Mateo
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Shakers pour les entreprises
Recrutez un MLOps Engineer expert
Un MLOps Engineer certifié pour le modèle qui fonctionne aujourd'hui et expire demain : pipelines d'entraînement et de déploiement, versionnage des données et des expériences, CI/CD des modèles et dérive avec réentraînement.
Le logiciel ne vieillit pas tant qu'on ne le modifie pas ; les modèles se dégradent quand les données changent. Une personne précise, 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 MLOps Engineer industrialise les modèles de machine learning : il construit les pipelines d'entraînement et de déploiement, versionne données et expériences, automatise le CI/CD des modèles et surveille la dérive pour réentraîner à temps. Son livrable est le modèle en opération.
Sa frontière : le DevOps livre des applications qui ne vieillissent qu'au déploiement ; le MLOps opère des modèles qui se dégradent quand les données bougent. Le ML Engineer entraîne ; le MLOps maintient en service.
PythonDockerKubernetesCI/CDMLflowKubeflowVertex AISageMakerAzure MLAirflowDatabricksTerraformKafkaGitSurveillance de dérive
Un prestataire. Un contrat. Une traçabilité complète
Comment Shakers fonctionne pour votre entreprise
Publiez votre projet
Décrivez-nous le modèle à opérer, l'infrastructure sur laquelle il tourne et votre calendrier de départ.
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
Le modèle qui n'expire pas
Le logiciel ne se dégrade pas seul ; les modèles si. Dérive surveillée et réentraînement : le prototype continue de répondre.
Des pipelines jusqu'au déploiement
Entraînement, validation et déploiement automatisés avec CI/CD, Docker et Kubernetes : chaque version arrive avec sa trace.
Données et expériences versionnées
MLflow pour les expériences et un registre de modèles avec lignée : quelles données ont entraîné quelle version, sans archéologie.
Du on-premise quand la donnée ne sort pas
Des modèles en temps réel sur infrastructure propre : une architecture qui respecte votre contrainte quand la donnée ne sort pas.
La couche LLMOps incluse
Le même métier sur des modèles de fondation : évals, RAG en production et gateways. Le LLM entre sans repartir de zéro.
De la continuité si le spécialiste change
Si le MLOps change de mission, l'opération suit : pipelines documentés, alertes avec propriétaire et un certifié reprend.
Que fait un MLOps Engineer freelance ?
Il met et maintient des modèles en production : pipelines, CI/CD, versionnage des expériences, dérive et réentraînement. À la mission, sur votre cloud ou votre infrastructure.
Quelle différence entre MLOps et DevOps ?
L'artefact : le DevOps livre des applications ; le MLOps opère des modèles qui se dégradent quand les données changent. Si la douleur est une app, DevOps ; un modèle qui expire, MLOps.
Faut-il un MLOps ou un ML Engineer ?
Le ML Engineer entraîne le modèle ; le MLOps l'industrialise et le maintient en service. L'offre les fond ("ML Engineer/MLOps") quand le projet veut les deux ; la frontière s'écrit d'abord.
Quel rapport entre MLOps et LLMOps ?
Le LLMOps est le même métier sur des modèles de fondation : évals de qualité, RAG en production et gateways. L'opération de LLMs entre comme spécialisation du MLOps, pas comme un rôle à part.
Combien coûte un MLOps Engineer freelance ?
Le mécanisme le fixe, pas un tarif : séniorité, cloud ou infrastructure propre, pipeline complet ou audit, jours ou mission. Le budget se ferme à la mission, pas sur une référence d'un autre marché.
Comment savoir s'il opère des modèles pour de vrai ?
Avec des pipelines racontés : déploiements automatisés, dérive détectée et réentraînements exécutés, pas seulement Kubernetes. La certification porte ici sur la pratique de cas réels.
Ce qui se livre les premières semaines
La carte du modèle en production : comment il s'entraîne, comment il se déploie, ce qui se surveille et ce qui manque. Le premier livrable arrive avec le pipeline de réentraînement et le tableau de dérive qui prévient avant que le métier ne sente la dégradation.
Un métier que le marché titre déjà
992 offres tech actives en Espagne mentionnent MLOps, avec des titres littéraux comme "MLOps Engineer" en cabinet comme en industrie (analyse de marché de Shakers, n=31.957, septembre 2026). L'opération de modèles a son titre ; la mission par projet était la pièce manquante.
L'artefact décide du profil
Si ce qui se livre est une application, DevOps ; si c'est un modèle qui se dégrade quand les données changent, MLOps. La différence n'est pas dans Kubernetes ou Terraform, que les deux maîtrisent : elle est dans le versionnage des données et le réentraînement.
Connectez-vous à des spécialistes de l'IA pour construire votre prochain projet
Trouvez des spécialistes Tech, Product, Data pour compléter votre équipe
DevOps Engineer
La frontière mesurée : même stack Kubernetes et CI/CD, artefact différent. Si ce qui se livre est une application et non un modèle, sa fiche porte la mission.
Site Reliability Engineer
La fiabilité du système complet : quand le modèle sert mais que la plateforme tombe, sa fiche monte l'opération qui encaisse le trafic.
Platform Engineer
La plateforme interne sur laquelle tournent vos pipelines : quand l'équipe grandit et qu'il manque l'infrastructure self-service, sa fiche la construit.
Data Engineer
Le canal de données du modèle : Airflow, dbt et le pipeline qui laisse l'historique prêt. Sans donnée préparée, votre MLOps surveille un flux qui n'arrive pas.
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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