בשנים האחרונות הפך תפקידו של Data Engineer למרכזי בהצלחתם של פרויקטי בינה מלאכותית. מעבר להקמת תשתיות נתונים, אנשי Data Engineering נדרשים כיום להכין מידע למודלי AI, לשלב מודלי שפה (LLMs) בתהליכי עיבוד נתונים, להקים ארכיטקטורות RAG, לעבוד עם מידע לא מובנה ולפתח פתרונות AI המשתלבים בפלטפורמות הדאטה הארגוניות. שילוב נכון של AI בתשתיות הנתונים מאפשר לארגונים להפיק ערך עסקי משמעותי, לייעל תהליכים ולהאיץ את פיתוחם של יישומי AI מתקדמים.

קורס AI for Data Engineers של NAYA College נועד לגשר בין עולמות ה־Data Engineering והבינה המלאכותית, ולהעניק למשתתפים את הידע והכלים הנדרשים לפיתוח פתרונות AI מודרניים בסביבות נתונים ארגוניות. במהלך הקורס ילמדו המשתתפים את יסודות הבינה המלאכותית, יכירו סוגים שונים של פתרונות AI – החל ממודלים חיזויים ועד Generative AI, RAG ו־AI Agents – ויבינו כיצד ניתן לשלבם בפלטפורמות Data ובתהליכי עיבוד נתונים קיימים. בנוסף, ילמדו לכתוב Prompts אפקטיביים באמצעות מתודולוגיות מתקדמות ולשלב מודלי שפה במשימות Data Engineering יומיומיות.

בהמשך ההכשרה יתמקדו המשתתפים בתפקידו של ה־Data Engineer בפרויקטי AI, לרבות הכנת נתונים, ניקוי מידע, Feature Engineering, עבודה עם מידע לא מובנה באמצעות OCR, שילוב מידע מולטימודלי (טקסט ותמונות), ופיתוח פתרונות מבוססי LangChain וארכיטקטורות RAG לבניית צ'אטבוטים ארגוניים. בנוסף, יכירו את האתגרים המרכזיים בתחום, ובהם איכות נתונים, אבטחת מידע, ממשל נתונים (Governance), הטיות במודלים וניהול עלויות בפרויקטי AI ארגוניים.

התוכנית משלבת למידה Hands-On, תרגול מעשי ועבודה עם כלי AI מתקדמים המיועדים למפתחים ולאנשי Data Engineering, כגון GitHub Copilot, Cursor, JetBrains AI, Notion AI ו־Confluence AI, במטרה להגדיל את הפרודוקטיביות ולייעל את תהליכי הפיתוח והעבודה עם נתונים. בסיום הקורס יהיו הבוגרים מסוגלים לשלב יכולות AI בתהליכי Data Engineering, לפתח פתרונות RAG ארגוניים, לעבוד עם מודלי שפה כחלק מפלטפורמות הנתונים, ולבנות תשתיות נתונים מתקדמות המוכנות לעידן הבינה המלאכותית.