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 ShakersMLOps Engineer freelance
Construis ta carrière comme MLOps Engineer
Des projets où l'opération du modèle est le mandat : comment il s'entraîne, comment il se déploie et ce qu'on surveille quand les données changent. Shakers te connecte avec des équipes qui ont le modèle entraîné et ont besoin qu'il continue de servir.
L'emploi MLOps en Espagne est un temps plein de consultance et d'industrie : Amaris, TECDATA, Airbus ou METRICA titulent le rôle en anglais. La voie de l'opération de modèles au projet n'avait presque pas de porte locale.
Ce n'est pas une route de formation : c'est ce qu'on opère dans un mandat réel, ce qu'on te demande de démontrer et où se signe ton travail.
- 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 qu'opère un MLOps Engineer chaque semaine
Un MLOps Engineer met les modèles de machine learning en production et les garde utiles : automatise entraînement et déploiement avec CI/CD, versionne données et expériences avec MLflow, et surveille le drift avec des seuils qui décident du réentraînement. Son livrable est l'opération, pas le modèle entraîné.
Sa frontière : DevOps livre des applications ; MLOps opère des modèles qui se dégradent quand les données bougent.
Tu automatises le chemin du modèle du commit à la production, tu versionnes données et expériences en MLflow et tu surveilles le drift avec des seuils qui décident du réentraînement. Tu décides aussi ce qui ne s'automatise pas : une alerte que personne ne lit s'éteint avec argument. Le modèle, un autre l'a entraîné ; qu'il continue de servir, c'est ton livrable.
PythonDockerKubernetesCI/CDMLflowKubeflowVertex AISageMakerAzure MLAirflowDatabricksTerraformKafkaGitMonitorización de drift
CI/CD de modèlesVersionnage d'expériencesMLflowSupervision de driftRéentraînementKubeflow
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 MLOps Engineer chez Shakers
Le mandat arrive avec le modèle vivant
Le modèle entraîné qui caduque, le pipeline inexistant et le drift sans surveillance : un problème d'opération, pas une liste d'outils.
Le chemin du commit à la prod
Tu automatises la route du modèle de la commit à la production : ce qui s'automatise se versionne, ce qui se juge à la main se documente.
Les seuils qui décident
Le drift se mesure et le réentraînement se déclenche par seuil convenu : personne ne redécouvre l'urgence en réunion.
Pipelines racontés
Ce que tu opères, avec quel CI/CD et quel versionnage. La pratique se démontre, elle ne se déclare pas.
Cloud sans dogme
SageMaker, Vertex AI ou Azure ML : tu choisis par le mandat, pas par la maison-mère.
LLMOps en vue
Evals et RAG en production sont déjà partie du mandat : la spécialisation qui s'accumule à ton portfolio.
Questions fréquentes
Une autre question ? Écrivez-nous, nous vous répondons.
Que fait un MLOps Engineer au projet ?
Met les modèles en production et les garde utiles : pipelines, CI/CD, versionnage d'expériences, drift et réentraînement. Un modèle concret, une période et des seuils, sans effectif fixe.
Quelle différence entre MLOps et DevOps ?
L'artefact : DevOps livre des applications ; MLOps opère des modèles qui se dégradent quand les données changent. Si tu viens de DevOps, le stack t'en ajoute et l'artefact change ton métier.
Quelle relation entre MLOps et LLMOps ?
LLMOps est le même métier sur des modèles de fondation : evals, RAG en production et gateways. L'offre les demande déjà ensemble ('MLOps et LLMOps') ; la spécialisation ajoute du territoire au mandat.
Combien facturer comme MLOps Engineer freelance ?
Le mécanisme décide : seniorité, cloud ou infrastructure propre, pipeline complet ou audit, et jours face au projet. Les tarifs visibles sont d'un autre marché ; ton budget se ferme par mandat.
Y a-t-il assez de mandats pour ce rôle ?
L'emploi porte le signal : 992 offres tech actives mentionnent MLOps et Infojobs en liste 40, avec des titres littéraux en consultance et industrie (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 pipelines opérés avec conséquences réelles ; connecter chaque projet à ton profil, c'est notre part.
Le quotidien du métier
Le pipeline qui casse à chaque release, l'expérience que personne ne retrouve et le drift que le business détecte avant la plateforme. Moins d'héroïsmes et plus de modèles opérés avec traçabilité.
Le titre est anglais et le métier, littéral
Ingeniero de MLOps en Espagne, MLOps Engineer partout : l'offre titule le rôle en anglais (992 offres actives le mentionnent). Ton alias local va en prose ; le littéral du marché ouvre la porte.
Ce que ce n'est pas
Tu ne remplaces pas l'équipe data ni un plateau DevOps : tu réponds du cycle de vie du modèle. Si le mandat se termine en application conteneurisée, cette frontière a sa propre ligne.
Avec qui tu partages la production
Un modèle en production ne vit pas seul : qui livre l'app, qui assure la plateforme et qui achemine la donnée croisent ton chemin à chaque mandat.
DevOps Engineer
La frontière directe : même stack, artefact différent. Si le mandat finit en application et pas en modèle, sa ligne porte la livraison conteneurisée.
SRE
L'opération qui tient le trafic : quand le modèle sert et que c'est la plateforme qui casse, sa ligne monte les SLO et la réponse aux incidents.
Platform Engineer
La couche self-service sous tes pipelines : quand l'équipe grandit, sa ligne construit la plateforme interne qui les soutient.
Data Engineer
Le canal qui alimente le réentraînement : Airflow, dbt et l'historique prêt. Sans données versionnées, le drift que tu surveilles n'a pas de cause à tracer.
AI Engineer
Le point de fusion 2026 : evals et RAG en production sont LLMOps et son territoire à la fois. Quand le mandat croise vers l'application générative, sa ligne entre.
Les frontières entre ces rôles se conviennent à chaque projet : le titre ne les fixe pas.
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Passe la certification Shakers et choisis sur quelle production tu engages ton métier.
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