Mateo
Full Stack Developer
ReactNode.jsPythonTypeScriptNext.jsMongoDBAWSIAAPIs
Proyectos de IA en producción
Colabora con un AI Engineer experto
Especialistas certificados que integran LLMs, montan RAG sobre tus datos y llevan agentes a producción con criterios de coste, latencia y evaluación.
Accede a talento tech senior certificado en IA, listo para construir y generar impacto desde el primer día. Recibe hasta 3 AI Builders en menos de 72 horas, ya alineados con tu proyecto y con contrato, hitos y seguimiento de Shakers.
- Talento certificado en skills IA y agentes
- Recibe hasta 3 AI Builders en 72 h
- Modelos de colaboración flexibles
+600
Clientes europeos de diferentes sectores
Top 4%
Trabajamos con el 4% del talento certificado de nuestra comunidad
72 horas
Conoce 3 candidatos certificados en menos de 72 h
4.7/5
Satisfacción de nuestros clientes en Trustpilot
La combinación de talento que tu empresa necesita
En Shakers encontrarás AI Engineers, AI Engineer y talento especializado en Tech, Product y Data
Ana
DevOps Engineer
DockerCI/CDAWSAzureKubernetesTerraformAmazon Bedrock
Lucas
Backend Developer
Node.jsPythonJavaGoPHPMySQLMongoDBDocker
.webp?width=1000&height=1000&name=Builder%20Kit%20(1).webp)
Emma
Security Engineer
Burp SuiteOWASP ZAPMetasploitNmapNessusTrivySnyk
Qué aporta un AI Engineer a tu proyecto
Un AI Engineer, o ingeniero de IA, es quien lleva a producción aplicaciones construidas sobre modelos de lenguaje ya entrenados: conecta el LLM con los datos y los sistemas internos, en lugar de entrenar modelos desde cero. Su trabajo es el sistema alrededor del modelo: recuperación sobre datos propios con embeddings y base de datos vectorial (arquitectura RAG), agentes que ejecutan procesos con function calling, evals y guardrails contra la alucinación, y despliegue con latencia y coste por token bajo control.
PythonLangChainLlamaIndexOpenAI APIAnthropic Claudefine-tuningLoRARAGembeddingsvLLMcoste de tokenspgvectorQdrantFastAPIDockerKubernetesCI/CDMLflowHugging FaceVertex AI
Un proveedor. Un contrato. Trazabilidad completa
Cómo funciona Shakers para tu empresa
Publica tu proyecto
Cuéntanos el proyecto, el alcance, el expertise que necesitas y cuándo quieres empezar.
Matching en 72 horas
Analizamos más de 200 variables para presentarte, en 72 horas, a los 3 AI Builders que mejor encajan con tu proyecto.
La última palabra es tuya
Reúnete con los 3 freelancers, y decide con quién quieres colaborar, del resto nos encargamos nosotros.
Por qué colaborar con Shakers
Ventajas de sumar este perfil con Shakers
Del prototipo a producción
Sostiene el sistema que rodea al modelo: CI/CD, Docker, Kubernetes y observabilidad de LLM, la capa donde se cae un prototipo.
Agentes que ejecutan procesos
Ejecuta el proceso completo, no un guion fijo: function calling contra tu base de datos y tus sistemas por API.
Certificación con prueba práctica
Certificamos identidad, experiencia y competencias técnicas, con pruebas prácticas sobre RAG y evaluación de alucinaciones.
GenAI, Applied AI, AI Engineer
El mismo rol sale con cinco títulos distintos en España. Lo que se compara es qué ha montado ya con LangChain o LlamaIndex.
Acceso a quien ya lo ha hecho
Buscar ingeniero de IA devuelve grados y cursos. Aquí accedes a especialistas que ya han llevado RAG a producción, en días.
Equipos blended: humano y agente
Colabora con tu equipo apoyado en agentes: MCP para conectar herramientas y revisión humana en los pasos críticos.
Preguntas frecuentes
Si tienes cualquier otra duda, nuestro equipo te la resuelve.
Habla con nuestro equipo¿Qué tipo de IA usan las empresas?
Dos vías: modelos de terceros por API y modelos abiertos desplegados en tu propia infraestructura. Un AI Engineer elige según coste por token, latencia y qué dato puede salir de tu red.
¿Es lo mismo un AI Engineer que un desarrollador de IA?
En la práctica, sí. Se anuncia también como Prompt AI Engineer, AI Software Engineer o Backend & AI Developer. Lo que cambia es dónde cae el peso: producto y prompt, o backend e integración.
¿Quién mantiene el sistema de IA en producción?
El AI Engineer que lo montó o quien tome el relevo. Los evals se repiten cuando cambia el modelo, el chunking de la documentación se rehace y el reranking se reajusta: esa capa es LLMOps.
¿Necesito un AI Engineer o un equipo de IA completo?
Un caso con una sola fuente de datos lo saca un especialista. Cuando entran varias fuentes y alto volumen aparecen perfiles de data engineer y backend, y la colaboración crece por fases.
¿Cuánto cuesta un AI Engineer para un proyecto de IA?
El importe se define por proyecto y lo fija el alcance: cuántas fuentes de datos entran, si hay agentes y si incluye el mantenimiento en producción. Se cierra antes de arrancar.
¿Necesitáis un LLM Engineer o un AI Engineer?
El AI Engineer integra y ajusta modelos de lenguaje dentro de un producto más amplio. Si tu proyecto entero gira alrededor de un LLM, el mismo especialista lo cubre aquí sin abrir una fila aparte.
El momento de sumar un AI Engineer
Cuando el caso está definido (un copiloto interno, un buscador sobre tu documentación) y el piloto no cruza a producción: el 75% de las empresas probó IA y solo el 25% vio resultados.
La prueba de trabajo de un AI Engineer
Pide prueba de trabajo, no stack declarado: un RAG en producción, cómo mide calidad con evals y cuánto costaba cada consulta.
AI Engineer, Data Scientist o ML Engineer
El Data Scientist entrena modelos; el ML Engineer los industrializa; el AI Engineer construye producto sobre modelos de terceros. El mercado ya se movió al tercero: LangChain aparece en 586 ofertas tech, dejando atrás PyTorch (474) y TensorFlow (390) (análisis de Shakers, junio-agosto 2026).
¿Y si lo que necesitas es un LLM Engineer?
El AI Engineer integra y ajusta modelos de lenguaje: fine-tuning con LoRA, RAG, inferencia con vLLM y el coste de tokens bajo control.
Conecta con especialistas en IA para construir tu próximo proyecto
Encuentra especialistas en Tech, Product, Data para complementar tu equipo
Experto en Python
Python es la base del stack de este rol: el cruce está en los pipelines de datos, el scripting y la automatización que alimentan al sistema de IA.
AWS DevOps Engineer
El paso a producción del sistema de IA se juega en CI/CD, Kubernetes y observabilidad: la capa que alguien tiene que gobernar cuando el proyecto escala.
Desarrollador Backend
Un RAG o un agente se consume como servicio: API, autenticación, colas y base de datos. Ese es el punto donde el sistema de IA entra en el producto.
Desarrollador Salesforce
Cuando el caso de IA toca el CRM, el dato vive en Salesforce y el agente escribe allí. Apex, LWC e integraciones son otra especialidad.
El talento IA que necesitas Certificado por Shakers
Te presentamos a tres AI Builders ready_to_build en 72 horas.
