Mateo
Full Stack Developer
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Shakers para empresas
Trabaja con un Machine Learning Engineer freelance
Un Machine Learning Engineer certificado que lleva tu modelo más allá del notebook: prepara el pipeline de datos, entrena con PyTorch o scikit-learn, evalúa y deja el sistema sirviendo con MLflow, contenedores y drift vigilado.
El prototipo que funciona en local y caduca en producción es el dolor que resuelve. Una persona concreta, elegida por su especialidad, con presupuesto por alcance.
- 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 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 este perfil a tu proyecto
Un Machine Learning Engineer diseña, entrena y despliega modelos de machine learning: prepara los datos, entrena y evalúa con Python, PyTorch o scikit-learn, y lleva el modelo a producción con pipelines, contenedores y monitorización. Su entregable es un sistema que aprende, no un informe.
Su frontera: el data scientist explora datos y decide; el AI Engineer construye sobre modelos de fundación y LLMs; el MLOps industrializa lo que otro entrenó. El ML Engineer lleva el modelo de los datos al sistema.
PythonPyTorchTensorFlowscikit-learnSQLSparkMLflowDockerKubernetesCI/CDAWS SageMakerVertex AIAzure MLAirflowKafkaHugging Face
Un proveedor. Un contrato. Trazabilidad completa
Cómo funciona Shakers para tu empresa
Publica tu proyecto
Cuéntanos el modelo que necesitas, los datos con los que cuentas 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
Del notebook a producción
El prototipo que funcionaba en local, sirviendo: pipeline con MLflow, contenedores y drift vigilado. El salto que casi nadie documenta.
Modelos propios sobre tus datos
PyTorch, TensorFlow o scikit-learn según tu caso, entrenados sobre tu histórico y juzgados por la métrica de negocio acordada.
La triada de datos aclarada
¿ML, data scientist o AI Engineer? La frontera por el dolor: modelos y producción, análisis y decisión, o LLMs y RAG de fundación.
La capa de fundación incluida
Fine-tuning, embeddings y RAG cuando el caso lo pide: el oficio hoy también construye sobre modelos de fundación.
Continuidad si el especialista cambia
Si el especialista cambia, el pipeline sigue: experimentos versionados en MLflow y otro talento certificado retoma el modelo.
Capacidad sin ampliar plantilla
Machine Learning Engineer por encargo, sin proceso de selección: entra sobre tus datos y tu cloud, y escala cuando el modelo lo pida.
Preguntas frecuentes
Si tienes cualquier otra duda, nuestro equipo te la resuelve.
Cuéntanos tu proyecto de ML¿Qué hace un Machine Learning Engineer freelance?
Diseña, entrena y despliega modelos: prepara los datos, entrena con Python y PyTorch, y lleva el modelo a producción con MLflow, contenedores y monitorización. Por proyecto, sobre tus datos y tu cloud.
¿Machine Learning Engineer o Data Scientist?
El data scientist explora y responde preguntas de negocio; el ML Engineer construye el sistema que aprende y lo produce. La oferta los funde en dobles títulos cuando el proyecto necesita datos y modelos.
¿ML Engineer o AI Engineer?
El ML trabaja modelos propios sobre tus datos, con pipelines y MLOps; el AI Engineer construye sobre modelos de fundación: LLMs, agentes y RAG. Si el dolor es el modelo, ML; si es el producto de IA, AI.
¿Entrega el modelo en producción o solo el notebook?
El encargo cierra con el modelo sirviendo: pipeline versionado, despliegue en contenedores y drift vigilado. El notebook es el paso intermedio; el entregable es el sistema que la empresa usa.
¿Cuánto cuesta un Machine Learning Engineer freelance?
Lo fija el mecanismo, no una tarifa: seniority, sector, tipo de modelo y si se factura por proyecto o por días. Las referencias visibles son de otro mercado; el presupuesto se cierra por encargo.
¿Sigue habiendo demanda de ML Engineers?
La caída es de cursos, no del encargo: 329 ofertas tech activas en España mencionan machine learning engineer, de Wallapop a Airbus (análisis de mercado de Shakers, n=31.957, septiembre de 2026).
Qué entrega en las primeras semanas
La métrica de negocio definida, el primer modelo entrenado y evaluado sobre tus datos, y la decisión de producción documentada: qué se despliega, cómo se sirve y qué se vigila cuando los datos cambien.
El patrón híbrido del mercado
329 ofertas tech activas en España mencionan machine learning engineer, y los títulos literales cruzan sectores: 'Machine Learning Engineer (MLOps & Forecasting)' en METRICA, '(MLOps & AI Integration)' en Airbus Helicopters, '(GenAI/LLM/RAG)' en Bluetab o 'Automated Driving' en Mitsui (análisis de mercado de Shakers, n=31.957, septiembre de 2026). El mercado pide el oficio completo: datos, modelo y producción.
Modelos de fundación sin perder el oficio
Gran parte del trabajo que antes empezaba de cero hoy construye sobre modelos de fundación: fine-tuning, embeddings y RAG. No sustituye al ML Engineer: cambia su punto de partida, y quien domina las dos mitades cubre tu proyecto entero.
Cómo se asigna el encargo
La puerta freelance la dominan marketplaces globales y foros con tarifas de hace una década; criterio local no había. Aquí el encargo llega con alcance y entregables escritos, y la práctica certificada: identidad, experiencia y competencias técnicas.
Conecta con especialistas en IA para construir tu próximo proyecto
Encuentra especialistas en Tech, Product, Data para complementar tu equipo
Data Scientist
La frontera directa: el data scientist explora y decide, el ML Engineer construye y produce. La oferta los funde; aquí cada encargo trae la frontera escrita.
AI Engineer
La otra frontera: LLMs, agentes y RAG sobre modelos de fundación. Si el dolor es el producto de IA y no el modelo propio, su fila levanta esa capa.
Data Engineer
El canal por el que llegan tus datos: Spark, Airflow y pipelines. Cuando el histórico no está preparado, su fila construye el suministro del modelo.
Experto Python
El idioma del oficio: pandas, APIs y automatización. Cuando el modelo ya sirve y falta la aplicación alrededor, su fila construye el producto.
El talento IA que necesitas Certificado por Shakers
Te presentamos a tres AI Builders ready_to_build en 72 horas.
