Mateo
Full Stack Developer
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Shakers pour les entreprises
Collaborez avec un AI Reliability Engineer
Un AI Reliability Engineer certifié pour quand le pilote qui marchait commence à dégrader : évaluation continue du modèle, surveillance de la régression et du drift, et réponse claire à qui répond le jour où l'IA se trompe.
Des talents tech seniors pour votre IA en production, un démarrage en quelques jours sur les systèmes que vous avez déjà.
- Talents certifiés en compétences IA et agents
- Jusqu'à 3 AI Builders en 72 h
- Modèles de collaboration flexibles
+600
Clients européens de différents secteurs
Top 4 %
Nous collaborons avec les 4 % de talents certifiés de notre communauté
72 heures
Rencontrez 3 candidats certifiés en moins de 72 h
4,7/5
Satisfaction de nos clients sur Trustpilot
La combinaison de talents dont votre entreprise a besoin
Chez Shakers, vous trouverez des AI Engineers, AI Reliability Engineer et des spécialistes Tech, Product et Data
Ana
DevOps Engineer
DockerCI/CDAWSAzureKubernetesTerraformAmazon Bedrock
Lucas
Backend Developer
Node.jsPythonJavaGoPHPMySQLMongoDBDocker
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Emma
Security Engineer
Burp SuiteOWASP ZAPMetasploitNmapNessusTrivySnyk
Ce qu'un AI Reliability Engineer apporte à votre projet
Un AI Reliability Engineer soutient l'IA en production : évaluation continue du modèle (evals sur cas réels et LLM-as-judge quand ça aide), surveillance de la régression entre versions, détection du drift, et les guardrails et traces qui répondent au pourquoi de l'échec.
C'est le SRE de l'IA : la discipline qui tient les systèmes classiques, appliquée à des modèles qui dégradent en silence. L'AI Engineer construit ; ce rôle garantit que le construit marche encore le jeudi.
evalsLLM-as-judgeregressiondriftmonitoringguardrailsMLflowDeepEvaltracesSLAPythoncost per query
Un prestataire. Un contrat. Une traçabilité complète
Comment Shakers fonctionne pour votre entreprise
Publiez votre projet
Décrivez le projet, son périmètre, l'expertise qu'il vous faut et le moment où vous voulez démarrer.
Vous recevez trois options
Nous croisons votre demande avec les talents certifiés et vous présentons les trois AI Builders qui collent le mieux.
Le dernier mot est à vous
Rencontrez les trois spécialistes et décidez avec qui collaborer ; du reste, nous nous chargeons.
Pourquoi collaborer avec Shakers
Les avantages d'intégrer ce profil avec Shakers
La dégradation se voit venir
Du monitoring sur les métriques qui comptent : la réponse qui dégrade est vue le mardi, pas à l'appel du client.
La régression mesurée entre versions
Chaque changement de modèle ou de prompt passe la batterie : l'amélioration qui casse d'autres cas n'atteint jamais la prod.
Le drift détecté à temps
Quand le monde change par rapport aux données de naissance du modèle, le panel le signale avant que les réponses ne le trahissent.
Des guardrails avec un responsable
Ce que l'IA fait seule, ce qui escalade vers un humain, ce qui se bloque : des limites écrites et testées.
Des traces qui répondent au pourquoi
Chaque réponse importante laisse une trace : le contexte utilisé, la décision prise et la version du modèle.
Le coût par requête maîtrisé
La facture d'inférence mesurée par cas d'usage : le routage du modèle se décide avec le coût sur la table.
Que sont les évaluations d'un modèle d'IA ?
Des cas réels de votre activité contre lesquels chaque version du modèle se mesure, avec critère de succès explicite et LLM-as-judge quand ça aide. Croire que ça marche, ou le savoir.
AI Reliability Engineer, c'est la même chose qu'AI Engineer ?
L'AI Engineer construit et intègre le modèle ; le reliability engineer garantit qu'il continue de marcher : evals, régression, drift et guardrails. Comme devops et SRE : construire et tenir.
Comment mesure-t-on si un modèle sert mon cas ?
Avec vos propres cas : on construit une batterie avec des exemples réels du métier, on fixe ce qui se tolère et ce qui non, et chaque changement passe dedans avant de monter.
Quels outils d'évaluation sont utilisés ?
MLflow, DeepEval ou ce que votre stack demande : l'outil s'apprend en une semaine. Ce qui se décide avec vous, c'est quoi évaluer, à quelle fréquence et qui répond quand la métrique bouge.
La fiabilité de l'IA se travaille-t-elle en remote ?
Presque tout : panels et évaluations tournent dans le cloud et les sessions se font en visio. Seul le cadrage demande parfois une présence.
De quoi un reliability engineer a-t-il besoin pour démarrer ?
L'accès au modèle en production, les cas où il échoue déjà et une session pour fixer ce qui se mesure d'abord. Avec ça, la première batterie arrive en quelques jours.
Ce qui se livre les premières semaines
Une batterie d'évaluation sur des cas réels, le panel qui surveille régression et drift, et le protocole de guardrails : ce qui se mesure et qui répond quand la métrique bouge.
La catégorie existe ; le rôle, non
La SERP de llm evaluation appartient aux outils : Arize, MLflow, DeepEval. 44 offres tech actives en France mentionnent déjà llm evaluation, selon l'analyse de Shakers (n=29.948, septembre 2026). Personne ne répond à qui surveille le modèle : cette fiche crée cette place.
Le symptôme qui le trahit
Le pilote a enchanté, la démo est passée, et trois semaines plus tard les réponses ont dégradé : le modèle, le monde ou la donnée a changé, et personne ne l'a mesuré.
Les outils ne sont pas le métier
MLflow ou DeepEval s'apprennent en une semaine ; le jugement de quoi évaluer et quoi tolérer, non. La mission apporte les outils et le critère.
Connectez-vous à des spécialistes de l'IA pour construire votre prochain projet
Trouvez des spécialistes Tech, Product, Data pour compléter votre équipe
AI Engineer
A construit ce que ce rôle soutient : l'intégration du modèle, l'API et la couche produit que la fiabilité surveille.
AI Agent Developer
Les guardrails de l'agent se conçoivent avec celui qui l'a construit : la frontière entre orchestrer et tenir se convient par projet.
AWS DevOps Engineer
L'opératif classique dont ce métier est né : infrastructure, déploiements et le SRE qui a toujours existé dans votre stack.
Backend Developer
Les systèmes que l'IA touche : quand la traçabilité exige des points d'ancrage produit, c'est le rôle qui les pose.
Le talent IA dont vous avez besoin Certifié par Shakers
Nous vous présentons trois AI Builders ready_to_build en 72 heures.
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