SentinelOne

ה-R&D של SentinelOne בתל אביב הוא המנוע מאחורי המעבר ל-AI-native שהחברה עושה מאז רכישת Prompt Security באוגוסט 2025 (250 מיליון דולר, סטארטאפ ישראלי ל-LLM-runtime). הגיוס למתחילים מתפצל בין תפקידי ML / threat-research (כבד בניתוח נוזקות + Linux/macOS internals) להנדסת פלטפורמה ב-SIEM מבוסס-AI שיספוג את רכישת Observo AI מספטמבר 2025. ATS של Greenhouse, אנגלית-קודם.

תוכניות

את מי הם מחפשים

ה-R&D של SentinelOne בתל אביב הוא אחת הפעילויות הסייבר הישראליות בעלות הנטייה האקדמית הגבוהה יותר. מסלול ML-מחקרי מושך בכבדות מסטודנטי תואר שני ושלישי בטכניון, תל אביב והאוניברסיטה העברית; מסלול threat-research מושך מסטודנטי מדמ"ח-עם-אבטחה ומחלק לא מבוטל של בוגרי 8200 / 9900 / ממר"ם. ל-SentinelLabs יש תוצרי מחקר מפורסמים (לוח Greenhouse שלהם יושב ב-boards.greenhouse.io/embed/job_board?for=sentinellabs — נפרד מהלוח התאגידי, מה שמסמן עד כמה המעבדה מטופלת ברצינות פנימית). אנגלית היא שפת העבודה לשיתוף פעולה חוצה אזורים עם Mountain View; עברית עוזרת בטקסי צוות אך אינה מהווה מסנן.

תהליך הקליטה

הצינור עובר ב-Greenhouse — לוח SentinelLabs נפרד מהמופע הגרינהאוס התאגידי. אחרי סינון קורות חיים — בדרך כלל 7–14 ימים בנפח של SentinelLabs — מועמדים פוגשים סינון טכני ספציפי לתחום. מועמדי ML: שיחה של שעה על הפרויקט האחרון שלכם + take-home עם dataset קטן; הרף הוא מתודולוגיה, לא דירוג Kaggle. מועמדי threat-research: שיחה של שעה על CTF שפתרתם או דוגמת נוזקה ש-RE-תם, ושאלות המשך על Linux/macOS internals. פאנל טכני: 90 דקות עם שני חוקרים בכירים (קידוד חי + דיון על כיוון מחקר). סבב אחרון: התאמה לקבוצת מחקר. סך הזמן מקורות חיים לקבלה: 4–7 שבועות. סקירת הקוד במהלך ה-take-home מפורסמת בקפדנות — עדיפות למועמדים שכותבים בדיקות ומתעדים הנחות.

קורות חיים ל-SentinelOne — מה לכלול

• לתפקידי ML — התחילו בפרויקט אחד שאימנתם בו מודל end-to-end על dataset אמיתי, לא ריצה ב-Kaggle. סוקרי SentinelLabs מעריכים מתודולוגיה יותר ממדד כותרת.
• לתפקידי threat-research — קשרו ל-CTF write-up או דוגמה אחת ש-RE-תם בבלוג / GitHub. הצוות מגייס מפורשות מהסיגנל הזה.
• ציינו כלים ספציפיים (IDA Pro, Ghidra, Frida, Volatility, YARA) עם פרויקט שהשתמש בהם. קורות חיים עם שמות-כלים נקראים כקונקרטיים.
• היכרות עם Linux kernel + macOS XNU נדירה ומתוגמלת. אפילו "קראתי את ספר ה-OS internals ועשיתי debug ל-kmod" עוצר.
• הזכירו אינטגרציה עם Anthropic / OpenAI / Gemini API שבניתם אחרי 2024, במיוחד משהו שנוגע בהגנה מ-prompt-injection או ניטור runtime — רלוונטי ישירות אחרי רכישת Prompt Security.
• אם אתם בוגרי 8200 / 9900 / ממר"ם — נקבו ביחידה. ל-SentinelLabs יש המשכיות פנימית עם הצינורות הללו, ושם היחידה הוא סיגנל אמיתי.

טעויות שגורמות לסינון

• קורות חיים של ML שכולם רק נצחונות בלוח Kaggle בלי פרויקט end-to-end על נתונים אמיתיים. SentinelLabs מעריכה עומק מתודולוגי, לא חום בנצ'מרק.
• קורות חיים של threat-research בלי write-up מקושר אחד או דוגמה ש-RE-תם. אמירה "אוהב/ת הנדסה הפוכה" בלי תוצרים היא non-starter.
• מסגור גנרי של AI/ML בלי כיוון ספציפי (זיהוי חריגות, סיווג נוזקות, אבטחת LLM-runtime). המעבדה מעריכה כיוון אחד על פני רבים.
• הסתמכות יתר על תעודות Coursera כאישורים ראשיים. הם נספרים כתוספת, לא כחומר כותרת.
• אי-התייחסות לזווית שיתוף הפעולה SentinelOne / Mountain View בסבב התרבות בשלב ההצעה. ה-R&D התל אביבי מתאם יומיומית עם המטה; ניסוח "אני מעדיפ/ה מרחוק" נקרא כלא-מתאים.

מקורות

1. https://www.sentinelone.com/careers/ · official · 2026-05-02
2. https://boards.greenhouse.io/embed/job_board?for=sentinellabs · official · 2026-05-02
3. https://en.wikipedia.org/wiki/SentinelOne · third-party · 2026-05-02
4. https://www.calcalistech.com/ctechnews/article/im5ma59bu · news · 2026-05-02
5. https://www.sentinelone.com/press/sentinelone-to-acquire-observo-ai-to-revolutionize-siem-and-security-operations/ · official · 2026-05-02