Mateo
Full Stack Developer
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Shakers pour les entreprises
Recrutez un Machine Learning Engineer expert
Un Machine Learning Engineer certifié qui emmène votre modèle au-delà du notebook : il prépare le pipeline de données, entraîne avec PyTorch ou scikit-learn, évalue et laisse le système servir avec MLflow, conteneurs et dérive surveillée.
Le prototype qui marche en local et expire en production, c'est la douleur qu'il résout. Une personne précise, choisie pour sa spécialité, avec un 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 Machine Learning Engineer conçoit, entraîne et déploie des modèles : il prépare les données, entraîne avec Python, PyTorch ou scikit-learn, et met le modèle en production avec pipelines, conteneurs et supervision. Son livrable est un système qui apprend, pas un rapport.
Sa frontière : le data scientist explore et décide ; l'AI Engineer construit sur des modèles de fondation et des LLMs ; le MLOps industrialise ce qu'un autre a entraîné. Le ML Engineer porte le modèle des données au système.
PythonPyTorchTensorFlowscikit-learnSQLSparkMLflowDockerKubernetesCI/CDAWS SageMakerVertex AIAzure MLAirflowKafkaHugging Face
Un prestataire. Un contrat. Une traçabilité complète
Comment Shakers fonctionne pour votre entreprise
Publiez votre projet
Décrivez-nous le modèle qu'il vous faut, les données dont vous disposez et quand vous voulez commencer à le travailler.
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
Du notebook à la production
Le prototype qui marchait en local, en service : pipeline avec MLflow, conteneurs et dérive surveillée, sans trous dans la trace.
Des modèles propres sur vos données
PyTorch, TensorFlow ou scikit-learn selon le cas, entraînés sur votre historique et jugés par la métrique métier convenue.
Le trio des données clarifié
La frontière par la douleur : modèles et production, analyse et décision, ou LLMs et RAG. La mission arrive avec la sienne écrite.
La couche fondation incluse
Fine-tuning, embeddings et RAG quand le cas l'exige : le métier d'aujourd'hui construit aussi sur des modèles de fondation.
De la continuité si le spécialiste change
Si le spécialiste change, le pipeline suit : expériences versionnées dans MLflow et un autre talent certifié reprend le modèle.
De la capacité sans élargir l'effectif
Un Machine Learning Engineer à la mission, sans processus de recrutement : il entre sur vos données et votre cloud.
Que fait un Machine Learning Engineer freelance ?
Il conçoit, entraîne et déploie des modèles : données préparées, entraînement avec Python et PyTorch, production avec MLflow et conteneurs. À la mission, sur vos données et votre cloud.
Machine Learning Engineer ou Data Scientist ?
Le data scientist explore et répond aux questions métier ; le ML Engineer construit le système qui apprend et le met en production. L'offre les fond en titres doubles quand le projet exige les deux.
ML Engineer ou AI Engineer ?
Le ML construit des modèles propres sur vos données, avec pipelines et MLOps ; l'AI Engineer bâtit sur des modèles de fondation : LLMs, agents et RAG. Modèle : ML. Produit IA : AI Engineer.
Le modèle arrive-t-il en production ou au notebook ?
La mission se ferme avec le modèle en service : pipeline versionné, déploiement en conteneurs et dérive surveillée. Le notebook est l'étape ; le livrable est le système que l'équipe utilise.
Combien coûte un Machine Learning Engineer freelance ?
Le mécanisme le fixe, pas un tarif : séniorité, secteur, type de modèle et facturation à la mission ou au jour. Les références visibles viennent d'un autre marché ; le budget se ferme par mission.
Y a-t-il encore de la demande de ML Engineers ?
La chute est celle des cours, pas des missions : 329 offres actives en Espagne mentionnent machine learning engineer, de Wallapop à Airbus (analyse de marché de Shakers, n=31.957, septembre 2026).
Ce qui se livre les premières semaines
La métrique métier définie, le premier modèle entraîné sur vos données et la décision de production documentée : ce qui se déploie, comment ça sert et ce qui se surveille quand les données changent.
Le motif hybride du marché
329 offres tech actives en Espagne mentionnent machine learning engineer, et les titres littéraux croisent les secteurs : "MLOps & Forecasting", "GenAI/LLM/RAG" ou "Automated Driving" (analyse de marché de Shakers, n=31.957, septembre 2026). Le marché demande le métier complet : données, modèle et production.
Des modèles de fondation sans perdre le métier
Une bonne partie du travail qui partait de zéro se construit aujourd'hui sur des modèles de fondation : fine-tuning, embeddings et RAG. Cela ne remplace pas le ML Engineer, cela déplace son point de départ, et qui maîtrise les deux moitiés couvre le projet entier.
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
La frontière directe : le data scientist explore et décide ; le ML Engineer construit et produit. Ici, chaque mission arrive avec la frontière écrite.
AI Engineer
L'autre frontière : LLMs, agents et RAG sur des modèles de fondation. Si la douleur est le produit IA et non le modèle, sa fiche construit cette couche.
Data Engineer
Le canal par lequel arrivent vos données : Spark, Airflow et pipelines. Quand l'historique n'est pas prêt, sa fiche construit l'approvisionnement du modèle.
Développeur Python
La langue du métier : pandas, APIs et automatisation. Quand le modèle sert déjà et qu'il manque l'application autour, sa fiche construit le produit.
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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