Mateo
Full Stack Developer
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Shakers pour les entreprises
Collaborez avec un Databricks Engineer senior
Un ingénieur data certifié spécialisé sur la plateforme Databricks : le lakehouse sur Delta Lake qui consolide votre donnée, les pipelines Spark qui passent à l'échelle sans réécriture et un Unity Catalog qui ordonne qui accède à quoi.
Talent tech senior sur le workspace que vous exploitez déjà, démarrage en jours et budget au périmètre.
- 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 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 que ce profil apporte à votre projet
Un Databricks Engineer est l'ingénieur data spécialisé dans la plateforme Databricks : il construit le lakehouse sur Delta Lake, écrit les pipelines en Spark et PySpark et ouvre la donnée au métier avec Databricks SQL, le tout gouverné par Unity Catalog.
C'est la spécialisation du data engineer quand l'entreprise en a fini avec les silos : batch et streaming, structuré et non structuré, sur une seule plateforme au-dessus d'AWS ou d'Azure.
DatabricksDelta LakeSparkPySparkDatabricks SQLUnity CatalogDelta Live TablesMLflowAirflowPythonSQLdbtKafkaAWSAzurecoût de cluster
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
Un lakehouse, pas un silo de plus
Batch et streaming sur Delta Lake : le structuré et le non structuré vivent sur la même plateforme que le métier interroge.
Des pipelines Spark qui passent à l'échelle
Des transformations qui encaissent la croissance de la donnée sans réécriture : partitionnement et jobs qui tiennent quand le pic arrive.
Unity Catalog dès le premier jour
Qui accède à quelle table, avec quel droit et avec la lignée de la donnée : la gouvernance qui évite le chaos quand le lakehouse grandit.
Databricks SQL pour chaque équipe
Le métier interroge en SQL standard la même donnée que les pipelines servent : un seul chiffre pour la finance, les opérations et le produit.
Le coût du cluster sous contrôle
Autoscaling et politiques de cluster pensés avant la première facture : la plateforme se tient seule quand le projet s'achève.
Un pont naturel vers le ML
MLflow et la donnée déjà gouvernée préparent le terrain des modèles : quand le scientist arrive, il ne repart pas de zéro.
Databricks Engineer ou data engineer ?
Le data engineer construit des pipelines sur n'importe quel stack ; le Databricks Engineer spécialise ce métier sur une plateforme : lakehouse, Delta Lake et Unity Catalog. Si votre projet tourne déjà sur un workspace Databricks, c'est ce rôle.
Combien coûte un Databricks Engineer ?
Le périmètre le fixe : nombre de sources, volume à déplacer et gouvernance du catalogue. Chez Shakers, le projet se budgète par livrables, pas en heures de cluster ni en jours-homme.
Combien de temps avant le premier pipeline en production ?
Avec l'accès au workspace et une session de cadrage, la première couche bronze à gold avec des données réelles arrive en jours. Le lakehouse complet, gouvernance et permissions par équipe, se livre par jalons.
Spécialiste externe ou équipe data interne ?
L'externe convient pour lancer le lakehouse, remettre de l'ordre dans un workspace devenu ingouvernable ou un accélérateur borné ; l'interne, pour le quotidien ensuite. Bien des missions finissent en passation documentée.
Le travail sur Databricks se fait-il à distance ?
Presque tout : le workspace vit dans le cloud et les sessions avec l'équipe sont distantes. Seuls certains déploiements sur données on-premise demandent une présence ponctuelle.
De quoi le spécialiste a-t-il besoin pour démarrer ?
L'accès au workspace Databricks (ou à la souscription AWS ou Azure où il sera créé), les sources de données et une session pour fixer les zones, la cadence et les permissions du catalogue.
Ce qui est livré les premières semaines
Un workspace en ordre : zones bronze, silver et gold sur Delta Lake, le premier pipeline en production et le catalogue avec des permissions par équipe. Chaque table a un propriétaire, une cadence et une lignée.
1 369 offres demandent Databricks
1 369 offres tech actives en France demandent Databricks, selon l'analyse de marché de Shakers (n=43 759, octobre 2026). Ce n'est plus un bonus de CV : on le croise dans des missions MLOps, data science senior et ingénierie data sur AWS.
Où s'arrête le Databricks Engineer
Il construit et gouverne la plateforme de la donnée ; l'interprétation revient à l'analyste et le modèle au scientist. Si votre problème est de choisir quel graphe regarder, c'est un autre rôle qu'il vous faut.
Senior, parce que le cluster ne pardonne pas
Un job mal partitionné ne plante pas en démo : il plante quand la donnée grossit et que la facture arrive. Le périmètre et la taille du cluster se fixent avant le kickoff.
Connectez-vous à des spécialistes de l'IA pour construire votre prochain projet
Trouvez des spécialistes Tech, Product, Data pour compléter votre équipe
Data Engineer
Le métier générique que ce rôle spécialise : si le projet n'a pas encore de plateforme, on commence ici et le workspace se choisit après.
Data Scientist
Entraîne ses modèles sur la donnée déjà gouvernée du lakehouse : sans couches fiables, la prédiction n'aboutit nulle part.
Machine Learning Engineer
Met ces modèles en production avec MLflow sur la même plateforme : le pont naturel quand la donnée est déjà là.
AWS Engineer
L'account et le réseau où tourne le workspace : sans cette base réglée, le cluster paie le péage à chaque facture.
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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