Mateo
Full Stack Developer
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Shakers para empresas
Trabaja con un Data Scientist senior
Un data scientist certificado que convierte tu histórico en decisiones anticipadas: define la métrica que importa, entrena el modelo y deja la validación documentada antes de producción.
Talento tech senior para tu proyecto predictivo, con arranque en días y trabajando sobre el dato que ya tienes, sin ampliar plantilla.
- 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 Scientist y talento especializado en Tech, Product y Data
Ana
DevOps Engineer
DockerCI/CDAWSAzureKubernetesTerraformAmazon Bedrock
Lucas
Backend Developer
Node.jsPythonJavaGoPHPMySQLMongoDBDocker
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Emma
Security Engineer
Burp SuiteOWASP ZAPMetasploitNmapNessusTrivySnyk
Qué aporta un Data Scientist a tu proyecto
Un data scientist (científico de datos) es quien convierte los datos históricos de una empresa en decisiones anticipadas: define la pregunta de negocio, prepara y explora el dato, entrena y valida modelos predictivos y traduce el resultado en una decisión medible.
Trabaja en Python con librerías de machine learning sobre datos que otro prepara: el engineer construye el pipeline y el analyst explica lo que pasó. La frontera: el scientist predice, el analyst explica.
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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
La métrica se define antes del modelo
El proyecto empieza por la pregunta de negocio: qué se anticipa, para qué decisión y con qué criterio de éxito se juzga al modelo.
Modelos con validación documentada
Cada entrega incluye cómo se validó, con qué datos se probó y qué hace cuando duda: no hay caja negra en producción.
Predicción sobre el dato que ya tienes
Python y estadística sobre tu histórico actual: sin migraciones ni infraestructura nueva antes de probar la idea.
Capacidad predictiva sin plantilla de data
Proyectos predictivos sin ampliar plantilla ni proceso de selección: talento certificado que se incorpora con tus accesos.
Del prototipo al umbral de decisión
El modelo entra acompañado de su umbral: qué se hace cuando predice sí, qué cuando duda y quién responde del resultado.
El analyst y el engineer saben dónde están
Las fronteras con el analista y el engineer se acuerdan al arrancar: el scientist consume el dato preparado, no lo absorbe.
Preguntas frecuentes
Si tienes cualquier otra duda, nuestro equipo te la resuelve.
Cuéntanos tu proyecto de datos¿Cuál es la diferencia entre un data scientist y un data analyst?
El analyst explica lo que ya pasó con los datos que se miden; el scientist entrena modelos que anticipan lo que viene. Muchos proyectos arrancan con el analyst y crecen al scientist.
¿Cuánto cobra un data scientist?
Lo fija el alcance: complejidad del modelo, calidad y volumen del histórico y umbral de decisión a acompañar. El presupuesto se cierra por proyecto antes de arrancar, sin sorpresas por hora.
¿Qué necesita un data scientist para arrancar?
Acceso al histórico de datos, una sesión para definir la métrica de negocio y el criterio de éxito del modelo. Con eso, la primera exploración con datos reales llega en días.
¿Data scientist externo o equipo interno?
El externo encaja cuando el proyecto predictivo está acotado y el histórico existe; el interno, cuando los modelos pasan a ser producto. Muchas arrancan con un externo y deciden después.
¿El trabajo predictivo se hace en remoto?
Casi todo: el histórico vive en la nube y las sesiones con el equipo se hacen en remoto. Solo la fase de definición pide presencialidad puntual alguna vez.
¿En cuánto tiempo hay un primer modelo validado?
Con accesos y una sesión de alcance, el primer prototipo con datos reales llega en días. La validación completa y el umbral de decisión se consolidan por fases.
Qué entrega en las primeras semanas
La definición de la métrica a predecir, el primer modelo con validación documentada y el umbral de decisión acordado: qué se hace cuando el modelo dice sí y qué cuando duda.
1.228 ofertas mencionan data scientist
1.228 ofertas tech activas en España mencionan data scientist, según el análisis de mercado de Shakers (n=29.242, septiembre de 2026), y 8.694 piden Python, la skill más demandada del mercado.
Dónde termina el data scientist
Consume datos preparados y devuelve modelos: no administra el pipeline ni explica el pasado. Si el dato no llega con calidad, el rol es data engineer; si falta explicar el pasado, data analyst.
El título del mercado confunde a propósito
El mismo perfil responde a data scientist, ML engineer o analista avanzado según la empresa. Lo que define al rol no es el título: es la decisión que su modelo desbloquea.
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Encuentra especialistas en Tech, Product, Data para complementar tu equipo
Data Analyst
Explica lo que pasó con los datos que se miden: tu modelo predice sobre la misma base y con la misma definición de KPI.
Data Engineer
Construye el pipeline que lleva tu modelo a producción: sin dato fiable en cadencia, la predicción no se sostiene.
Backend Developer
Las APIs que exponen tu modelo al producto: cuando la predicción tiene que responder en tiempo real, es el rol que la sirve.
Experto Python
Los scripts que mueven y preparan el histórico cuando el ETL estándar no llega: del fichero crudo al dato que entrena tu modelo.
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