בעידן שבו AI, Machine Learning ו-Big Data הם הליבה של כל מוצר טכנולוגי – Data Engineers הם אלה שמחזיקים את התשתית כולה.
Data Engineer, או מהנדס נתונים, הוא מי שאחראי על התשתית שעליה כל עולם הדאטה נשען. זהו תפקיד ליבה בצוותי פיתוח מודרניים, שמחבר בין מערכות, מוצרים ואנשים. הוא אחראי על הקמה/בנייה/שימור מערכות שאחראיות על אחסון וטעינה של המידע בחברה.
במסגרת עבודתו, Data Engineer אחראי בין היתר על:
זהו תפקיד שנמצא בין פיתוח ל-DevOps, ודורש חשיבה מערכתית, הבנה טכנולוגית עמוקה ויכולת לפתור בעיות מורכבות.
בלי Data Engineer – אין תשתית, אין דאטה, ואין יכולת להפיק ערך עסקי מהמידע.
תפקיד מהנדס הנתונים (Data Engineer) שונה במהותו מתפקידי דאטה אחרים. למרות ששלושת התפקידים עובדים עם דאטה – הם מייצגים שלבים שונים לחלוטין בשרשרת העבודה עם מידע.
במילים אחרות אפשר להגיד שמתוקף תפקידו של ה-Data Engineer, הוא שותף מרכזי העובד לצד ה-Data Scientist וה-Data Analyst ומקל עליהם משמעותית.
ואם נסכם:
לכן, בעוד Data Analyst ו-Data Scientist עובדים עם דאטה קיימת, תפקיד ה-Data Engineer הוא לאפשר את עצם קיומה, האמינות שלה והזמינות שלה.
בעידן שבו AI ודאטה הם הליבה של כל מוצר – Data Engineering הוא תפקיד קריטי, מבוקש ובעל השפעה עצומה.
בלי Data Engineer – אין דאטה לעבוד איתה.
תפקיד Data Engineer (מהנדס נתונים) הוא אחד מתפקידי הליבה בעולם הדאטה וה-AI. מהנדסי נתונים אחראים על תכנון, פיתוח ותחזוקה של תשתיות דאטה מורכבות, שמאפשרות לארגונים לעבוד עם כמויות מידע גדולות, לבנות מודלים חכמים ולקבל החלטות מבוססות נתונים.
מסלול הקריירה Data Engineering של Infinity Labs R&D הוא תכנית הכשרה אינטנסיבית ומעמיקה בת 22 שבועות, המיועדת לבוגרי תואר ראשון שרוצים להפוך למומחי Data Engineering מובילים בתעשייה.
במהלך ההכשרה תעברו דרך שלושה שלבים:
ותלמדו ליישם את הידע הזה בפרויקטים אמיתיים, בקצב ובסטנדרט של צוותי מחקר ופיתוח בהייטק.
עוד במהלך ההכשרה, מחלקת הלקוחות שלנו והמנטורים שלכם, עובדים במרץ על מנת למצוא לכם את המשרה הראשונה, הדורשת 2-3 שנות ניסיון. בעשור האחרון, אינפיניטי לאבס מצאה עבודה למעל 2,500 בוגריה בחברות מהשורה הראשונה בישראל.
22 שבועות ימים א'-ה' 08:30-18:30
רמת גן ז'בוטינסקי 1 צמוד לתחנת רכבת סבידור מרכז
מודל WIN‑WIN‑WIN ייחודי, אנחנו דואגים לכם למשרה הראשונה בקרב 300+ לקוחותינו
ההכשרה מתקיימת במשרדי Infinity Labs R&D, בלב מתחם הבורסה ברמת גן, במרחק הליכה מתחנת רכבת סבידור מרכז. המיקום מאפשר הגעה נוחה מתל אביב, גוש דן, השרון והשפלה, וכן נגישות טובה גם למגיעים מהצפון ומהדרום באמצעות רכבת ותחבורה ציבורית.
מסלול Data Engineering של Infinity Labs R&D בנוי כהכשרה הדרגתית, שמכשירה את המשתתפים לעצב, לפתח ולתפעל מערכות דאטה כמו Data Engineers בתעשייה.
המסלול מתקדם מבסיסי פיתוח תוכנה, דרך ארכיטקטורות Big Data, ועד לבניית מערכות דאטה production grade מקצה לקצה.
להלן סקירה של תחומי ההכשרה והעקרונות המרכזיים במסלול.
פירוט טכני רחב ומעמיק נמצא בסילבוס המלא
במסלול, הבסיס של כל Data Engineer, מתמקד בבניית תשתית פיתוח תוכנה יציבה, אמינה וסקיילבילית – הבסיס שעליו נשענות כל מערכות הדאטה המודרניות. המשתתפים מפתחים חשיבה של מהנדסי מערכות, ולומדים איך קוד מתנהג תחת עומסים, איך הוא משתלב עם תשתיות, ואיך שומרים עליו קריא, יעיל וניתן לתחזוקה לאורך זמן.
הלמידה מתבצעת באמצעות פרויקטים מעשיים המדמים סטנדרטים תעשייתיים, עם דגש על איכות קוד, בדיקות, אוטומציה ו-End-to-End Ownership.
נושאים מרכזיים:
השלב השני במסלול, תכנון תשתיות דאטה ומערכות מבוזרות – עוברים מחשיבה של רכיב בודד לראייה מערכתית רחבה, ומתמקדים בבניית Data Pipelines ותכנון תשתיות דאטה בקנה מידה גדול: איך נתונים זורמים, משתנים ומתרחבים בסביבות מבוזרות, ואיך מתכננים מערכות שמסוגלות להתמודד עם נפחי מידע גדולים ואתגרים תפעוליים מורכבים.
הדגש הוא על הנדסת Data Pipelines אמיתיים, עבודה עם מערכות מבוזרות וארכיטקטורות Batch ו-Streaming – בדיוק כפי שנעשה בחברות טכנולוגיה, פינטק ו-AI.
נושאים מרכזיים בעבודת ה-Data Engineer בשלב זה:
שלב 3 במסלול, אינטגרציה של מערכות דאטה ועבודה בסביבת פרודקשן מלאה. בשלב בזה מחברים את כל החלקים למערכת אחת שלמה.המשתתפים מתכננים, מיישמים ומתחזקים מערכת דאטה פרודקשן-גרייד, תוך סימולציה של אחריות מלאה על אמינות, זמינות ודיוק – בדיוק כמו Data Engineers בתעשייה.
השלב מדגיש Ownership, קבלת החלטות הנדסיות, וטיפול באתגרים אמיתיים של מערכות חיות.
מוקדי עומק מרכזיים:
מסלול Data Engineering של Infinity Labs R&D בנוי כהכשרה הדרגתית, שמכשירה את המשתתפים לעצב, לפתח ולתפעל מערכות דאטה כמו Data Engineers בתעשייה.
המסלול מתקדם מבסיסי פיתוח תוכנה, דרך ארכיטקטורות Big Data, ועד לבניית מערכות דאטה production grade מקצה לקצה.
להלן סקירה של תחומי ההכשרה והעקרונות המרכזיים במסלול.
פירוט טכני רחב ומעמיק נמצא בסילבוס המלא
במסלול, הבסיס של כל Data Engineer, מתמקד בבניית תשתית פיתוח תוכנה יציבה, אמינה וסקיילבילית – הבסיס שעליו נשענות כל מערכות הדאטה המודרניות. המשתתפים מפתחים חשיבה של מהנדסי מערכות, ולומדים איך קוד מתנהג תחת עומסים, איך הוא משתלב עם תשתיות, ואיך שומרים עליו קריא, יעיל וניתן לתחזוקה לאורך זמן.
הלמידה מתבצעת באמצעות פרויקטים מעשיים המדמים סטנדרטים תעשייתיים, עם דגש על איכות קוד, בדיקות, אוטומציה ו-End-to-End Ownership.
נושאים מרכזיים:
השלב השני במסלול, תכנון תשתיות דאטה ומערכות מבוזרות – עוברים מחשיבה של רכיב בודד לראייה מערכתית רחבה, ומתמקדים בבניית Data Pipelines ותכנון תשתיות דאטה בקנה מידה גדול: איך נתונים זורמים, משתנים ומתרחבים בסביבות מבוזרות, ואיך מתכננים מערכות שמסוגלות להתמודד עם נפחי מידע גדולים ואתגרים תפעוליים מורכבים.
הדגש הוא על הנדסת Data Pipelines אמיתיים, עבודה עם מערכות מבוזרות וארכיטקטורות Batch ו-Streaming – בדיוק כפי שנעשה בחברות טכנולוגיה, פינטק ו-AI.
נושאים מרכזיים בעבודת ה-Data Engineer בשלב זה:
שלב 3 במסלול, אינטגרציה של מערכות דאטה ועבודה בסביבת פרודקשן מלאה. בשלב בזה מחברים את כל החלקים למערכת אחת שלמה.המשתתפים מתכננים, מיישמים ומתחזקים מערכת דאטה פרודקשן-גרייד, תוך סימולציה של אחריות מלאה על אמינות, זמינות ודיוק – בדיוק כמו Data Engineers בתעשייה.
השלב מדגיש Ownership, קבלת החלטות הנדסיות, וטיפול באתגרים אמיתיים של מערכות חיות.
מוקדי עומק מרכזיים:
מסלול הקריירה ל-Data Engineering מבוסס על מתודולוגיית Infinity Mentored Social Learning (IMSL™), שיטה שפיתחנו לאורך השנים ומדמה עבודה בצוות R&D אמיתי.
העבודה מתבצעת בקבוצות קטנות של כ-14 משתתפים, בליווי Tech Leader מנוסה מעולמות ה-R&D וה-Data. הלמידה מתמקדת בהתמודדות עם בעיות מורכבות, מחקר עצמאי, ניסוי שיטתי, כתיבת קוד ברמה תעשייתית והערכת תוצאות בצורה ביקורתית.
אין מרצים פרונטליים או למידה פסיבית ואין מבחנים במובן המסורתי. המדד להצלחה הוא היכולת שלכם לקחת בעיה מורכבת בעולם ה‑Data, לפרק אותה, לחקור גישות שונות, ליישם, למדוד ולהגיע לפתרון איכותי במסגרת זמן מוגדרת.
עקרונות הלימוד:
המסלול מתקיים חמישה ימים בשבוע, א'-ה', בין השעות 08:30-18:30, במעבדות Infinity Labs R&D ברמת גן. מדובר בהכשרה מלאה – במרבית המקרים לא ניתן לשלב עבודה במקביל, מאחר שההכשרה דורשת השקעה משמעותית גם מעבר לשעות הרשומות.
מסלול Data Engineering מתאים לבוגרי תואר ראשון בתחומי מדעים והנדסה (STEM – מדעי המחשב, פיזיקה, מתמטיקה, מדעי המוח, הנדסה ועוד), לבעלי תואר בכלכלה וחשבונאות או כל תואר מאוניברסיטה עם ציונים גבוהים. אנו מחפשים בעלי יכולות גבוהות ואוטודידקטיות ורצון לעבוד קשה כדי לבנות לעצמם קריירה מקצועית ב-Data Engineering.
בנוסף, חשוב שתדעו שהתפקיד מתאים לאנשים בעלי חשיבה ביקורתית, תקשורתיים, כאלו שיודעים להנגיש מידע ולתת פתרונות וגם לתת שירות. זאת מכיוון שה-Data Engineer באינטראקציה יומית מול קצוות רבים בארגון.
Soft Skills:
כדי לשמור על רמת העומק והקצב הגבוהים של המסלול, תנאי הקבלה מדויקים וברורים:
תנאים אלו נועדו להבטיח שרמת הדיון, הקצב והעומק במסלול יתאימו להכשרת אנשי דאטה ברמה תעשייתית גבוהה.
בוגרי מסלול Data Engineering משתלבים בתפקידי ליבה בעולמות הדאטה בחברות הייטק, סטארטאפים, בנקים, חברות ביטחוניות וארגונים עתירי דאטה. בזכות ההכשרה המעשית והעמוקה, הם מצטרפים לצוותי פיתוח ו-R&D ועובדים על תכנון, פיתוח ותחזוקה של תשתיות דאטה ומערכות פרודקשן.
בוגרי המסלול משתלבים בתפקידי:
בפועל, הם עובדים על התשתיות שמניעות מוצרים דיגיטליים, אלגוריתמים, מערכות אנליטיקה ויישומי AI, בסביבות מורכבות ובקנה מידה גדול.
כבוגרת הנדסת תעשייה וניהול ממוסד אקדמי מוביל, המעבר לעולם ה-Data Engineering היה צעד טבעי של אופטימיזציה וראייה מערכתית.
כיום היא מפתחת תשתיות דאטה מורכבות בסביבת Google Cloud Platform (GCP) עבור לקוחות הייטק מובילים, תוך ניהול תהליכי נתונים מקצה לקצה. המיומנויות הטכנולוגיות שרכשה במסלול מאפשרות לה לתכנן ארכיטקטורת ענן מתקדמת ולייעל מערכות נתונים רחבות היקף
עם רקע חזק במתמטיקה וזיקה לפתרון בעיות טכנולוגיות מורכבות, הבוגר שלנו השתלב לאחר ההכשרה הייעודית בתפקיד Data Engineer. במהלך המסלול בלט ביכולת למידה עצמית ובהתגברות על אתגרים מורכבים, מיומנויות המשרתות אותו כיום בפיתוח תשתיות נתונים בסביבת Cloud.
אחריותו כוללת תכנון והטמעת פתרונות דאטה חכמים ואינטגרציות עבור מערכות BI רחבות היקף, תוך התאמה מדויקת לצרכי לקוחות הארגון.
עם רקע חזק במדעי המחשב, הבוגר שלנו השתלב לאחר ההכשרה הייעודית בתפקיד הנדסי המשלב עולמות דאטה ותוכנה. יכולתו לגשת לבעיות מורכבות מנקודת מבט אנליטית וחדה מאפשרת לו לפתח תשתיות נתונים חכמות המותאמות לצרכי ה-DevOps של החברה.
כיום, כ-Data Engineer בחברה טכנולוגית מובילה, אחריותו כוללת תכנון והטמעת פתרונות דאטה מתקדמים המבטיחים ביצועים גבוהים ורציפות במוצרי התוכנה הגלובליים
הבוגרת שלנו, מהנדסת מדעי המחשב, בחרה במסלול שהעניק לה כלים הנדסיים ליישום בעולמות הנתונים והסייבר הגלובליים.
כיום, כ-Data Engineer בחברה בינלאומית, תפקידה כולל תכנון פתרונות דאטה מתקדמים וניהול ממשקים טכנולוגיים בין צוותי ה-Data Science והמחקר. היכולת המקצועית שגובשה במהלך ההכשרה מאפשרת לה להוביל פרויקטים מורכבים על 'התפר' שבין הפיתוח לאנליטיקה, תוך הבטחת רציפות ואיכות הנתונים במערכות רחבות היקף.
עם רקע בכלכלה וניסיון קודם בניתוח נתונים, הבוגר שלנו השתלב כ-Software and Data Engineer בצוות R&D. התפקיד כלל בניית תשתיות דאטה מורכבות, תהליכי ETL ופיתוח backend, ובהמשך קודם להובלת צוות דאטה בחברה טכנולוגית מובילה בחיפה.
כיום הוא מועסק בתפקיד מפתח בחברת Google.
Data Engineering הוא לא סט כלים, אלא תפקיד משמעותי שעליו מבוססת הדאטה, שהיא היסודות של כל טכנולוגיה היום, אשר מאפשרת לנו את הקדמה בחיינו.
בעוד שקורסים קצרים מתמקדים בהיכרות טכנית נקודתית, בשימוש של כלים מסוימים, מסלול הקריירה שלנו מכשיר אותך לעבוד בפועל כ-Data Engineer בסביבה המדמה סביבה אמיתית כמו בתעשייה.
מסלול הקריירה Data Engineering שלנו נבנה מתוך הסתכלות ומתן דגש על ריבוי המערכות בתהליכי הדאטה: אוסף רכיבים שכמערכת יוצרים דאטה שימושי למערכות אחרות, כגון Analytics, AI, Machine Learning ועוד. תפקיד ה-Data Engineer דורש יותר מיכולת טכנית ואנליטית, אלא גם יכולת ראייה מערכתית ותקשורתיות עם בעלי התפקידים המפיקים את הדאטה בצורתו הלא מעובדת ועם אלו שצורכים אותה.
לגבי המשרה הראשונה? גם לזה אנו דואגים, עוד במהלך ההכשרה יגיעו חברות מובילות בישראל, הנמנות בין 300 לקוחותינו, לראיין אתכם לתפקיד הראשון שלכם כ-Data Engineer בתעשייה. תפקיד הדורש 2-3 שנות ניסיון.
מי שמחפש "קורס דאטה" או "לימודי דאטה" ימצא כאן יותר מזה: מסלול הסבה/התמקצעות מלא, שמטרתו להכין אתכם לקריירה ארוכת טווח, יציבה ומתגמלת.
Infinity Labs R&D היא חברת מחקר ופיתוח הפועלת משנת 2014 ומכשירה בוגרי אוניברסיטאות לקריירה בהייטק, בסביבה המדמה צוותי R&D בתעשייה. ההכשרה מתקיימת בקבוצות קטנות של כ-14 משתתפים בליווי Tech Leader מנוסה, תוך עבודה על פרויקטים מורכבים ברמה תעשייתית.
הסטודנטים נבחרים בקפידה על בסיס רקע אקדמי ויכולות כמותיות גבוהות, ומפתחים במהלך המסלול חשיבה מערכתית, יכולת עבודה עצמאית והשתלבות בצוותי Data Engineering, Data Platform ו-Data Infrastructure בארגונים מובילים.
עד היום מעל 2,500 בוגרים השתלבו במשרות הדורשות ניסיון של 2-3 שנים, ביותר מ-300 חברות הייטק, ארגונים ביטחוניים ומרכזי פיתוח מובילים.
השילוב בין הכשרה טכנולוגית עמוקה, עבודה בסביבת R&D אמיתית ומעטפת השמה מלאה הוא מה שמבדיל את Infinity Labs ממסלולי הכשרה אחרים.
יתרונות מרכזיים:
מסלול הקריירה ל-Data Engineer של Infinity Labs R&D הוא מסלול הכשרה אינטנסיבי הנמשך 22 שבועות ומתקיים חמישה ימים בשבוע במעבדות החברה ברמת גן. ההכשרה מתמקדת בפיתוח תשתיות נתונים ובבניית מערכות Data המשמשות ארגונים מודרניים מבוססי נתונים.
המסלול מיועד לבוגרי אוניברסיטאות בתחומי STEM כגון מדעי המחשב, מתמטיקה, פיזיקה, הנדסה ותחומים כמותיים נוספים המעוניינים להתמחות בפיתוח תשתיות נתונים ומערכות Data בקנה מידה גדול.
Data Engineer אחראי על תכנון ובניית התשתיות המאפשרות לארגונים לאסוף, לאחסן ולעבד כמויות גדולות של נתונים. העבודה כוללת פיתוח Data Pipelines, עבודה עם מסדי נתונים ומערכות מבוזרות והנגשת נתונים לצורכי אנליטיקה, Machine Learning ומוצרי Data.
Data Engineers מתמקדים בבניית התשתיות ו-Data Pipelines המאפשרים עבודה אמינה עם נתונים בקנה מידה גדול. Data Scientists משתמשים בנתונים הללו לצורך ניתוח נתונים, פיתוח מודלים חיזויים והפקת תובנות. שני התפקידים משלימים זה את זה בצוותי Data מודרניים.
Data Engineers משלבים מיומנויות בפיתוח תוכנה עם הבנה של תשתיות נתונים. מיומנויות מרכזיות כוללות Python, עבודה עם SQL, פיתוח Data Pipelines, מערכות מבוזרות, עבודה עם פלטפורמות Cloud ותכנון ארכיטקטורת מערכות נתונים.
Data Engineers עובדים עם טכנולוגיות כגון Python, מסדי נתונים SQL ו NoSQL, מערכות Big Data כמו Apache Spark, מערכות Streaming כגון Kafka, תהליכי ETL ותשתיות ענן לעיבוד ואחסון נתונים בקנה מידה גדול.
בוגרי המסלול משתלבים בתפקידים כגון Data Engineer, Big Data Engineer, Data Platform Engineer ו-Data Infrastructure Engineer בחברות טכנולוגיה, סטארטאפים וארגונים גדולים.
ההכשרה ניתנת ללא עלות למועמדים המתאימים כחלק ממודל ההכשרה של Infinity Labs R&D.
אם אתם בוגרי אוניברסיטה בתחומי STEM, בעלי יכולות אנליטיות חזקות ושאיפה לבנות מערכות נתונים בקנה מידה גדול, מסלול הקריירה ל-Data Engineering של Infinity Labs R&D נועד עבורכם.
התכנית מעניקה אפשרות להלוואה עד 50,000₪ עם התחלת החזר לאחר שנה/תחילת העבודה ובריבית נמוכה
"כשמסתכלים על הליך גיוס רגיל של מפתחים חסרי נסיון, זה הוא סוג של הימור כי אין נסיון קודם או ממליצים, לכן מחפשים את הנבונים ובעלי המוטיבציה. מסלול ההכשרה של אינפיניטי הוא מסלול טוב שלומדים את הבסיס בצורה יסודית, הכוללת עבודת צוות. זה נוח לי לבוא ליום מרוכז שבו אני פוגש עובדים רעבים להצלחה, נבונים וכאלו שאני יודע שישתלבו טוב בחברה. יש לי בצוות מספר מתכנתים מאינפיניטי, וכולם מפתחים טובים שהשתלבו יפה בחברה"
"התחלנו את הדרך עם פיילוט על מנת לבדוק האם הבוגרים שלהם יוכלו להיכנס כחלק מהקבוצה ולהביא ערך בזמן יחסית קצר. הפיילוט היה הצלחה גדולה וכך הרחבנו את ההתקשרות, מצאתי כי תהליך הסינון ובחירת המועמדים יעיל ומביא בסוף מועמדים איכותיים עם יכולות למידה נהדרות. אנחנו גייסנו מעל ל-80% מהחברה שהגיעו מאינפיניטי וחלקם הגדול נשאר איתנו לאורך זמן. זהו מקרה קלאסי של הצלחה לשני הצדדים"
״חלק מהאנשים שגייסנו מ-Infinity עברו הכשרות ייעודיות לפי סילבוס שהגדרנו מראש, על מנת שיגיעו כמה שיותר מוכנים למשימות שלנו, והם אכן הגיעו מוכנים. קיבלנו את האנשים, הם נקלטו בהצלחה בארגון בצורה די מהירה, והוכיחו בעיקר יכולות למידה עצמאית וכניסה לאזורים חדשים שהם לא הכירו לפני כן. לאורך זמן ראיתי שהאיכות של האנשים היא באמת יוצאת דופן. אני מאוד מרוצה מהאנשים גם ברמה האישיותית וגם ברמה המקצועית״
״ישנן כמה סיבות שבגללן החלטתי לגייס מ-Infinity. הידיעה שהמשתתפים בהכשרה הינם בוגרי תואר ראשון, ההבנה שלי שתהליך ההכשרה היה מאוד תובעני ובכלל השיטה, שכוללת תרגול רב, תוך כדי לימוד עצמאי ועבודת צוות שמדמה את אופן העבודה אצלי. הדבר האחרון שאהבתי זה הידיעה שבמידה ואני צריך השלמה של ידע טכנולוגי ספציפי לצרכים שלי, Infinity ישלימו את זה״
״היה לנו צורך לגייס כמות גדולה מאוד של אנשים ויש גם בהחלט מקום אצלנו לגייס אנשים שמסיימים תואר שהוא לא בהכרח תואר במדעים, או אנשים שהם מאוד מוכשרים שמעוניינים ויש להם תשוקה לתוכנה. זה עוזר לנו להגדיל את יכולת הגיוס שלנו ולקבל אנשים מעולים״
״הדברים שאני מחפשת ושחשובים לי בעובד, וזה מה שאני מצאתי בחבר'ה של Infinity שעובדים אצלנו, זה היכולת ללמוד לבד – לקחת משימה, להבין אותה, ללכת לחפש פתרונות, למצוא אותם ולממש אותם״
״ב-Infinity מכשירים עובדים היטב. העובדים תמיד מגיעים מוכנים, עובדים יפה, עובדים כמו כולם והם חלק מידי מהפקה של תוצרת בחברה״
"התרשמתי מיכולת הלמידה של הבוגרים שראיינו ב-Infinity Labs ובעיקר מצורת החשיבה שלהם – הם מבינים את הטכנולוגיה מאחורי הקלעים ברמות עמוקות, מה שעוזר להם לחשוב ולענות לשאלות שלנו בצורה מעולה. יש לנו גיוסים מאוד מוצלחים מאינפיניטי למשרות הדורשות רקע בתחומים רבים בעולם הסייבר. ראיינו מספר בוגרים של מסלול הסייבר ואחרי השיחות איתם הבנו שיש עם מה לעבוד ושהם עומדים בציפיות שלנו. אם אתם מחפשים גיוס טוב, מהיר ואיכותי, אני ממליץ לכם לפנות לאינפיניטי"
"במהלך השנים האחרונות גייסנו מספר בוגרי אינפינטי בתחום ה- DevOps-ומתכנתי .++C כולם, בלי יוצא מן הכלל, השתלבו באופן מצוין בחברה, הפגינו יכולות טכניות ברמה גבוהה, אנרגיות גבוהות, רצון ללמוד ולהשתפר ושאיפה להשפיע. שלב הראיונות מנוהל באופן יעיל ומאפשר למראיינים לבצע את הבחירה במועמד המתאים בצורה יעילה ומהירה. אינפיניטי הוכיחה את עצמה כחברה מובילה בתחומה, עם צוות מקצועי ומסור שמקדיש את מלוא תשומת הלב לפרטים הקטנים. התרשמתי מרמת השירות הגבוהה, הידע המעמיק והגישה האישית"
