Mateo
Full Stack Developer
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Shakers pour les entreprises
Collaborez avec un Data Scientist senior
Un data scientist certifié qui transforme votre historique en décisions anticipées : définition de la métrique qui compte, entraînement du modèle qui l'anticipe et validation documentée avant la production.
Des talents tech seniors pour votre projet prédictif, un démarrage en quelques jours sur les données 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 Scientist 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 Scientist apporte à votre projet
Un data scientist transforme les données historiques d'une entreprise en décisions anticipées : il définit la question métier, prépare et explore la donnée, entraîne et valide des modèles prédictifs et traduit le résultat en une décision mesurable.
Il travaille en Python avec des bibliothèques de machine learning sur des données qu'un autre prépare : l'engineer construit le pipeline, l'analyste explique ce qui s'est passé. La frontière : le scientist prédit, l'analyste explique.
Pythonmachine learningpredictive modelsstatisticsSQLRpandasscikit-learnmodel validationA/B testingfeature engineeringtime series
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 métrique se définit avant le modèle
Le projet commence par la question métier : qu'anticipe-t-on, pour quelle décision, avec quel critère de succès.
Des modèles à validation documentée
Chaque livraison dit comment c'est validé, sur quelles données c'est testé et ce que ça fait quand ça hésite : pas de boîte noire.
La prédiction sur la donnée que vous avez
Python et statistiques sur votre historique actuel : pas de migration ni d'infrastructure nouvelle avant de tester l'idée.
De la capacité prédictive sans équipe data
La data science au projet, sans processus de recrutement : un talent certifié qui rejoint avec vos accès actuels.
Du prototype au seuil de décision
Le modèle arrive avec son seuil : que faire quand il prédit oui, quoi quand il hésite, et qui répond du résultat.
L'analyste et l'engineer savent où ils sont
Les frontières avec l'analyste et l'engineer se conviennent au cadrage : le scientist consomme la donnée préparée, sans absorber.
Quelle différence entre un data scientist et un data analyst ?
L'analyste explique ce qui s'est déjà passé avec les données mesurées ; le scientist entraîne des modèles qui anticipent la suite. Beaucoup de projets commencent analyste puis passent scientist.
Combien coûte une mission de Data Scientist ?
Le périmètre fixe le prix : complexité du modèle, qualité et volume de l'historique, seuil de décision à accompagner. Le budget se ferme au projet avant de démarrer.
De quoi un data scientist a-t-il besoin pour démarrer ?
L'accès à l'historique, une session pour définir la métrique métier et le critère de succès du modèle. Avec ça, la première exploration avec des données réelles arrive en quelques jours.
Data scientist externe ou équipe interne ?
L'externe convient pour un projet prédictif cadré avec un historique existant ; l'interne, quand les modèles deviennent produit. Beaucoup commencent externe et décident ensuite.
Les projets prédictifs se font-ils en remote ?
Presque tout : l'historique vit dans le cloud et les sessions se font en visio. Seule la phase de définition demande parfois une présence.
En combien de temps un premier modèle validé ?
Avec l'accès et une session de cadrage, le premier prototype avec des données réelles arrive en quelques jours. La validation complète se consolide par phases.
Ce qui se livre les premières semaines
La définition de la métrique à prédire, le premier modèle avec validation documentée et le seuil convenu : que fait-on quand le modèle dit oui, et quand il hésite.
1.623 offres mentionnent data scientist
1.623 offres tech actives en France mentionnent data scientist, selon l'analyse de marché de Shakers (n=29.948, septembre 2026). Le rôle domine la famille Data, et Python est la plus demandée.
Où s'arrête le data scientist
Il consomme des données préparées et rend des modèles : il n'administre pas le pipeline et n'explique pas le passé. Si la donnée n'arrive pas avec qualité, le rôle est data engineer ; s'il faut expliquer, analyste.
Les titres du marché confondent à dessein
Le même profil répond à data scientist, ML engineer ou analyste avancé. Ce qui définit le rôle, ce n'est pas le titre : c'est la décision que son modèle débloque.
Connectez-vous à des spécialistes de l'IA pour construire votre prochain projet
Trouvez des spécialistes Tech, Product, Data pour compléter votre équipe
Data Analyst
Explique ce qui s'est passé avec les données mesurées : votre modèle prédit sur la même base et avec la même définition de KPI.
Data Engineer
Construit le pipeline qui porte votre modèle en production : sans donnée fiable en cadence, la prédiction ne tient pas.
Backend Developer
Les API qui exposent votre modèle au produit : quand la prédiction doit répondre en temps réel, c'est lui qui la sert.
Expert Python
Les scripts qui déplacent et préparent l'historique quand l'ETL standard n'atteint pas le volume du projet.
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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