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 ShakersShakers pour les talents experts
Des projets où le savoir que reçoit l'IA est à vous : ce qui se récupère, ce dont on se souvient et ce qui se curate. Shakers vous connecte à des entreprises dont l'IA doit connaître leur métier.
Le métier se lit à deux endroits : le post qui a forgé le terme et les guides qui listent ses cinq couches. Aucun ne raconte comment le savoir d'une vraie entreprise se tient dans une fenêtre, mission après mission. Le voici.




















Projets tech publiés sur Shakers
Spécialités Tech, Product et Data font partie de Shakers
Durée moyenne d'un projet avec Shakers
Satisfaction de nos AI Builders sur Trustpilot
Découvrez comment d'autres AI Builders accèdent à de meilleurs projets, construisent leur réputation et font grandir leur carrière.
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 Shakers
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 ShakersUn context engineer conçoit le système qui alimente la fenêtre du modèle : ce que le RAG récupère pour chaque question, ce dont la mémoire se souvient, quelles données se curatent avant d'atteindre le modèle. Anthropic a forgé le terme ; le métier existait déjà : l'évolution naturelle du travail RAG. Pas le prompt maître (prompt engineer) ni l'intégration du modèle (AI Engineer) : son territoire, c'est le savoir que le modèle reçoit.
Vous décidez ce que le RAG récupère pour chaque type de question et ce dont la mémoire se souvient, quelles sources se curatent et lesquelles se retirent, comment mesurer que le contexte est arrivé complet. Vous décidez aussi ce qui n'entre pas : le savoir sans propriétaire n'atteint pas la fenêtre. Le modèle est au client ; ce qu'il sait, à vous.
Accès gratuit, sans commissions cachées
Dites-nous qui vous êtes, ce que vous savez faire, les projets qui vous intéressent, vos disponibilités et votre TJM.
Nous certifions votre expérience et votre usage de l'IA pour que les entreprises comprennent ce que vous apportez.
Nous vous connectons à des projets bien rémunérés qui correspondent à votre expertise et à vos préférences.
Travaillez sur des projets réels, avec des équipes qui ont besoin de votre expertise, sans perdre de temps à chercher des opportunités.
Collaborez avec des entreprises qui ont besoin de votre stack et de votre expérience pour mettre leurs projets en production.
Notre matching par IA connecte votre profil aux projets qui correspondent à vos préférences.
Définissez vos conditions selon votre séniorité. Nous gérons les contrats, les paiements et les documents.
Shakers est une infrastructure de recrutement : le projet arrive avec l'IA qui ne connaît pas le métier et ses sources, pas une liste de technologies.
Vous livrez la carte des sources, la politique de mémoire et l'évaluation du retrieval, y compris la source écartée et pourquoi.
Vous fixez ce qui se ré-indexe quand une source change, quelle mémoire expire et qui répond du savoir le jour où l'IA hésite.
Avoir tenu RAG et mémoire en production et savoir dire quelle évaluation vous a sauvé, et ce que vous avez fait quand la fenêtre a débordé.
Reconnaître quand le problème est du contexte, du prompt ou de l'intégration : la frontière honnête bat tout absorber.
Vous concevez ce que le modèle reçoit ; vous ne l'entraînez pas ni n'écrivez le prompt maître. Si le projet l'exige, dites-le au cadrage.
Une autre question ? Écrivez-nous, nous vous répondons.
Le document que le RAG ne trouve pas, la mémoire qui déborde la fenêtre, la donnée interne que personne n'a curatée. Le métier s'apprend avec du contexte en production : moins de framework, plus d'évaluation.
66 offres tech actives en France mentionnent déjà context engineering, selon l'analyse de Shakers (n=29.948, septembre 2026), dans des titres d'AI Engineer. Si vous travaillez avec RAG et mémoire, votre métier a un nom et une demande.
Le terme est jeune et la SERP est de la pensée de vendors. Le métier est mesurable : retrieval évalué, mémoire avec jugement, curation documentée.
Les portes : backend avec RAG en prod, data qui curatait du savoir, ou l'AI Engineer fatigué de voir improviser. La certification mesure des livraisons.
Quatre rôles du collectif croisent votre chemin sur un projet de contexte, de celui qui orchestre les agents à celui qui sert le modèle.
Les agents qui consomment votre contexte : celui qui orchestre les outils a besoin d'une fenêtre bien conçue et mesurée.
Fixe le comportement du modèle que votre contexte alimente : le comment est à lui, le ce-qu'il-sait est à concevoir par vous.
Intègre le modèle qui reçoit votre contexte : l'API, l'inférence et la couche produit où tout se rencontre.
Les API et bases d'où naît votre savoir : quand la donnée propre doit sortir d'un développement, c'est sa mission.
Les frontières entre ces rôles se conviennent sur chaque projet : ce n'est pas le titre qui les fixe.
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