Mateo
Full Stack Developer
ReactNode.jsPythonTypeScriptNext.jsMongoDBAWSIAAPIs
Shakers para empresas
Trabaja con un Data Engineer senior
Un ingeniero de datos certificado que construye lo que tu reporting consume: pipelines que llegan a producción, ETL y ELT que mueven el dato desde el ERP o el CRM, y un data warehouse que cada área consulta con confianza.
Talento tech senior para tu arquitectura de datos, con arranque en días y sobre el stack 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, Data 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 Data Engineer a tu proyecto
Un ingeniero de datos (data engineer) es quien construye la infraestructura con la que una empresa mueve y prepara sus datos: diseña los pipelines de ingesta, programa el ETL y el ELT que transforman el dato y lo organiza en un data warehouse con orquestación y calidad controladas.
Es el rol que hace posible lo demás: el analista consume sus pipelines para reportar y el scientist entrena sus modelos sobre el dato que él prepara. Trabajo diario en SQL y Python, con Airflow y Spark para volumen.
SQLPythonETLELTdata warehouseAirflowSparkKafkaDatabricksSnowflakeKubernetesDockercalidad del datoAWSGCP
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 a trabajarlo.
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
Pipelines que llegan a producción
Ingesta desde tu ERP, CRM o APIs con transformaciones documentadas y refresco programado, no el script que se cae cada lunes.
ETL y ELT sin rehacer tu arquitectura
Transformaciones sobre tus sistemas de origen: el dato llega limpio al warehouse sin migrar lo que ya funciona.
Un warehouse que cada área consulta
Modelado del data warehouse con esquemas y definiciones acordadas: la misma cifra para finanzas, ventas y producto.
Capacidad sin ampliar plantilla
Data engineering por proyecto, sin proceso de selección: talento certificado que se incorpora con tus accesos actuales.
Orquestación que no depende de nadie
Airflow o equivalentes para programar el refresco: el pipeline corre solo, avisa si una fuente falla y deja registro.
Calidad del dato, no solo movimiento
Duplicados, nulos y esquemas que cambian: cada pipeline entrega datos con controles antes de que alguien decida con ellos.
Preguntas frecuentes
Si tienes cualquier otra duda, nuestro equipo te la resuelve.
Cuéntanos tu proyecto de datos¿Cuál es la diferencia entre un data engineer y un data analyst?
El engineer construye el camino del dato: pipelines, ETL y warehouse. El analyst lo consume para responder preguntas del negocio. El error clásico es comprar dashboards sin infraestructura detrás.
¿Cuánto cobra un data engineer?
Lo fija el alcance: número de fuentes, complejidad de las transformaciones y volumen a mover. En Shakers el presupuesto se cierra por proyecto antes de arrancar, sin sorpresas por hora.
¿Cuánto tarda en estar en producción el primer pipeline?
Con accesos y una sesión de alcance, la primera ingesta con datos reales llega en días. El warehouse completo, con todas las fuentes, se consolida por fases.
¿Ingeniero de datos externo o equipo interno?
El externo encaja cuando la infraestructura de datos es urgente o el proyecto está acotado; el interno, cuando el flujo es continuo. Muchas arrancan con un externo y deciden después.
¿El trabajo de data engineering se hace en remoto?
Casi todo: los pipelines corren en la nube y las sesiones con el equipo se hacen en remoto. Solo algún despliegue pide presencialidad puntual.
¿Qué necesita un data engineer para arrancar?
Acceso a las fuentes de datos, los sistemas de origen y una sesión para fijar el alcance. Con eso, el primer pipeline entra en producción sin bloqueos técnicos.
Qué entrega en las primeras semanas
El primer pipeline en producción: ingesta desde tus fuentes, transformaciones documentadas y refresco programado. Cada tabla del warehouse tiene dueño y cadencia.
2.504 ofertas mencionan data engineer
2.504 ofertas tech activas en España mencionan data engineer, según el análisis de mercado de Shakers (n=29.242, septiembre de 2026). Python encabeza el stack (8.598 ofertas) y las señales del oficio son Airflow, Spark y Snowflake.
Dónde termina el data engineer
Construye el camino del dato, no su interpretación: el análisis es del analista y la predicción, del scientist. Si el dato no llega a producción, el rol que encaja es este.
Senior, porque el dato no perdona
Un pipeline mal diseñado no falla el día que se construye: falla el día que alguien decide con él. El alcance se acuerda antes de arrancar.
Conecta con especialistas en IA para construir tu próximo proyecto
Encuentra especialistas en Tech, Product, Data para complementar tu equipo
Data Scientist
Entrena sus modelos sobre los datos que tu pipeline mueve: sin dato fiable en producción, la predicción no sirve.
Data Analyst
Consume tus pipelines para construir los KPIs y dashboards que el negocio abre cada semana: si el dato falla, el reporte miente.
Backend Developer
Sus APIs y bases de datos son el origen de tus ingesta: cuando el dato limpio tiene que salir de un desarrollo, es el rol que lo resuelve.
AWS DevOps Engineer
La infraestructura donde corren tus pipelines: automatización, despliegue y coste de la nube que sostiene el dato.
El talento IA que necesitas Certificado por Shakers
Te presentamos a tres AI Builders ready_to_build en 72 horas.
