Mateo
Full Stack Developer
ReactNode.jsPythonTypeScriptNext.jsMongoDBAWSIAAPIs
Shakers pour les entreprises
Collaborez avec un Google Cloud Engineer senior
Un ingénieur Google Cloud certifié qui construit là où votre entreprise travaille déjà : BigQuery avec les données qui vivent encore dans des tableurs, Cloud Run avec les services qui se déploient seuls et Vertex AI quand le modèle passe en production.
Talent tech senior pour votre écosystème Google, démarrage en quelques jours et sans migrations trop grosses.
- 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, Google Cloud Engineer et des spécialistes Tech, Product et 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
Ce qu'un Google Cloud Engineer apporte à votre projet
Un Google Cloud Engineer construit et opère des systèmes sur Google Cloud : il structure les données dans BigQuery, déploie des services sur Cloud Run ou GKE et connecte les modèles de Vertex AI aux processus de l'entreprise.
C'est la porte naturelle pour qui vit déjà dans l'écosystème Google : la décision n'est pas de choisir quel cloud, mais de faire gagner celui que vous payez déjà.
Google CloudBigQueryCloud RunGKEVertex AITerraformPub/SubDockerPythonSQLLookerCI/CD
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
Vos données enfin interrogées
BigQuery structuré pour que le métier pose ses questions sans dépendre de personne : les tableurs cessent d'être la base de données.
Des services qui se déploient seuls
Cloud Run avec son conteneur et sa révision : chaque version sort sans cérémonie et revient en arrière d'un clic si besoin.
Des modèles en production, pas en démo
Vertex AI sert le modèle là où vivent déjà les données : pas de plateforme parallèle ni de projets dupliqués pour atteindre la production.
L'infrastructure définie en code
Terraform quand le projet le demande : chaque pièce se reproduit et s'audite. Rien ne reste monté à la main depuis la console.
L'écosystème complet connecté
De Workspace à Looker : les outils que votre entreprise utilise déjà, qui se parlent au lieu de cohabiter isolés.
De la capacité sans alourdir l'effectif
Un Google Cloud Engineer au projet, sans processus de recrutement : du talent certifié qui entre avec votre projet.
Faut-il un Google Cloud Engineer ou un Data Engineer ?
Si le problème est de structurer et gouverner les données dans BigQuery, le Data Engineer. Si c'est plusieurs pièces Google qui doivent fonctionner ensemble (données, services, modèle), le Google Cloud Engineer. Les projets complets veulent les deux.
Combien coûte un Google Cloud Engineer ?
Le périmètre le fixe : quelles pièces se construisent, ce qui migre et quelle exploitation reste. Chez Shakers, le budget se ferme au projet avant de démarrer.
Google Cloud vaut-il le coup pour une PME ?
Si l'entreprise vit déjà chez Google (Workspace, Sheets, Looker Studio), la continuité pèse : mêmes comptes, autre niveau. Un Cloud Architect prend la décision sérieuse ; ce rôle la construit.
De quoi un projet Google Cloud a-t-il besoin pour démarrer ?
L'accès au projet avec des permissions bornées, les données ou services qui font mal et une session de cadrage. Avec ça, l'inventaire et le plan arrivent en quelques jours.
Un Google Cloud Engineer peut-il travailler à distance ?
Presque tout : le projet et les services vivent dans le cloud. Seul un déploiement avec du matériel local demande une présence.
Un Google Cloud Engineer est-il un architecte cloud ?
Non. L'architecte décide de la forme de la plateforme et de son coût ; le Google Cloud Engineer la construit dans l'écosystème. Sur petits projets, une même personne fait les deux avec un périmètre accordé.
Ce qui est livré les premières semaines
L'inventaire du projet avec ce qui tourne et ce que ça coûte, le premier jeu de données BigQuery interrogeable par le métier et le service Cloud Run avec son déploiement reproductible.
Le cloud de l'écosystème Google
1 213 offres tech actives en Espagne mentionnent Google Cloud, selon l'analyse de marché de Shakers (n=30 508, septembre 2026). Un cinquième d'AWS : moins de bruit, plus de niche de conseil.
Où s'arrête le Google Cloud Engineer
Il ne fixe pas la stratégie multi-cloud ni ne construit le pipeline de données complet : il fait fonctionner les pièces Google ensemble. Si votre problème vit dans le projet Google Cloud, c'est le sien.
Une équipe au projet, pas un poste
La mission arrive avec le projet et la question : des données que personne n'interroge, un modèle non servi. Le périmètre se ferme avant le démarrage.
Connectez-vous à des spécialistes de l'IA pour construire votre prochain projet
Trouvez des spécialistes Tech, Product, Data pour compléter votre équipe
Cloud Architect
Décide de la forme de la plateforme et si Google est le cloud : les décisions que votre ingénieur construit ensuite dans le projet.
Data Engineer
Quand le coeur du projet, c'est la donnée : pipelines, qualité et gouvernance de BigQuery au-delà de la plateforme.
AWS Engineer
Le même métier de constructeur sur le cloud Amazon : la fiche qui entre quand l'environnement du client est AWS.
DevOps Engineer
L'automatisation du chemin du logiciel : son pipeline déploie ce que votre écosystème Google soutient.
Le talent IA dont vous avez besoin Certifié par Shakers
Nous vous présentons trois AI Builders ready_to_build en 72 heures.
. 