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 ShakersMachine Learning Engineer freelance
Construis ta carrière comme Machine Learning Engineer
Des projets où le modèle et sa mise en production sont la mission : ce qu'on prédit, avec quelles données et pour servir à quoi. Shakers te connecte avec des entreprises qui arrivent avec l'historique et ont besoin du système, pas d'un cours à terminer.
L'emploi du machine learning est un temps plein produit et industrie, et le rôle se titre en anglais. La sortie par projet n'avait presque pas de porte locale : marketplaces mondiaux et un forum avec des tarifs d'une autre décennie.
Ce n'est pas une piste de formation : c'est ce qu'on entraîne dans un mandat réel, ce qu'on te demande de démontrer et où se signe ton critère.
- 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 Machine Learning Engineer chaque semaine
Un Machine Learning Engineer conçoit, entraîne et déploie des modèles de machine learning : prépare les données, entraîne et évalue avec Python, PyTorch ou scikit-learn, et met le modèle en production avec pipelines, conteneurs et supervision. Son livrable est un système qui sert des prédictions, pas un prototype.
Sa frontière : le Data Scientist explore et décide ; le ML Engineer construit et produit. Le marché les titre ensemble, chaque projet apporte la frontière écrite.
Tu décides ce qui se prédit et avec quelle métrique on juge, tu entraînes et évalues avec PyTorch ou scikit-learn, et tu veilles à ce que le modèle arrive en production : pipeline, MLflow, conteneurs. Tu décides aussi de ce qui ne s'entraîne pas : un cas sans données qui le soutiennent se refuse avec argument. Le système est à toi ; le résultat, la preuve.
PythonPyTorchTensorFlowscikit-learnSQLSparkMLflowDockerKubernetesCI/CDAWS SageMakerVertex AIAzure MLAirflowKafkaHugging Face
Modèles prédictifsPipelines de donnéesÉvaluation de modèlesMLflowMise en productionModèles de fondation
Accès gratuit, sans commissions cachées
Comment Shakers fonctionne pour les talents
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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 Machine Learning Engineer chez Shakers
Le mandat arrive avec le modèle
La prédiction attendue par le métier, l'historique qui existe et le système qui manque : un problème de modèle, pas une liste d'outils.
Le notebook devient pipeline
Le prototype qui marche dans le notebook et rien en production : ton travail est le chemin entre les deux, documenté.
L'évaluation qui reste
Le modèle se rend avec sa métrique et son protocole d'évaluation : celui qui vient après peut juger, pas deviner.
Modèles racontés
Ce que tu as construit, avec quelle métrique et quel coût d'inférence. La pratique se démontre, elle ne se déclare pas.
Python profond
PyTorch, scikit-learn et la discipline de données : le framework s'apprend, la discipline non.
Anglais de projet
Documentation et revues 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 Machine Learning Engineer au fil d'un projet ?
Construit le système qui apprend : définit la métrique, prépare les données, entraîne en Python et laisse le modèle servir avec pipeline et supervision. Un cas, une période, une métrique.
Peut-on vivre du machine learning en freelance ?
La référence qui domine les résultats est un fil avec des tarifs en dollars vieux d'une décennie. La voie locale n'existait pas : aujourd'hui le collectif ML de Shakers réunit 179 spécialistes au projet.
Combien facturer comme Machine Learning Engineer freelance ?
Le mécanisme décide : seniorité, secteur, type de modèle et facturation au projet ou aux jours. La comparaison avec l'emploi salarié est détaillée dans le guide du blog ; ton budget se ferme par mandat.
Le rôle survit-il aux modèles de fondation ?
Oui : qui entraînait de zéro construit aujourd'hui aussi sur des modèles de fondation, avec fine-tuning et RAG. L'offre le titre déjà ainsi ('GenAI/LLM/RAG') ; le métier couvre les deux moitiés.
Y a-t-il assez de mandats pour ce rôle ?
L'emploi porte le signal : 329 offres tech en Espagne mentionnent machine learning engineer, de Wallapop à Airbus (analyse de marché de Shakers, n=31.957, septembre 2026). La voie au projet était ce qui manquait.
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 modèles aux conséquences réelles ; connecter chaque projet à ton profil, c'est notre part.
Le quotidien du métier
L'historique que personne n'a nettoyé, la métrique que personne n'a définie et le prototype resté dans le notebook. Moins de théorie de cours et plus de modèles qui servent avec l'évaluation documentée.
Le marché te titre en anglais
Machine Learning Engineer est le titre du marché : 329 offres actives en Espagne le citent avec le même littéral. L'alias français va en prose, jamais en titre.
Ce que ce n'est pas
Tu n'es pas un développeur qui ajoute une librairie IA : tu réponds du système qui apprend. Si le besoin est la couche générative, cette frontière a sa propre ligne.
Avec qui tu partages le modèle
Un modèle ne vit pas seul : qui explore les données, qui les achemine et qui opère la production croisent ton chemin à chaque mandat.
Data Scientist
La frontière directe : le data scientist explore et décide, le ML Engineer construit et produit. L'offre les fond en titres doubles ; chaque mandat écrit la frontière.
AI Engineer
L'autre frontière : LLMs, agents et RAG sur modèles de fondation. Quand le mandat demande la couche générative en plus du modèle propre, sa ligne la construit.
Data Engineer
L'approvisionnement du modèle : Spark, Airflow et le pipeline qui laisse l'historique prêt. Sans données préparées, ton système n'apprend rien ; sa ligne les construit.
Expert Python
La langue du métier : pandas, APIs et automatisation. Quand le modèle sert et que l'application autour manque, sa ligne construit le produit.
DevOps Engineer
Qui opère la plateforme qui sert ton modèle : Kubernetes, Terraform et CI/CD. Quand le mandat s'étend à l'infrastructure, sa ligne entre au projet.
Les frontières entre ces rôles se conviennent à chaque projet : le titre ne les fixe pas.
Passez à l'étape suivante avec Shakers
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Passe la certification Shakers et choisis sur quels modèles tu engages ton critère.
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