Mateo
Full Stack Developer
ReactNode.jsPythonTypeScriptNext.jsMongoDBAWSIAAPIs
Shakers para empresas
Trabaja con un MLOps Engineer freelance
Un MLOps Engineer certificado para el modelo que funciona hoy y caduca mañana: pipelines de entrenamiento y despliegue, versionado de datos y experimentos, CI/CD de modelos y drift con reentrenamiento.
El software no envejece hasta que se cambia; los modelos se degradan cuando cambian los datos. Una persona concreta, 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
.webp?width=1000&height=1000&name=Builder%20Kit%20(1).webp)
Emma
Security Engineer
Burp SuiteOWASP ZAPMetasploitNmapNessusTrivySnyk
Qué aporta este perfil a tu proyecto
Un MLOps Engineer industrializa modelos de machine learning: construye los pipelines de entrenamiento y despliegue, versiona datos y experimentos, automatiza el CI/CD de modelos y monitoriza el drift para reentrenar antes de que la calidad caiga. Su entregable es el modelo operando, no el entrenado.
Su frontera: el DevOps entrega aplicaciones que no envejecen hasta que se cambian; el MLOps opera modelos que se degradan cuando los datos cambian. El ML Engineer entrena el modelo; el MLOps lo mantiene sirviendo.
PythonDockerKubernetesCI/CDMLflowKubeflowVertex AISageMakerAzure MLAirflowDatabricksTerraformKafkaGitMonitorización de drift
Un proveedor. Un contrato. Trazabilidad completa
Cómo funciona Shakers para tu empresa
Publica tu proyecto
Cuéntanos el modelo que necesitas operar, sobre qué infraestructura corre 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
El modelo que no caduca
El software no se degrada solo; los modelos sí. Monitorización de drift, reentrenamiento y métricas vigiladas: el prototipo que funcionaba sigue respondiendo.
Pipelines de entrenamiento a despliegue
Entrenamiento, validación y despliegue en un flujo automatizado con CI/CD, Docker y Kubernetes: cada versión llega a producción con trazabilidad.
Datos y experimentos versionados
MLflow para experimentos y un model registry con linaje: qué datos entrenaron qué versión y quién la desplegó. La auditoría del modelo deja de ser arqueología.
On-premise cuando el dato no sale
Modelos en tiempo real sobre infraestructura propia: una arquitectura que respete tu restricción. La parte del mercado que las plataformas cloud-céntricas no cubren.
La capa LLMOps incluida
El mismo oficio sobre modelos de fundación: evals, RAG en producción y gateways. Cuando el LLM entra en tu producto, su operación no empieza de cero.
Continuidad si el especialista cambia
Si el MLOps cambia de encargo, la operación no se para: pipelines documentados, alertas con dueño y otro talento certificado retoma el turno.
Preguntas frecuentes
Si tienes cualquier otra duda, nuestro equipo te la resuelve.
Cuéntanos tu proyecto¿Qué hace un MLOps Engineer freelance?
Pone y mantiene modelos en producción: pipelines de entrenamiento y despliegue, CI/CD, versionado de experimentos, drift y reentrenamiento. Por proyecto, sobre tu cloud o tu infraestructura propia.
¿Qué diferencia hay entre MLOps y DevOps?
El artefacto: DevOps entrega aplicaciones que no cambian hasta que se despliegan; MLOps opera modelos que se degradan cuando los datos cambian. Si tu dolor es una app, DevOps; si es un modelo que caduca, MLOps.
¿Necesito un MLOps o un ML Engineer?
El ML Engineer entrena el modelo; el MLOps lo industrializa y lo mantiene sirviendo. La oferta los funde ('ML Engineer/MLOps') cuando el proyecto quiere las dos caras; en el encargo, la frontera se escribe primero.
¿Qué relación hay entre MLOps y LLMOps?
LLMOps es el mismo oficio sobre modelos de fundación: evals de calidad, RAG en producción y gateways. La operación de LLMs entra como especialización del MLOps, no como rol aparte.
¿Cuánto cuesta un MLOps Engineer freelance?
Lo fija el mecanismo, no una tarifa: seniority, cloud o infraestructura propia, pipeline completo o auditoría, y días frente a proyecto. Las referencias visibles son tarifas de otro mercado; el presupuesto se cierra por encargo.
¿Cómo compruebo que opera modelos de verdad?
Con pipelines contados: despliegues automatizados, drift detectado y reentrenamientos ejecutados, no solo Kubernetes. Aquí se certifica la práctica sobre casos reales, y si el especialista cambia, otro certificado retoma el turno.
Qué entrega en las primeras semanas
El mapa del modelo en producción: cómo se entrena, cómo se despliega, qué se vigila y qué falta. El primer entregable llega con el pipeline de reentrenamiento y el panel de drift que avisa antes de que el negocio note la degradación.
Un oficio que el mercado ya titula
992 ofertas tech activas en España mencionan MLOps, con 40 anuncios en Infojobs y títulos literales como 'MLOps Engineer' en Amaris o TECDATA e 'Ingeniero de MLOps' en Apiux (análisis de mercado de Shakers, n=31.957, septiembre de 2026). La operación de modelos tiene título propio; el encargo por proyecto es la pieza que faltaba.
El artefacto decide el perfil
Si lo que entregas es una aplicación, DevOps; si es un modelo que se degrada cuando los datos cambian, MLOps. La diferencia no está en Kubernetes o Terraform, que ambos dominan: está en versionar datos y experimentos, y en reentrenar.
On-premise cuando el dato no sale
Hay modelos en tiempo real que no pueden irse al cloud: infraestructura propia, latencia corta y datos que no cruzan la puerta. Es la parte del encargo que las plataformas cloud-céntricas no cubren, y aquí tiene sitio.
Conecta con especialistas en IA para construir tu próximo proyecto
Encuentra especialistas en Tech, Product, Data para complementar tu equipo
DevOps Engineer
La frontera medida: mismo stack de Kubernetes y CI/CD, artefacto distinto. Si lo que se entrega es una aplicación y no un modelo, su fila es la del encargo.
SRE
La fiabilidad del sistema completo: cuando el modelo sirve pero la plataforma falla, su fila monta la operación que aguanta el tráfico.
Platform Engineer
La plataforma interna sobre la que corren tus pipelines: cuando el equipo crece y falta infraestructura de self-service, su fila la construye.
Data Engineer
El canal de datos del modelo: Airflow, dbt y el pipeline que deja el histórico listo. Sin dato preparado, tu MLOps vigila un flujo que no llega.
El talento IA que necesitas Certificado por Shakers
Te presentamos a tres AI Builders ready_to_build en 72 horas.
