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
Travaillez comme Data Engineer
Des projets où la donnée est à vous : ce qui entre en ingestion, comment ça se transforme et à quelle cadence ça rejoint le warehouse. Shakers vous connecte à des projets alignés sur votre stack, votre tarif et vos disponibilités.
Le métier se lit à deux endroits : l'offre qui demande « 3 ans » sur dix technologies et le guide d'école qui explique ce qu'est un pipeline sans jamais en vivre un. Aucun ne raconte comment on construit l'infrastructure data d'une entreprise au projet, mission après mission. Le voici.
- Des projets mieux rémunérés
- Plus de continuité entre les projets
- Une meilleure reconnaissance de votre expérience
+3 000
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 décide un data engineer sur chaque mission
Un ingénieur data construit l'infrastructure avec laquelle une entreprise déplace et prépare ses données : pipelines d'ingestion, ETL et ELT qui transforment la donnée, data warehouse avec orchestration et qualité maîtrisées. À la différence de l'analyste, il n'interprète pas la donnée : il la fait arriver. À la différence du scientist, il ne prédit pas : il construit ce dont les modèles ont besoin. Le métier tourne sur SQL et Python, avec Airflow, Spark ou Kafka pour le volume.
Vous décidez comment la donnée entre : l'ingestion depuis l'ERP ou le CRM, l'ETL ou l'ELT qui la transforme, l'orchestration qui planifie le rafraîchissement et les contrôles qualité qui ne laissent passer que la donnée fiable. Vous décidez aussi du schéma du warehouse et de la table qui ne part pas : un pipeline sans responsable n'entre pas.
SQLPythonETLELTdata warehouseAirflowSparkKafkaDatabricksSnowflakeKubernetesDockerAWSGCP
PipelinesETLData warehouseOrchestrationQualité de la donnéeIngestion
Accès gratuit, sans commissions cachées
Comment Shakers fonctionne pour les talents
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Dites-nous qui vous êtes, ce que vous savez faire, les projets qui vous intéressent, vos disponibilités et votre TJM.
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Nous certifions votre expérience et votre usage de l'IA pour que les entreprises comprennent ce que vous apportez.
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Nous vous connectons à des projets bien rémunérés qui correspondent à votre expertise et à vos préférences.
Des projets en Données et Analytics à la hauteur de vos attentes
Travaillez sur des projets réels, avec des équipes qui ont besoin de votre expertise, sans perdre de temps à chercher des opportunités.
Des projets qui vous correspondent
Collaborez avec des entreprises qui ont besoin de votre stack et de votre expérience pour mettre leurs projets en production.
Des opportunités qui viennent à vous
Notre matching par IA connecte votre profil aux projets qui correspondent à vos préférences.
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 data engineer sur un projet Shakers
La mission arrive avec la source
Shakers est une infrastructure de recrutement : le projet arrive avec les sources de données et leur cadence, pas une liste de technologies.
Un pipeline qui tient seul
Vous livrez l'ingestion, les transformations documentées et le journal de chaque exécution, y compris la table écartée et pourquoi.
Quand la donnée change
Vous fixez le rafraîchissement, ce qui arrive quand un schéma bouge et qui répond du chiffre le jour où une source tombe.
Des pipelines en prod, pas des maquettes
Avoir déplacé des données réelles avec SQL et Python et savoir dire quel pipeline est tombé, et ce que vous avez fait quand le schéma a changé sans prévenir.
ETL, ELT ou rien
Choisir le motif selon le volume et la latence du problème, pas la mode. Parfois la réponse honnête est une vue sur la source, et le dire.
Jusqu'où va votre mission
Vous construisez le chemin de la donnée ; l'interprétation et les dashboards appartiennent aux autres. Si le projet demande de l'analyse, dites-le au cadrage.
Questions fréquentes
Une autre question ? Écrivez-nous, nous vous répondons.
Quelle différence entre data engineer et data analyst ?
L'engineer construit le chemin de la donnée : pipelines, ETL et warehouse. L'analyste la consomme pour répondre aux questions métier. Sur la même infrastructure, la conversation diffère.
Que vaut-il étudier pour travailler en data engineering ?
SQL est la langue, Python le moteur. La certification d'un vendor ou un bootcamp ouvre la porte, mais ce qui se mesure, ce sont les livraisons : un pipeline en production vaut mieux qu'un syllabus.
Quels outils au quotidien ?
SQL et Python chaque jour, Airflow pour orchestrer et Spark ou Kafka quand le volume grimpe. La plateforme exacte suit l'écosystème du client, pas la mode.
Combien gagne un data engineer freelance ?
On facture au projet, et le périmètre fixe la bande : nombre de sources, volume à déplacer et complexité des transformations. Le budget se convient avant d'accepter.
Le data engineering se fait-il en remote ?
Presque tout : les pipelines tournent dans le cloud et les sessions se font en visio. Seul un déploiement interne demande parfois une présence.
Comment entrer chez Shakers en tant que Data Engineer ?
Vous créez votre profil, passez le processus de certification et entrez dans le collectif : 4 pour cent y parviennent. Ensuite, vous choisissez vos projets data.
Le quotidien du métier
L'ingestion qui casse quand le schéma change, la transformation que personne n'a documentée et le pipeline qui tourne chaque matin sans regarder personne. Moins de théorie, plus de pipelines en production.
Le marché demande du senior
2.704 offres tech actives en France mentionnent data engineer, selon l'analyse de marché de Shakers (n=29.948, septembre 2026), et la séniorité domine : qui décide avec la donnée ne paie pas un pipeline qui tombe.
Comment on arrive au métier
Plusieurs portes : la certification d'un vendor, un bootcamp ou vos projets. Celle qui compte chez Shakers, c'est la livraison : chaque pipeline laisse des évaluations qui ouvrent plus grand.
Ce que ce rôle n'est pas
Ni un backend qui stocke, ni un analyste qui écrit du SQL. Si votre force c'est la requête et le dashboard, votre rôle est data analyst ; si c'est le modèle, data scientist.
Les rôles qui croisent un projet data
Quatre rôles du collectif croisent votre chemin sur un projet data, de celui qui interprète le résultat à celui qui tient l'infrastructure.
Data Analyst
Consomme vos pipelines pour construire les KPIs métier : quand la donnée tombe, le dashboard ment et la mission s'arrête.
Data Scientist
Entraîne ses modèles sur la donnée que vous préparez : sans donnée fiable en production, la prédiction ne vaut rien.
Backend Developer
Leurs API et bases sont l'origine de vos ingestions : quand la source est fausse, votre pipeline prévient et leur mission démarre.
AWS DevOps Engineer
Le cluster et le coût cloud où tournent vos pipelines : sans automatisation, la donnée se rafraîchit quand ça s'en souvient.
Les frontières entre ces rôles se conviennent sur chaque projet : ce n'est pas le titre qui les fixe.
Passez à l'étape suivante avec Shakers
Des projets où la donnée arrive fiable ?
Passez la certification Shakers et choisissez vos projets de data engineering.
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