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 Databricks Engineer
Des projets où la plateforme est à vous : ce qui entre au lakehouse, comment Spark le transforme et qui voit chaque table du catalogue. Shakers vous connecte à des missions alignées avec votre stack, votre tarif et vos disponibilités.
Le rôle se lit à deux endroits : l'offre qui exige « Delta Lake, Unity Catalog et Databricks SQL » sur une seule ligne et le tutoriel qui explique ce qu'est un lakehouse sans dire comment on en gouverne un vrai. Voici le deuxième : comment se mettre à en construire, mission après mission.
- 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 décide un Databricks Engineer, et ce qu'il touche
Un Databricks Engineer est l'ingénieur data spécialisé dans la plateforme lakehouse de Databricks : il construit les couches sur Delta Lake, écrit les pipelines en Spark et PySpark et gouverne les accès avec Unity Catalog. Face au data engineer générique, le métier ne change pas : l'altitude change, batch et streaming sur la même plateforme que le métier interroge en Databricks SQL. L'outil quotidien : PySpark et SQL, MLflow quand la donnée nourrit des modèles, sur AWS ou Azure selon la maison.
Vous décidez l'architecture des zones (bronze, silver, gold), le partitionnement qui encaisse la croissance, ce qui part en streaming et ce qui reste en batch, et qui voit chaque table du catalogue. Vous décidez aussi ce qui n'entre pas au lakehouse : sans ce critère, la plateforme se remplit de données sans propriétaire.
DatabricksDelta LakeSparkPySparkDatabricks SQLUnity CatalogDelta Live TablesMLflowAirflowPythonSQLdbtKafkaAWSAzurecoût de cluster
LakehouseDelta LakePipelines SparkUnity CatalogDatabricks SQLCoût
Accès gratuit, sans commissions cachées
Comment Shakers fonctionne pour les talents
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Des projets 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.
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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 Databricks Engineer sur un projet Shakers
La mission arrive avec le stack
Shakers est une infrastructure de recrutement : le projet arrive avec le workspace, les sources et leur cadence, pas avec une liste de technologies à la mode.
Un lakehouse qui se tient seul
Vous livrez les couches documentées, les pipelines avec leur orchestration et le catalogue avec ses droits, y compris la table que vous avez écartée et pourq.
Ce qui se passe quand la donnée change
Vous fixez le rafraîchissement, ce qui arrive quand un schéma change sans prévenir et qui répond du chiffre le jour où une source tombe.
Des lakehouses en production, pas des démos
Avoir gouverné de la donnée réelle avec Delta Lake et savoir raconter quel job est tombé, et ce que vous avez fait quand la facture du cluster est arrivée ha.
Batch, streaming ou vue
Choisir le motif selon la latence du problème, pas selon le hype. Parfois la réponse honnête est une vue matérialisée, et le dire.
Où s'arrête votre mission
Vous construisez et gouvernez le lakehouse ; le modèle est au scientist et l'interprétation à l'analyste. Si le projet demande du ML, vous le dites au kickoff.
Questions fréquentes
Une autre question ? Écrivez-nous, nous vous répondons.
Databricks Engineer ou data engineer ?
Même métier, autre altitude : le data engineering générique déplace la donnée sur n'importe quel stack ; la spécialisation Databricks le fait sur une plateforme précise, avec Delta Lake et Unity Catalog comme signature.
Que faut-il étudier pour travailler sur Databricks ?
SQL et PySpark sont la langue, Spark le moteur. La certification Databricks ordonne le chemin, mais ce qui se mesure, c'est la livraison : un lakehouse en production vaut mieux que n'importe quel syllabus.
Quels outils au quotidien ?
PySpark et SQL chaque jour, Delta Live Tables pour les pipelines et Unity Catalog pour la gouvernance. Le cloud (AWS ou Azure), c'est le client qui le décide, pas la mode.
Combien gagne un Databricks Engineer freelance ?
On facture au projet, et le périmètre fixe la fourchette : sources à intégrer, volume et gouvernance du catalogue. Chez Shakers, le budget arrive avant le démarrage, pas après.
Les projets Databricks peuvent-ils se faire à distance ?
Presque tous : le workspace vit dans le cloud et les sessions avec l'entreprise sont distantes. Seules certaines données on-premise restreintes demandent de la présence.
Comment entre-t-on chez Shakers comme Databricks Engineer ?
Vous créez votre profil, vous passez le processus de certification et vous entrez dans le collectif : seuls 4 pour cent y parviennent. Ensuite, vous choisissez les projets data sur lesquels intervenir.
Le quotidien du métier
Le job qui explose quand la donnée grossit, la table non partitionnée qui enflamme la facture et le catalogue que personne n'a gouverné. Moins de théorie lakehouse, plus de couches en production.
Le marché demande la plateforme
1 369 offres tech actives en France demandent Databricks, selon l'analyse de marché de Shakers (n=43 759, octobre 2026) : des missions data, MLOps et data science senior qui ne le traitent plus comme un bonus de CV.
Comment on y arrive
Data engineering d'abord, plateforme ensuite : la certification Databricks ordonne ce que vous savez, mais ce qui se mesure, c'est la livraison. Chaque lakehouse laisse des évaluations qui ouvrent des projets plus grands.
Ce que ce rôle n'est pas
Ni administrateur de clusters ni data scientist. Si votre force c'est le modèle prédictif, votre rôle est scientist ; si c'est tenir l'infrastructure sans toucher aux pipelines, le voisin c'est la plateforme.
Les rôles qui croisent un projet lakehouse
Quatre rôles du collectif croisent votre chemin sur un projet data Databricks, de celui qui prépare les sources à celui qui met les modèles en production.
Data Engineer
Le métier générique que ce rôle spécialise : si le projet n'a pas encore de plateforme, on commence ici et le workspace se choisit après.
Data Scientist
Entraîne ses modèles sur la donnée déjà gouvernée du lakehouse : sans couches fiables, la prédiction n'aboutit nulle part.
Machine Learning Engineer
Met ces modèles en production avec MLflow sur la même plateforme : le pont naturel quand la donnée est déjà là.
AWS Engineer
L'account et le réseau où tourne le workspace : sans cette base réglée, le cluster paie le péage à chaque facture.
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
Envie de projets où le lakehouse est à vous ?
Passez la certification Shakers et choisissez les projets data Databricks sur lesquels intervenir.
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