Mateo
Full Stack Developer
ReactNode.jsPythonTypeScriptNext.jsMongoDBAWSIAAPIs
Shakers pour les entreprises
Collaborez avec un Data Engineer senior
Un ingénieur data certifié qui construit ce que votre reporting consomme : des pipelines qui passent en production, l'ETL et l'ELT qui déplacent la donnée depuis l'ERP ou le CRM, et un data warehouse que chaque équipe interroge avec confiance.
Des talents tech seniors pour votre architecture data, un démarrage en quelques jours sur la stack 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, Data 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 Data Engineer apporte à votre projet
Un ingénieur data construit l'infrastructure avec laquelle une entreprise déplace et prépare ses données : pipelines d'ingestion, ETL et ELT qui transforment la donnée, data warehouse et orchestration maîtrisée.
C'est le rôle qui rend tout le reste possible : l'analyste consomme ses pipelines pour reporter, le scientist entraîne ses modèles sur la donnée qu'il prépare. Quotidien en SQL et Python, avec Airflow pour orchestrer et Spark ou Kafka pour le volume.
SQLPythonETLELTdata warehouseAirflowSparkKafkaDatabricksSnowflakeKubernetesDockerAWSGCP
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
Des pipelines qui passent en production
Ingestion depuis votre ERP, CRM ou API : transformations documentées et rafraîchissement planifié, pas le script qui casse.
ETL et ELT sans refaire l'architecture
Des transformations sur vos systèmes sources : la donnée arrive propre au warehouse sans migrer ce qui marche déjà.
Un warehouse que chaque équipe interroge
Modélisation du data warehouse avec schémas et définitions convenus : le même chiffre pour la finance, les ventes et le produit.
De la capacité sans augmenter l'effectif
Le data engineering au projet, sans processus de recrutement : un talent certifié qui rejoint avec vos accès actuels.
Une orchestration qui ne dépend de personne
Airflow pour planifier le rafraîchissement : le pipeline tourne seul, prévient quand une source tombe et journalise.
La qualité de la donnée, pas que le mouvement
Doublons, nuls et schémas qui changent : chaque pipeline livre la donnée avec des contrôles avant qu'on décide avec.
Quelle différence entre un data engineer et un data analyst ?
L'engineer construit le chemin de la donnée : pipelines, ETL et warehouse. L'analyste la consomme pour répondre aux questions métier. L'erreur classique : des dashboards sans infrastructure derrière.
Combien coûte une mission de Data Engineer ?
Le périmètre fixe le prix : nombre de sources, complexité des transformations et volume à déplacer. Le budget se ferme au projet avant de démarrer, sans surprise à l'heure.
En combien de temps le premier pipeline est-il en prod ?
Avec l'accès aux sources et une session de cadrage, la première ingestion avec des données réelles arrive en quelques jours. Le warehouse complet se consolide par phases.
Ingénieur data externe ou équipe interne ?
L'externe convient quand l'infrastructure data est urgente ou le projet cadré ; l'interne, quand le flux est continu. Beaucoup commencent externe et décident ensuite.
Le data engineering se fait-il en remote ?
Presque tout : les pipelines tournent dans le cloud et les sessions se font en visio. Seul un déploiement on-prem demande parfois une présence.
De quoi un data engineer a-t-il besoin pour démarrer ?
L'accès aux sources et une session pour fixer le périmètre. Avec ça, le premier pipeline passe en production sans blocage technique.
Ce qui se livre les premières semaines
Le premier pipeline en production : ingestion depuis vos sources, transformations documentées et rafraîchissement planifié. Chaque table du warehouse a un responsable et une cadence.
2.704 offres mentionnent data engineer
2.704 offres tech actives en France mentionnent data engineer, selon l'analyse de marché de Shakers (n=29.948, septembre 2026). Python domine la stack ; les signaux du métier sont Airflow, Spark et Snowflake.
Où s'arrête le data engineer
Il construit le chemin de la donnée, pas son interprétation : l'analyse revient à l'analyste, la prédiction au scientist. Si la donnée n'arrive pas en production, c'est ce rôle-là.
Senior, parce que la donnée ne pardonne pas
Un pipeline mal conçu ne plante pas le jour où on le construit : il plante le jour où quelqu'un décide avec. Le périmètre se ferme avant de démarrer.
Connectez-vous à des spécialistes de l'IA pour construire votre prochain projet
Trouvez des spécialistes Tech, Product, Data pour compléter votre équipe
Data Scientist
Entraîne ses modèles sur la donnée que votre pipeline déplace : sans donnée fiable en prod, la prédiction ne sert à rien.
Data Analyst
Consomme vos pipelines pour construire les KPIs et dashboards que le métier ouvre chaque semaine de l'année.
Backend Developer
Leurs API et bases sont l'origine de vos ingestions : quand la donnée propre doit sortir d'un développement, c'est lui qui règle.
AWS DevOps Engineer
L'infrastructure où tournent vos pipelines : automatisation, déploiement et le coût cloud qui porte la donnée.
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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