Álvaro
Data Scientist
« Dans un contexte aussi incertain, Shakers apporte une couche de sérénité et de confiance. Ce que je préfère, sans hésiter, c’est la flexibilité et la possibilité de toucher à des projets de haut niveau. »
Rejoindre ShakersComputer Vision Engineer freelance
Construis ta carrière comme Computer Vision Engineer
Des projets où le système qui voit est le mandat : ce qui se détecte, avec quelle caméra et en décidant au bord ou dans le cloud. Shakers te connecte avec des entreprises qui arrivent avec le cas visuel et ont besoin du modèle, pas d'un cours.
Le rôle est natif en anglais et le marché l'emploie comme tel ; la porte par projet n'avait pas de fiche locale. Ici le mandat arrive avec le cas visuel écrit et la date compromettante.
Ce n'est pas une route de formation : c'est ce qu'on détecte dans un cas réel, ce qu'on te demande de démontrer et où se signe ton modèle.
- Des projets mieux rémunérés
- Plus de continuité entre les projets
- Une meilleure reconnaissance de votre expérience
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Projets tech publiés sur Shakers
+90
Spécialités Tech, Product et Data font partie de Shakers
6 mois
Durée moyenne d'un projet avec Shakers
4,7/5
Satisfaction de nos AI Builders sur Trustpilot
Des carrières d'AI Builders propulsées par Shakers
Découvrez comment d'autres AI Builders accèdent à de meilleurs projets, construisent leur réputation et font grandir leur carrière.
Amelia
AI Agent Developer
« Cela fait des années que je construis des agents IA. Grâce à Shakers, j’ai arrêté de chercher des clients et j’ai commencé à vraiment choisir les projets sur lesquels je voulais travailler. Je travaille avec certaines des meilleures entreprises européennes, à mon TJM, et je me concentre sur ce que je sais faire et qui me passionne : construire. »
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Luz
Backend Developer & Data Engineer
« Shakers apporte beaucoup de valeur parce qu’il vous met en relation avec des projets plus affûtés, déjà filtrés et mieux définis. Il vous épargne une grande partie du travail initial : comprendre le client, chiffrer, évaluer si ça vaut le coup. Résultat, en freelance, on va beaucoup plus directement vers les missions qui nous correspondent vraiment. »
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Rubén
Software Developer
« La vie en freelance, c’est beaucoup de choses à la fois et ce n’est pas toujours simple. On aime se concentrer sur ce qu’on sait faire, mais il faut aussi gérer les clients, la facturation et aller chercher des missions. Pour moi, Shakers a été déterminant : la prospection, c’est eux qui la font, le client est en confiance dès le premier instant, et on fait partie d’une communauté avec un vrai enthousiasme. »
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Alejandro
AI Developer
« Shakers a été déterminant pour lancer mon entreprise : ça m’a donné la flexibilité de continuer en freelance pendant que je construisais l’étape suivante. Sans Shakers, j’aurais dû lever des fonds ou repousser le projet. »
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Toño
Product Designer
« Avec Shakers, j’ai décroché des projets récurrents qui m’apportent de la sérénité et de la marge pour progresser. Ce n’est pas seulement accéder à des clients de qualité : c’est sentir qu’on a un réseau qui nous accompagne, qui nous met en relation avec de vraies opportunités et qui nous aide à avancer en freelance. »
Rejoindre ShakersCe que construit un Computer Vision Engineer chaque semaine
Un Computer Vision Engineer entraîne et déploie des systèmes qui voient : détection et segmentation d'objets avec OpenCV et réseaux convolutifs, inspection visuelle, vidéo analytique et modèles au bord. Son livrable est le système qui détecte sur des images réelles, pas un démo.
Sa frontière : le Machine Learning Engineer construit n'importe quel modèle ; le Computer Vision Engineer vit dans la donnée visuelle, du capteur au modèle.
Tu calibres le dataset avec la lumière et l'angle réel du cas, tu entraînes la détection avec OpenCV et tu la mesures en production : précision, rappel et coût par décision. Tu décides aussi de ce qui ne se modélise pas : un cas sans base visuelle soutenante se refuse avec argument. Le système est à toi ; ce qu'il détecte, la preuve.
PythonOpenCVC++PyTorchTensorFlowRedes convolucionalesDetección de objetosSegmentación de imagenVídeo analíticoEdge AIVisión 2D/3DMATLABAzure AI VisionGoogle Cloud Vision
Détection d'objetsSegmentationOCRVidéo analytiqueEdge AIOpenCV
Accès gratuit, sans commissions cachées
Comment Shakers fonctionne pour les talents
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Vous construisez. Shakers s'occupe du reste
Définissez vos conditions selon votre séniorité. Nous gérons les contrats, les paiements et les documents.
Ce que livre un Computer Vision Engineer chez Shakers
Le cas visuel, écrit
Ce qui se détecte, avec quelle caméra et sous quelle lumière : le mandat arrive avec la donnée, pas avec une idée vague.
Le modèle au bord
La décision au bord ou dans le cloud se choisit par le mandat : latence, coût et confidentialité, avec la raison écrite.
La mesure qui reste
Le système se rend avec son protocole d'évaluation : précision, rappel et les cas où il se trompe, documentés.
Cas racontés
Que tu as détecté, sur quelles images et avec quel taux d'erreur. La pratique se démontre, elle ne se déclare pas.
OpenCV profond
Le standard du domaine : du traitement d'image classique au deep learning, le cas décide, pas la mode.
Anglais de projet
Documentation et datasets en anglais quand le mandat croise : la preuve bilingue fait partie du métier.
Questions fréquentes
Une autre question ? Écrivez-nous, nous vous répondons.
Que fait un Computer Vision Engineer au projet ?
Construit le système qui voit : calibre les données, entraîne la détection ou la segmentation et laisse le modèle mesurer sur les images du cas. Un cas, une période, un score.
Computer Vision ou machine learning généraliste ?
Le CV vit dans la donnée visuelle : capteurs, détection, inspection et temps réel. L'offre les fond en titres doubles ('ML/CV') ; chaque mandat apporte la frontière écrite.
Combien facturer comme Computer Vision Engineer freelance ?
Le mécanisme décide : seniorité, cas de détection ou OCR, matériel disponible et maintenance du modèle. Les tarifs visibles sont d'un autre marché ; ton budget se ferme par mandat.
Le cas arrive-t-il sans dataset ?
Presque toujours : la donnée visuelle se construit au mandat, depuis l'étiquetage jusqu'au protocole d'évaluation. Ce qui ne s'achète pas, ça se conçoit : et ça se facture.
Y a-t-il assez de mandats pour ce rôle ?
La porte est petit et dense : 14 professionnels actifs et un taux de conversion de 77% (analyse de marché de Shakers, septembre 2026). La fiche locale était ce qui manquait pour des cas qui passaient par le canal direct.
Comment entrer sans réseau de contacts ?
En te certifiant : le processus certifie ta pratique et le collectif apporte les mandats. Ton travail est de démontrer des systèmes qui voient avec conséquences réelles ; connecter chaque cas à ton profil, c'est notre part.
Le quotidien du métier
Le dataset que personne n'a calibré, la caméra qui change de lumière et le prototype qui détecte dans le notebook. Moins de démos et plus de modèles mesurant sur les images du cas.
Le rôle vit en anglais
Le titre du rôle est littéral et international ; les formulations de castillan nomment la discipline, jamais le métier. Sur ton profil, le littéral du marché est le tien : Computer Vision Engineer.
Ce que ce n'est pas
Tu n'es pas le designer du flux visuel d'un produit ni le monteur d'images de sécurité : tu réponds du système qui apprend à voir. Si le mandat n'a pas de donnée visuelle, il va à une autre ligne.
Avec qui tu partages le système
Un système qui voit ne vit pas seul : qui entraîne le modèle généraliste, qui connecte l'appareil et qui produit l'app croisent ton chemin à chaque mandat.
AI Engineer
La frontière directe : l'application générative et les agents d'un côté, le système qui voit de l'autre. Les offres les fondent ; chaque mandat écrit la frontière.
Data Scientist
L'exploration qui décide du modèle : quand le cas visuel exige une analyse statistique avant d'entraîner, sa ligne entre.
IoT Developer
Le capteur qui capte ce que ton système voit : caméras, bord et connectivité. Quand le mandat exige matériel, sa ligne entre.
Expert Python
La langue du métier : NumPy, OpenCV et APIs. Quand le modèle détecte et manque l'application autour, sa ligne construit le produit.
Backend Developer
Le service qui met ta détection à disposition : API, files d'attente et intégration avec le système du client.
Les frontières entre ces rôles se conviennent à chaque projet : le titre ne les fixe pas.
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