AI Engineer & FDE
הכשרת מהנדסי AI ו-Forward Deployed Engineers
בונים מערכות AI שעובדות בפרודקשן - ומפתחים עם AI כמו צוות הנדסה. הכשרה למפתחים ולאנשים טכניים שרוצים לבנות Workflows, RAG וסוכנים שאפשר למדוד, לאבטח ולפרוס, ולעבוד עם Coding Agents בשיטה הנדסית.
עובדים עם הסטאק שצוותי הפיתוח עובדים איתו
מסוכני הקוד המובילים, דרך Frameworks לבניית Workflows וסוכנים, ועד מדידה, אבטחה ופריסה. הקונספטים עוברים לכל Framework.
Claude Code 
Cursor 
Python 
LangChain 
LangGraph 
LangSmith 
MCP 
Docker 
Git & GitHub 
OpenAI API 
Google API 
Copilot 365לא עוד דמו יפה -
מערכות AI שעובדות בפרודקשן
המעסיקים מחפשים מהנדסים שבונים מערכות AI שאפשר למדוד, לאבטח, לפרוס ולתחזק - ושעובדים עם AI כצוות פיתוח, לא כצ'אט.
AI Engineer הוא מהנדס תוכנה שבונה מערכות שה-LLM הוא רכיב אחד בתוכן: מחבר מודלים ל-API, לדאטה ולכלים, בונה Workflows ו-RAG, מחליט מתי נכון להוסיף סוכן ומתי לא, מודד איכות עם Evals, מאבטח ופורס לפרודקשן. וב-2026 - גם מפתח בעצמו עם Coding Agents בשיטה של Spec, Plan, Execute ו-Review.
Forward Deployed Engineer הוא מהנדס שעובד ישירות מול הלקוח, מבין את הצרכים העסקיים ומפתח פתרונות בסביבת העבודה האמיתית שלו. המונח נולד ב-Palantir, והיום זה מהתפקידים המבוקשים בחברות AI ובחברות שמטמיעות AI: לוקח בעיה עסקית אמיתית, מבין תהליכים, דאטה ומקרי קצה - ובונה פתרון שעובד בסביבה של הלקוח, לא רק בדמו.
מה המעסיקים באמת מחפשים
הדרישות שחוזרות הכי הרבה במודעות הדרושים - וכל אחת מהן היא חלק מליבת ההכשרה
למי מתאים הקורס?
לאנשים מרקע טכני שרוצים להפוך ל-AI Engineers או ל-FDE, או לחזק משמעותית את התפקיד הנוכחי שלהם - בעולם שבו AI משנה את הדרך שבה מפתחים תוכנה.
תנאי סף
- לפחות 2 שנות ניסיון בפיתוח תוכנה, או רקע במדעי המחשב או בהנדסה עם ניסיון מעשי בקוד
- לא נדרש ניסיון במחקר ML או בעבודה עם GPU
- מומלץ: היכרות עם Python, HTTP APIs, JSON, SQL ו-Git בסיסי
- שיחת התאמה לפני ההרשמה - כדי לשמור על קבוצה של אנשים טכניים ברמה אחידה, שהשיעורים בה מתקדמים בקצב של מהנדסים
למי זה פחות מתאים?
- למי שמעולם לא כתב קוד - עבורו מתאים יותר קורס AI Solutions Architect
- למי שמחפש קורס פרומפטים, כלי צ'אט או No-code
- למי שמחפש מחקר ML, אימון מודלים מאפס או אופטימיזציה של GPU
מתווה היברידי - שלם שעולה על סך חלקיו
העוגן המרכזי של ההכשרה הוא שיעורי הלייב - ולצידם מעטפת תמיכה רצינית: מערכת למידה מתקדמת, שיעורי תרגול, ערכת עבודה מלאה וכל מה שצריך כדי ללמוד ולתרגל Hands-on.
10 יחידות תוכן - מערכות AI שנבנות בשכבות
הסדר לא מקרי: קודם יסודות ועולם הלקוח, אחר כך מפתחים נכון עם AI, בונים Workflow, מוסיפים דאטה, מודדים - ורק אז מוסיפים אוטונומיה, אבטחה ופריסה. ומסיימים בהטמעה ובמדידת ערך.
יסודות Gen AI ועולם הלקוח
הנדסת פרומפטים למתקדמים, כלכלת טוקנים וניהול קונטקסט, ובוטים וסוכנים עם קבצי ידע, Skills ו-MCP - כולל Copilot 365 ו-Claude Cowork. בסיס משותף עם קורס AI Solutions Architect.
Discovery וזיהוי צרכים
FDE טוב מתחיל בהקשבה, לא בקוד: התנעת פרויקט מול לקוח, מיפוי תהליכים, Stakeholders ודאטה, ותעדוף לפי Impact ו-Effort.
Agentic Coding ו-AI SDLC
Claude Code ו-Cursor בתהליך מסודר: PRD, Specs, CLAUDE.md, Repository mapping, Ask-Plan-Execute ו-Code Review. מ-PRD ועד Pull Request.
Harnesses וצוות פיתוח דיגיטלי
Rules, Hooks, Skills ו-Sub-agents: ההבדל בין "לבקש יפה" לבין "לאכוף", וניהול צוות פיתוח דיגיטלי של ארכיטקט, מנהל ומפתח עם הרשאות נוקשות.
LLM APIs ו-Workflows
קריאות API נקיות ב-Python, Structured outputs עם Pydantic, LangChain ו-LangGraph, טריגרים ו-Human in the loop. Workflows דטרמיניסטיים קודם - אוטונומיה רק כשהמספרים מראים שהיא משתלמת.
דאטה ו-RAG
RAG ברמת Production: Chunking, Hybrid retrieval עם BM25 ו-Rank fusion, Reranking, תשובות מצוטטות, Text-to-SQL בטוח ו-Permission-aware retrieval.
Evals ומדידה
Golden sets, LLM-as-judge מכויל, Error slicing, Tracing מקצה לקצה ו-CI regression gate. "בדקתי 2 מקרים וזה עובד" זה לא שחרור לפרודקשן.
סוכנים ו-Multi-agent
סוכנים עם גבולות ברורים: Tool permissions, Loop budgets ו-Stop rules, זיכרון, Supervisor ו-Specialists, MCP client ו-server, A2A ו-Agentic RAG.
אבטחה, פרטיות ומוכנות לפרודקשן
Prompt injection ו-Red teaming למערכת שלכם, Auth, Kill switch ו-Guardrails, ופריסה ב-Docker עם Traces ו-Online evals. אוכפים בקוד, לא בפרומפט.
הטמעה ומדידת ערך
Problem Statement ומדדי הצלחה, תוכניות Adoption, KPIs והוכחת ROI מול ההנהלה. מערכת AI שאף אחד לא משתמש בה לא שווה כלום.
Frame · Ship · Measure · Secure
השוק מגייס למערכות שאפשר להעריך, לתפעל, לסמוך עליהן ולהגן עליהן. הקורס בנוי סביב 4 המילים האלה.
פרויקט גמר ותיק עבודות
בונים לאורך כל ההכשרה, ומסיימים בפרויקט גמר ומטלת סיום שמשקפים את החומר שנלמד - ומוצגים במפגש הסיום.
יחידות התוכן מתארות את תחומי הידע של ההכשרה, ולא חלוקה לשיעורים. הן נלמדות לאורך כל הקורס - בשיעורי הלייב, בשיעורי התרגול ובמערכת הלמידה.
בונים על דאטה ציבורי וחינמי מעולמות תוכן אמיתיים - ולומדים גם לזהות תקלות ולתקן אותן.
Inbox & Ticket Copilot
Triage אוטומטי ומערכת שעונה ופועלת על טיקטים, עם אישור אנושי לפני פעולה.
Filing Analyst
תקצירי דוחות ו-Research desk: סוכנים על דוחות כספיים, עם אישור אנושי.
Drug Safety Desk
מעקב אחר אותות בטיחות וחקר תופעות לוואי, עם ראיות מצוטטות שניתן לבדוק.
יוצאים עם פורטפוליו, לא רק עם תעודה
לאורך ההכשרה בונים כל הזמן - ויוצאים עם תיק עבודות שאפשר להציג בראיון עבודה או מול לקוח, כולל פרויקט גמר ומטלת סיום שמשקפים את החומר שנלמד.
AI SDLC Harness
CLAUDE.md, מפת Repository, תוכנית עבודה, Skills ו-Hooks שמותאמים לצוות.
אפליקציית AI פרוסה
עם Auth, URL חי, טריגרים ו-Background jobs.
Repository ציבורי ב-GitHub
קוד עם טסטים, Code review של AI ושל עמית, ו-Data manifest.
Evaluation harness
Golden test set, Judges מכוילים, דוח איכות ו-Improvement log.
Safe agent workflow
בדיקות הרשאה, אישור אנושי, צוות Multi-agent ו-Tool ב-MCP.
Ops runbook
Traces, מדד איכות Online, עלות, Latency וצעדי Rollout ו-Recovery.
Discovery ותוכנית הטמעה
מיפוי צרכים, Problem Statement, מדדי הצלחה ותוכנית Adoption.
Design packet
תיאור תהליך, HLD ו-LLD ו-Decision record.
אבני הדרך והתרגולים מוצגים כדוגמה בלבד, ועשויים להשתנות ולהתעדכן במהלך ההכשרה.
מהשיעור הראשון ועד מפגש הסיום
כל המועדים של מחזור דצמבר - שיעורי הלייב, שיעורי התרגול, שבוע IBM ומפגש הסיום. שיעורים 2-5 נלמדים יחד עם משתתפי קורס AI Solutions Architect, כבסיס משותף בעולמות ה-Gen AI, ומשם עוברים לעולמות ה-AI SDLC. גללו או השתמשו בחיצים כדי לעבור בין המפגשים.
המומחים של IBM מצטרפים להכשרה
שבוע התמחות ייעודי על IBM Bob - סביבת הפיתוח מבוססת ה-AI של IBM לעולם האנטרפרייז. מסלול התמחות שמוסיף לבוגרים היכרות מעשית עם סביבת AI SDLC ארגונית, יחד עם המומחים של IBM.
למה זה חשוב? IBM Bob הוא שותף הפיתוח מבוסס ה-AI של IBM, שמכוון לעולם האנטרפרייז: עבודה על Codebases גדולים וותיקים, מודרניזציה, אבטחה וממשל (Governance) של תהליך הפיתוח. עבור FDE שעובד מול ארגונים גדולים, זו היכרות עם סביבת AI SDLC ארגונית, ויישום של כל מה שנלמד בשיעורים בסביבה אחרת.
3 שיעורים מקצועיים
חלק מ-23 שיעורי הלייב של הקורס, בהובלת המומחים של IBM.
AI SDLC ארגוני
עבודה על Codebases גדולים וותיקים, מודרניזציה, אבטחה וממשל של תהליך הפיתוח.
מועד
פרטים ולו"ז מדויק יפורסמו בהמשך.
לומדים ממי שעושה את זה עכשיו
המרצים שלנו לא רק מלמדים AI Engineering - הם מטמיעים אותו עכשיו בצוותי פיתוח בחברות מובילות. מה שתלמדו בקורס הוא מה שעובד היום אצל לקוחות אמיתיים.
בנג'י בודנר
מומחה ב-Machine Learning וב-Agentic Coding, עם 2 תארים שניים (פיזיקה ומדעי המחשב) ו-8 שנות ניסיון בהייטק בבינה מלאכותית, בתפקידי מחקר והובלת צוותים.
עודד דובובסקי
כ-25 שנות ניסיון כדירקטור בכיר בחברות כמו Intel ו-IBM, בהובלת צוותי הנדסה, פיתוח ו-IT. מלווה היום צוותי פיתוח בחברות מובילות בהטמעת AI SDLC ו-Harnesses - ומביא להכשרה את מה שעובד בשטח.
אביתר אדרי
שותף-מייסד, CPO ו-AI Solution Architect ב-LetsAI, ומגיש תוכנית הטלוויזיה "בינה אחרת" (ערוץ 10). יועץ בכיר למנהלים, חברות וארגונים, ומרצה בארץ ובעולם בנושאי Gen AI ו-Agentic Coding.
אלי מרסינו
שותף-מייסד ו-Head of AI Transformation Partnerships ב-LetsAI, עם הכשרה במדעי המוח. ליווה בשנים האחרונות מאות חברות בהטמעה וב-Adoption.
מאיה דובובסקי טרגנו
מנהלת את חטיבת האנטרפרייז של LetsAI, שמלווה מאות לקוחות בישראל ובעולם, ומביאה מעל 20 שנות ניסיון בתפקידי ניהול בכיר וליווי הנהלות.
איריס פלד
3 עשורים של ניסיון בהוראה, כולל תפקיד מדריכה ארצית (לשעבר) באגף מדעים במשרד החינוך. אחראית על הרמה הגבוהה של התכנים והשיעורים ב-LetsAI.
חגי ראיין פן שרון
מומחה באוטומציות, בניית סוכנים ושילוב בין Gen AI לעולם העוזרים החכמים, ויועץ בכיר בחטיבת האנטרפרייז של LetsAI.
רון גולד
העורך הראשי של LetsAI.co.il ויועץ Gen AI בחטיבת האנטרפרייז. מלווה את המשתתפים בשיעורי התרגול וה-Q&A.
לא רק מלמדים AI.
עושים את זה בשטח, כל יום.
LetsAI היא קבוצה של מומחים, מהנדסים, יועצים ומדריכים בתחום הבינה המלאכותית. אנחנו מכשירים צוותי פיתוח ב-Forward Engineering וב-AI SDLC, עובדים צמוד עם צוותי מוצר, ומלווים מאות חברות וארגונים - כולל הגדולים בשוק בארץ ובעולם.
בגלל זה אנחנו מכירים מקרוב את הצרכים האמיתיים של ארגונים: מה עובד בפרודקשן, מה נשבר, ומה המעסיקים מחפשים היום.
אנחנו מאמינים בדמוקרטיזציה של ידע וטכנולוגיה: להנגיש את ה-AI לכל אחד ואחת, לכל צוות ולכל ארגון - ברמה המקצועית הגבוהה ביותר.
מכסים את הבסיס - ומשקיעים במכוון בפערים
רוב הקורסים שבדקנו מלמדים את "הבסיס המשותף": API, RAG וסוכנים. מעט מאוד מלמדים את מה שהמעסיקים מבקשים בפועל.
שיטה שנולדה בשטח, לא במצגת
המרצים מלווים צוותי פיתוח בחברות מובילות בהטמעת AI SDLC. מה שנלמד הוא מה שעובד היום אצל לקוחות אמיתיים.
2 זוויות במקום אחת
גם איך לפתח עם AI בעזרת Harnesses, Skills, Hooks וצוותי סוכנים, וגם איך לבנות מערכות שיש בהן AI. רוב הקורסים בוחרים רק אחד.
הנדסה, לא דמו
מדידה, אבטחה, פריסה ואישור אנושי הם חלק מהליבה - בדיוק איפה שקורסים אחרים חלשים והמעסיקים חזקים.
בונים כל הזמן
בכל שיעור בונים משהו אמיתי, עם קוד פתיחה שמבטיח שאף אחד לא נשאר מאחור - ויוצאים עם תיק עבודות ופרויקט גמר.
הנדסה + עולם הלקוח
Gen AI ארגוני ויחידות על עבודת ה-FDE בשטח, מ-Discovery ועד Adoption - כל מה שצריך כדי לעבוד מול לקוחות.
לייב, עם ליווי צמוד
2 שיעורי לייב בשבוע, מפגש תרגול שבועי, מערכת למידה מתקדמת וקהילת בוגרים שמעדכנת אתכם בזמן אמת.
מוכנים להפוך ל-AI Engineer & FDE?
השאירו פרטים ונחזור אליכם לשיחת התאמה קצרה, בלי התחייבות - עם כל המידע על הקורס, הפורמט וההרשמה. מספר המקומות מוגבל.