VP Data & AI – המנהיג שהופך דאטה להחלטות עסקיות
אחרי 16 שנה בגיוס בכירים, אני מספר לכם איך לעשות את זה נכון. VP Data & AI טוב לא רק בונה מודלים – הוא בונה תשתית דאטה שמשנה את הדרך שבה החברה מקבלת החלטות.
מה VP Data & AI עושה בפועל בחברת הייטק ישראלית?
VP Data & AI הוא לא Data Scientist בכיר. הוא מנהיג שאחראי על:
- אסטרטגיית דאטה – data architecture, governance, data mesh/fabric
- בניית צוותי Data – data engineers, data scientists, ML engineers, analysts
- AI Strategy – GenAI, ML pipelines, AI product integration
- Data Infrastructure – data warehouse, lakehouse, ETL/ELT pipelines
- Business Intelligence – dashboards, analytics, data democratization
3 פרמטרים קריטיים לבחירת VP Data & AI
1. ניסיון ב-production ML
VP Data & AI חייב להוכיח שהוא הביא מודלים ל-production – לא רק notebooks ב-Jupyter.
2. הבנה עסקית
בלי הבנה של הביזנס, הדאטה לא שווה כלום. VP Data & AI חייב לדבר בשפה של ROI.
3. יכולת לבנות צוות מאפס
רוב החברות צריכות VP Data & AI שיבנה את הפונקציה מאפס – data platform, צוות, תהליכים.
5 טעויות קלאסיות בגיוס VP Data & AI
- 1. לגייס researcher במקום builder – אתם צריכים מישהו שיבנה, לא רק יחקור.
- 2. לא להגדיר את ה-use case – Data למען Data זה בזבוז. תגדירו מטרה עסקית.
- 3. להתעלם מתשתיות – בלי data infrastructure טוב, שום AI לא יעבוד.
- 4. לצפות ל-magic – AI לא פותר הכל. תנו ציפיות ריאליסטיות.
- 5. לא לחבר עם Product – Data & AI חייב להיות חלק מהמוצר.
כמה עולה VP Data & AI בישראל ב-2026?
- סטארטאפ עד 50 עובדים: ₪ 50,000–70,000 + אופציות
- חברת צמיחה 50–200 עובדים: ₪ 65,000–95,000 + בונוס
- חברה מבוססת +200: ₪ 80,000–130,000
שאלות נפוצות על גיוס VP Data & AI
כמה זמן לגייס VP Data & AI?
בממוצע 3-5 חודשים. הביקוש ל-AI talent בישראל הוא מהגבוהים בעולם.
מה ההבדל בין VP Data ל-Chief Data Officer?
CDO מתמקד ב-governance ורגולציה. VP Data & AI מתמקד בבנייה ובהטמעה.
Super Hunting
אני לא מחכה שישלחו CV. אני יוצא לשטח ומדבר עם הטובים ביותר – גם אלה שלא מחפשים.
רוצים לדבר? emil@emil.co.il
קראו גם: איך לגייס VP R&D | איך לגייס VP Engineering | איך לגייס VP Product