רוחבית (End-to-End), שמסוגלים לבקר ולהוביל את כלי הבינה המלאכותית.
איציק קראוס-דדון, סמנכ"ל המחקר והפיתוח וה-AI שלנו, התארח בתוכנית "הדבר הבא" עם דני רופ לשיחה על כל המיתוסים ועל עתיד המקצועות הטכנולוגיים. בראיון מסביר איציק למה ממש לא צריך לפחד, ואיך מתודולוגיית ההכשרה המעשית והקשוחה שלנו עונה בדיוק על הפערים של השוק החדש.
צפו ותוכלו להבין לאן התעשייה מתקדמת, איך מסלולי הקריירה שלנו פתוחים לכל מי שיש לו פוטנציאל וחשיבה אנליטית גבוהה (כולל דוקטורים ובוגרים מרקעים מגוונים), ואיך הופכים את מהפכת ה-AI ליתרון התחרותי הכי גדול שלכם.
Itzik Kraus Dadon ערוץ 10
בזמן שהאירוויזיון נתפס כאירוע פופ ותרבות, עבור מי שעוסק בדאטה מדובר באחד מאתגרי ה-Real-time המורכבים ביותר שיש.
ביום התקשורת והמידע הבינלאומי שחל השבוע, זה בדיוק הזמן להזכיר ששום ניקוד לא היה מופיע על המסך בלי ארכיטקטורת נתונים שמסוגלת לעמוד בעומסי קצה.
האתגר ההנדסי האמיתי שקורה מאחורי הקלעים כולל:
▪ ניהול עומסי שיא של High-Concurrency - טיפול במיליוני הצבעות שזורמות בו-זמנית מכל העולם.
▪ שמירה על Data Integrity - אימות וניקוי נתונים באפס זמן כדי להבטיח שכל נקודה נספרת במקום הנכון.
▪ אבטחת מידע ופרטיות - הגנה על ה-Data Privacy של מיליוני מצביעים ומניעת ניסיונות להטיית התוצאות.
▪ ביצוע System Synchronization - סנכרון מלא בין מערכות השידור למקורות המידע כדי שהגרפיקה תתעדכן בזמן אמת.
היום כולם מדברים על AI, אבל כדאי לזכור: המודל הכי חכם בעולם לא יכול לתפקד בלי התשתית שמזינה אותו. בלי אנשי ה-Data Engineering שמתכננים את היכולת של המערכות לגדול ולהכיל את הנתונים (Scalability), השואו הגדול בעולם פשוט לא היה יכול להתקיים.
נועם, אנחנו גאים בך! עבורנו המנצח הנוסף של הלילה הוא ה-Pipeline שהחזיק מעמד.
"הגעתי למסלול מעולם הוראת האנגלית, כמורה יחסית טרי שהחליט שהגיע הזמן להפוך את התשוקה למקצוע. תמיד אהבתי תכנות וקוד, זה ליווה אותי כתחביב עוד מהתיכון, אבל הייתי ממוקד מאוד רק בצד של הפיתוח. התקבלתי למסלול ה-DevOps, במהלך ההכשרה פתאום נחשפתי לכל המעטפת שנמצאת מסביב לקוד, עולם התשתיות, האוטומציה והכלים שמאפשרים למערכות באמת לעבוד בסקייל גבוה - וזה היה בדיוק החלק שהיה חסר לי כדי לראות את התמונה המלאה.
ההכשרה דרשה התגייסות משפחתית טוטאלית. הגעתי למסלול כאבא לילד בן שנה וחצי, וזה אמר לחזור הביתה מאוחר מאוד ועדיין למצוא את הכוחות להתיישב על המשימות והפרויקטים אל תוך הלילה. טליה אשתי היא ה'וונדר וומן' האמיתית בסיפור הזה. נרתמנו למשימה יחד כי הבנו שהמאמץ הזה הוא ההשקעה הכי טובה בעתיד שלנו, זה שיעניק לנו יציבות וביטחון כמשפחה. בתוך כל התהליך הזה הבית שלנו גדל, והיום אנחנו כבר נשואים פלוס שניים.
היום, כשאני מסתכל אחורה, הנחיתה בעבודה הייתה חלקה יחסית בזכות הכלים שקיבלתי. אני עובד כיום בחברה פיננסית גדולה. זה מקום עם המון 'Legacy code' לצד פוקוס על חדשנות, Innovation ו-AI.
העבודה שלי דורשת למידה אקטיבית ומתמדת. 95% מה-Workloads שלנו רצים ב-AWS, כך שהמעבר מהלימודים לשטח היה טבעי לגמרי. אני מתעסק המון ב-Kubernetes , עובד עם Helm Charts, ובתקופה האחרונה אנחנו מטמיעים ArgoCD בארגון. מעבר לזה, ישנם כלים נישתיים יותר כמו PlainID, Istio ופתרונות Service Mesh לניהול תשתיות בסקייל גבוה.
אחד הדברים הכי משמעותיים שלקחתי מההכשרה הוא היכולת לקחת יוזמה ולא לפחד להיכנס למקומות שהם מחוץ לאיזור הנוחות שלי. אני משתמש המון ב-AI לטובת Troubleshooting, כתיבת קוד ולמידה. אנחנו משתמשים ב-Amazon Q וב-Claude (בעיקר לכתיבת Terraform) וגם ב-ChatGPT.
המעבר להייטק דורש לא רק ידע, אלא גם את הליווי הנכון. בזכות הכלים והגב המקצועי שקיבלתי, הצלחתי לגשר על הפער ולמצוא את המקום המדויק שלי בשוק תחרותי. אני מאמין שהכל לטובה ובמבט לאחור על הדרך שעברתי זה בהחלט הוכיח את עצמו".
דניאל, DevOps
#Infinitygraduate ... See MoreSee Less
איך מייצרים יתרון תחרותי בהייטק? סמנכ"ל המו"פ איציק קראוס-דדון בראיון אצל דני רופ.
האם ה-AI יחליף אותי בעוד כמה שנים? האם בכלל שווה להשקיע וללמוד מקצוע טכנולוגי אם הכלים האוטומטיים עושים את העבודה?
החששות האלו מעסיקים היום את כל מי ששוקל כניסה לעולם ההייטק, במקביל לדיווחים על "משבר בוגרי מדעי המחשב" ותארים שכבר לא מבטיחים כניסה אוטומטית לתעשייה.
אבל כשתעשייה משנה את חוקי המשחק, נוצרים תפקידים חדשים.
השוק כבר לא מחפש רק אנשים שיודעים לכתוב קוד, אלא אנשי מקצוע בעלי עומק מתודולוגי וראייה רוחבית (End-to-End), שמסוגלים לבקר ולהוביל את כלי הבינה המלאכותית.
איציק קראוס-דדון, סמנכ"ל המחקר והפיתוח וה-AI שלנו, התארח בתוכנית "הדבר הבא" עם דני רופ לשיחה על כל המיתוסים ועל עתיד המקצועות הטכנולוגיים. בראיון מסביר איציק למה ממש לא צריך לפחד, ואיך מתודולוגיית ההכשרה המעשית והקשוחה שלנו עונה בדיוק על הפערים של השוק החדש.
צפו ותוכלו להבין לאן התעשייה מתקדמת, איך מסלולי הקריירה שלנו פתוחים לכל מי שיש לו פוטנציאל וחשיבה אנליטית גבוהה (כולל דוקטורים ובוגרים מרקעים מגוונים), ואיך הופכים את מהפכת ה-AI ליתרון התחרותי הכי גדול שלכם.
Itzik Kraus Dadon ערוץ 10 ... See MoreSee Less
בזמן שהאירוויזיון נתפס כאירוע פופ ותרבות, עבור מי שעוסק בדאטה מדובר באחד מאתגרי ה-Real-time המורכבים ביותר שיש.
ביום התקשורת והמידע הבינלאומי שחל השבוע, זה בדיוק הזמן להזכיר ששום ניקוד לא היה מופיע על המסך בלי ארכיטקטורת נתונים שמסוגלת לעמוד בעומסי קצה.
האתגר ההנדסי האמיתי שקורה מאחורי הקלעים כולל:
▪ ניהול עומסי שיא של High-Concurrency - טיפול במיליוני הצבעות שזורמות בו-זמנית מכל העולם.
▪ שמירה על Data Integrity - אימות וניקוי נתונים באפס זמן כדי להבטיח שכל נקודה נספרת במקום הנכון.
▪ אבטחת מידע ופרטיות - הגנה על ה-Data Privacy של מיליוני מצביעים ומניעת ניסיונות להטיית התוצאות.
▪ ביצוע System Synchronization - סנכרון מלא בין מערכות השידור למקורות המידע כדי שהגרפיקה תתעדכן בזמן אמת.
היום כולם מדברים על AI, אבל כדאי לזכור: המודל הכי חכם בעולם לא יכול לתפקד בלי התשתית שמזינה אותו. בלי אנשי ה-Data Engineering שמתכננים את היכולת של המערכות לגדול ולהכיל את הנתונים (Scalability), השואו הגדול בעולם פשוט לא היה יכול להתקיים.
נועם, אנחנו גאים בך! עבורנו המנצח הנוסף של הלילה הוא ה-Pipeline שהחזיק מעמד. ... See MoreSee Less