Mateo
Full Stack Developer
ReactNode.jsPythonTypeScriptNext.jsMongoDBAWSIAAPIs
Shakers para empresas
Trabaja con un AI Reliability Engineer
Un AI Reliability Engineer certificado para cuando el piloto que funcionaba empieza a degradar: monta la evaluación continua de tus modelos, vigila la regresión y el drift, y deja definido quién responde el día que la IA se equivoca.
Talento tech senior para tu IA en producción, con arranque en días y sobre los sistemas que ya tienes.
- 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 Reliability 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 Reliability Engineer a tu proyecto
Un AI Reliability Engineer es quien sostiene la IA en producción: monta la evaluación continua del modelo, vigila la regresión entre versiones, detecta el drift cuando el mundo cambia respecto a los datos, y define los guardrails y las trazas que responden por qué falló.
Es el SRE de la IA: la disciplina que sostiene los sistemas clásicos, aplicada a modelos que degradan en silencio. El AI Engineer construye; este rol garantiza que lo construido sigue funcionando el jueves.
evalsLLM-as-judgeregresióndriftmonitoringguardrailsMLflowDeepEvaltrazasSLAPythoncoste por query
Un proveedor. Un contrato. Trazabilidad completa
Cómo funciona Shakers para tu empresa
Publica tu proyecto
Cuéntanos qué IA tienes en producción y qué síntoma te trae: alcance y calendario.
Recibes tres opciones
Cruzamos tu encargo con el talento certificado y te presentamos a los tres AI Builders que más encajan.
La última palabra es tuya
Reúnete con los tres especialistas y decide con quién quieres colaborar; del resto nos encargamos nosotros.
Por qué colaborar con Shakers
Ventajas de sumar este perfil con Shakers
La degradación se ve venir
Monitoring sobre métricas que importan a tu negocio: la respuesta que degrada se detecta el martes, no cuando el cliente avisa.
Regresión medida entre versiones
Cada cambio de modelo o de prompt pasa por la batería de evaluación: la mejora que rompe otros casos no llega a producción.
Drift detectado a tiempo
Cuando el mundo cambia respecto a los datos con los que nació el modelo, el panel lo señala antes que las respuestas.
Guardrails con dueño
Qué puede hacer la IA sola, qué escala a humano y qué se bloquea: límites escritos y probados, no prometidos en una presentación.
Trazas que responden por qué
Cada respuesta importante deja rastro: qué contexto usó, qué decisión tomó y qué versión del modelo respondió.
Coste por query bajo control
La factura de inferencia se mide por caso de uso: el enrutamiento de modelo se decide con el coste en la mesa.
Preguntas frecuentes
Si tienes cualquier otra duda, nuestro equipo te la resuelve.
Cuéntanos tu proyecto de IA¿Qué son las evaluaciones de un modelo de IA?
Casos reales de tu negocio contra los que se mide cada versión del modelo, con criterio de éxito explícito y LLM-as-judge donde aporta. La diferencia entre creer que funciona y saberlo.
¿AI Reliability Engineer no es lo mismo que AI Engineer?
El AI Engineer construye e integra el modelo; el reliability engineer garantiza que sigue funcionando: evals, regresión, drift y guardrails. Como devops y SRE: construir y sostener.
¿Cómo se mide si un modelo sirve a mi caso?
Con tus propios casos: se construye una batería con ejemplos reales del negocio, se fija qué se tolera y qué no, y cada cambio del modelo pasa por ella antes de subir.
¿Qué herramientas de evaluación se usan?
MLflow, DeepEval o las que pida tu stack: la herramienta se aprende en una semana. Lo que se decide contigo es qué evaluar, cada cuánto y quién responde cuando la métrica se mueve.
¿La fiabilidad de IA se puede trabajar en remoto?
Casi todo: los paneles y las evaluaciones corren en la nube y las sesiones con el equipo se hacen en remoto. Solo algún arranque pide presencialidad.
¿Qué necesita un reliability engineer para arrancar?
Acceso al modelo en producción, los casos donde ya falla y una sesión para fijar qué se mide primero. Con eso, la primera batería llega en días.
Qué entrega en las primeras semanas
Batería de evaluación sobre casos reales de tu negocio, panel que vigila regresión y drift, y protocolo de guardrails: qué se mide, cada cuánto y quién responde cuando la métrica se mueve.
La categoría existe; el rol, no
La SERP de llm evaluation la dominan las herramientas: Arize, MLflow, DeepEval. 57 ofertas tech activas en España ya la mencionan, según el análisis de mercado de Shakers (n=29.242, septiembre de 2026). Nadie responde quién vigila el modelo de una empresa: la fila crea ese sitio.
El síntoma que lo delata
El piloto encantó y a las tres semanas las respuestas degradaron: cambió el modelo, el mundo o el dato, y nadie lo midió.
Las herramientas no son el oficio
MLflow o DeepEval se aprenden en una semana; el criterio de qué evaluar y qué tolerar, no. El encargo trae las herramientas de tu stack y el criterio para cambiarlas.
Conecta con especialistas en IA para construir tu próximo proyecto
Encuentra especialistas en Tech, Product, Data para complementar tu equipo
AI Engineer
Construyó lo que este rol sostiene: la integración del modelo, la API y la capa de producto que la fiabilidad vigila.
AI Agent Developer
Los guardrails del agente se diseñan con quien lo construyó: la frontera entre orquestar y sostener se acuerda en cada proyecto.
AWS DevOps Engineer
La operativa clásica de la que nace este oficio: la infraestructura, los despliegues y el SRE de siempre.
Backend Developer
Los sistemas que la IA toca: cuando la trazabilidad necesita puntos de anclaje en el producto, es el rol que los pone.
El talento IA que necesitas Certificado por Shakers
Te presentamos a tres AI Builders ready_to_build en 72 horas.
