In this episode of The Tech Radar Voice by Tikal, host Lior Kanfi, CEO and founder of Tikal, is joined by Ronen Lahat, Data Engineer from AT&T's development center. Together, they explore building a Large Language Models application using open-source LLMs and the fine-tuning process for developing internal organizational applications.

LLM Fine Tuning with open source models

One of the world's best all-time drops just got a bit better 🐛✨🎶🔥

Connect with Cutterpiller @ 👉 https://linktr.ee/Cutterpiller
Download ↓ https://hypeddit.com/cutterpiller-great-bass

Here's my Bass rework of Pink Floyd's – The Great Gig in the Sky 
I've been dropping it live for a while now, and the energy and crowd reaction have always been a focal point of my sets ❤️

This flip honors the timeless vocal and reimagines it through a future-rave lens — with cinematic tension, immersive sound design, and emotional sub pressure.

Respect to the original. This is a tribute, not a replacement :)

🎧 Headphones or big systems recommended.
💬 Let me know which moment hit you hardest.
❤️ Like / 🔁 Repost if it resonates.

Free Download

The Great Bass In The Sky


ML Engineering: מהמחקר למציאות
Machine Learning זה לא רק לבנות מודלים – זה לדעת איך להפוך אותם לחלק ממערכת שעובדת באמת, בסקייל, בפרודקשן, ובעיקר – מביאה תוצאות.
בפרק הזה של Tech Radar Voice, שני כהן, Senior ML Engineer ב- Tikal, מארחת את קוסטה קלינובסקי, MLOps Engineer ב-Imperva, לשיחה על איך לוקחים רעיון מחקרי והופכים אותו למערכת אמינה שרצה אצל יוזרים אמיתיים.
הם עוברים יחד על כל ה-ML lifecycle – מהאיסוף של הדאטה, דרך תכנון הפיצ'רים וניהול האקספרימנטים, ועד לאימון, deployment וניטור בפרודקשיין.
 דרך use case של זיהוי הונאות בפלטפורמת e-commerce, הם מדברים על אתגרים יומיומיים – כמו למשל איך שומרים על מודל עדכני, איך מטפלים ב data drift, ואיך בונים תהליך שאפשר לסמוך עליו לאורך זמן.
בזכות כלים כמו feature stores, model registries ו-LLMs, הפער בין מחקר ל engineering הולך ומצטמצם – והפרק הזה הוא בדיוק המקום להתחיל בו את המסע לעולמות של MLOps מודרני.

ML Engineering: From Research to Reality

איך באמת נראה פיתוח של מערכת משין לרנינג בפרודקשן – בלי הפילטרים?
שני כהן (Senior ML Engineer, Tikal) מארחת את ברק עמר (Principal Engineer, Treeverse) לשיחה על הפער בין הדיאגרמות היפות למציאות היומיומית: חיכוכים בין צוותים, גבולות אחריות לא ברורים, ואתגרים כמו Data Versioning ו-Observability – וגם כלים שיכולים לעזור בדרך.

ML Development Process from a Realistic Perspective

כש־⁦Machine⁩ ⁦Learning⁩ הופך לחלק בלתי נפרד ממערכות פרודקשן, המודל הוא רק ההתחלה. האתגר האמיתי? לבחור את התשתיות והכלים הנכונים שיתמכו באימון, בפריסה ובסקיילינג של המערכת לאורך זמן.
בפרק הזה של ⁦Tech⁩ ⁦Radar⁩ ⁦Voice,⁩ שני כהן, ⁦Senior⁩ ⁦ML⁩ ⁦Engineer,⁩ בטיקל, מארחת את גיא אשת, ⁦Senior⁩ ⁦Product⁩ ⁦Manager⁩ ב־⁦JFrog⁩ ⁦ML⁩ ⁩לשעבר ⁦Qwak⁩⁦,⁩ לשיחה מעמיקה על מה באמת הופך פלטפורמת ⁦ML⁩ לטובה.
השניים מנתחים את מרכיבי הליבה של סטאק ⁦ML⁩ מודרני, מ־⁦data⁩ ⁦ingestion⁩ ואימון מודלים, ועד ⁦monitoring⁩ ⁦and⁩ ⁦observability⁩.
אם אתם מתלבטים איך להתחיל, או מרגישים שכבר הלכתם לאיבוד ⁦–⁩ השיחה הזו תעזור לכם לנווט בג׳ונגל של פלטפורמות ⁦ML⁩ ולבחור את מה שבאמת מתאים לצוות ולמטרות שלכם.


Navigating the ML Platform Jungle

?מה באמת נדרש כדי להפוך אתגר ⁦ML⁩ מהשטח לארכיטקטורה יציבה שמשרתת מיליוני משתמשים
בפרק הפרקטי הזה של ⁦Tech⁩ ⁦Radar⁩ ⁦Voice,⁩ שני כהן, ⁦Senior⁩ ⁦ML⁩ ⁦Engineer⁩ ב־⁦Tikal,⁩ מארחת את ישראל סופר, ⁦Principal⁩ ⁦ML⁩ ⁦Engineer,⁩ ב־⁦Remitly,⁩ לסשן ⁦hands-on⁩. הם מנתחים יחד ⁦Use⁩ ⁦case⁩ של פייפליין מלא.
השיחה נוגעת באתגרים הייחודיים של תעשיית הפינטק ⁦–⁩ איזון בין דיוק בזיהוי הונאות לבין שמירה על חוויית משתמש, ניהול סיכונים עסקיים, ואינטגרציה של רכיבי תשתית כמו מנועי חוקים, ⁦feature⁩ ⁦stores⁩ עם ניהול גרסאות, ומערכות ⁦labeling⁩ משולבות אדם.
אם אתם מתכננים את מערכת ה־⁦ML⁩ הראשונה שלכם או בונים תשתית סקיילבילית בעולם עתיר רגולציה ונתונים ⁦–⁩ הפרק הזה ייתן לכם כלים, תובנות ונקודת מבט אמיתית מהשטח על איך עושים את זה נכון.


Hands-On ML System Design Session

כתבת קוד, הוא רץ, אבל… מי באמת כתב אותו – אתה או ה-AI?
בפרק הזה של Tech Radar Voice, איתן מסוארי, Head of Tech ו-DevOps Group Lead בטיקל, מארח את אורן מלמד, מנהל פיתוח, ואת אסף ורון, Fullstack Tech Lead בטיקל, לשיחה על הטרנדים בעולם ה-AI מתוך ה-Israeli Tech Radar 2025–26.
הם צוללים לעולם של Vibe Coding – מתי זה גיים צ'יינג'ר שמאיץ פיתוח, ומתי זה קיצור דרך שמכניס ג'אנק לפרודקשן.
משם הם עוברים לכלי productivity שמעלים הילוך בבדיקות, debugging ותיעוד, ולבסוף לסטנדרטים החדשים MCP ו-Agent to Agent, שמאפשרים לכלים, אג’נטים וצוותים לדבר באותה שפה – ולבנות מערכות מורכבות בצורה חלקה ומהירה יותר.
שיחה סופר פרקטית, מלאה בדוגמאות מהשטח ותובנות למפתחים ולמנהלים שחיים את עולם ה-AI יום־יום.

AI Trends in the Israeli Tech Radar 2025–26

הפולסטאק של היום כבר לא נראה אותו דבר.

בפרק הזה של ⁦Tech⁩ ⁦Radar⁩ ⁦Voice,⁩ איתן מסוארי, ⁦Head⁩ ⁦of⁩ ⁦Tech⁩ ו־⁦DevOps⁩ ⁦Group⁩ ⁦Lead⁩ בטיקל, מארח את גיא נשר, ⁦Team⁩ ⁦Lead⁩ ב־⁦Redis,⁩ ואת רועי קס, ⁦Fullstack⁩ ⁦Tech⁩ ⁦Lead⁩ בטיקל, לשיחה על הטרנדים החמים בעולם ה־⁦Fullstack⁩ מתוך ⁦Israeli⁩ ⁦Tech⁩ ⁦Radar⁩ ⁦2025–26⁩.

הם צוללים לאיחוד סטאקים ⁦–⁩ למה יותר ויותר חברות בוחרות לעבוד עם סטאק אחיד וכמעט מונוליטי, מתי זה באמת מפשט ומאיץ פיתוח, ומתי זה דווקא מקשה וסוגר את הצוות בתוך גבולות נוקשים מדי.
משם הם עוברים לוויכוח סביב ⁦Server⁩ ⁦Components⁩ ⁦–⁩ מה הערך שהם מוסיפים מול המורכבות והעלות שהם מייצרים.
אחר כך הם משווים בין ⁦Node,⁩ ⁦Bun⁩ ו־⁦Deno,⁩ לא מהמצגות, אלא מניסיון אמיתי של צוותים שעובדים איתם בפרודקשן.
ולסיום, אימוץ ⁦AI⁩ בצוותי פיתוח: איך הוא משנה את אופי העבודה ביום־יום, מה באמת עובד עם ⁦Vibe⁩ ⁦Coding⁩ ומה עדיין רחוק מלהיות ⁦Production⁩ ⁦Ready,⁩ איך ⁦AI⁩ חוסך שעות בכתיבת טסטים, ⁦debugging⁩ ותיעוד, ואיך משלבים כלים וסוכני קוד בתהליכי העבודה של הצוות ⁦–⁩ בלי לפגוע ביציבות ובאיכות המערכת.

שיחה תכל׳ס, בגובה עיניים, עם דוגמאות מהשטח ותובנות שכל מפתח/ת ⁦Fullstack⁩ צריך/ה להכיר בשנת ⁦2025⁩.

Fullstack Trends in the Israeli Tech Radar 2025–26

Deploys are flying, costs are rising, and AI is already in the pipeline. How do you stay in control?
In this Tech Radar Voice episode, Eitan Masuari, Head of Tech and DevOps Group Lead at Tikal, hosts Gabi Tal, DevOps Tech Lead at Tikal, and Slavik Jakobson, Platform Architect at Guesty, to discuss DevOps trends from the Israeli Tech Radar 2025 26.
They unpack AIOps, explain how AI accelerates the path from idea to implementation, detects patterns in logs, and provides an early heads up before the pager goes off. They also explore FinOps in the AI world, talking about tokens, models, AI gateways, and managing costs already during development.
They highlight the difference between DevOps and Platform Engineering, what makes an IDP a true product tool with guardrails, telemetry, and real adoption, and end with DevSecOps that keeps delivery continuous, measurable, and aligned with product goals.
A must listen for anyone who wants to understand where the DevOps role is heading, from infrastructure to the meeting point of code, AI, and developer experience.

DevOps Trends in the Israeli Tech Radar 2025-26

Welcome to "Tech Radar Voice By Tikal" podcast! Join us as we explore the fascinating world of technology through the lens of the Israeli Tech Radar. Brought to you by Tikal, the leading hands-on tech consultancy, our podcast delves into the latest trends, innovations, and insights encompassed by the Tech Radar.

With each episode, we'll deep dive into topics that revolve around the Tech Radar, covering a wide range of cutting-edge technologies, emerging frameworks, programming languages, and industry trends. From engaging discussions to expert interviews, we're here to amplify your tech knowledge and keep you at the forefront of the ever-evolving tech landscape.

Get ready to tune in, broaden your tech horizon, and navigate the exciting realms of the Israeli Tech Radar with us on "Tech Radar Voice By Tikal" podcast.