Mateo
Full Stack Developer
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Shakers per le aziende
Collabora con un AI Reliability Engineer
Un AI Reliability Engineer certificato per quando il pilota che funzionava inizia a degradare: valutazione continua del modello, monitoraggio di regressione e drift, e risposta chiara a chi risponde il giorno in cui l'IA sbaglia.
Talent tech senior per la tua IA in produzione, con avvio in giorni sui sistemi che hai già.
- Talento certificato in competenze IA e agenti
- Fino a 3 AI Builders en 72 ore
- Modelli di collaborazione flessibili
+600
Clienti europei di diversi settori
Top 4%
Collaboriamo con il 4% del talento certificato della nostra comunità
72 ore
Incontra 3 candidati certificati in meno di 72 h
4,7/5
Soddisfazione dei nostri clienti su Trustpilot
La combinazione di talento che serve alla tua azienda
In Shakers trovi AI Engineer, AI Reliability Engineer e talento specializzato in Tech, Product e Data
Ana
DevOps Engineer
DockerCI/CDAWSAzureKubernetesTerraformAmazon Bedrock
Lucas
Backend Developer
Node.jsPythonJavaGoPHPMySQLMongoDBDocker
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Emma
Security Engineer
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Cosa porta un AI Reliability Engineer al tuo progetto
Un AI Reliability Engineer sostiene l'IA in produzione: valutazione continua del modello (evals su casi reali e LLM-as-judge quando aiuta), vigilanza sulla regressione tra versioni, rilevamento del drift, e i guardrails e le tracce che rispondono al perché del fallimento.
È il SRE dell'IA: la disciplina che tiene i sistemi classici, applicata a modelli che degradano in silenzio. L'AI Engineer costruisce; questo ruolo garantisce che il costruito funzioni ancora il giovedì.
evalsLLM-as-judgeregressiondriftmonitoringguardrailsMLflowDeepEvaltracesSLAPythoncost per query
Un fornitore. Un contratto. Tracciabilità completa
Come funziona Shakers per la tua azienda
Pubblica il tuo progetto
Raccontaci il progetto, la portata, l'expertise che ti serve e quando vuoi iniziare a lavorarci.
Ricevi tre opzioni
Incrocia la tua richiesta con il talento certificato e ti presentiamo i tre AI Builders più affini.
L'ultima parola è tua
Incontra i tre specialisti e decidi con chi collaborare; del resto ci pensiamo noi.
Perché collaborare con Shakers
I vantaggi di aggiungere questo profilo con Shakers
La degradazione si vede arrivare
Monitoring sulle metriche che contano: la risposta che degrada si scopre il martedì, non alla chiamata del cliente.
Regressione misurata tra versioni
Ogni cambio di modello o prompt passa la batteria di valutazione: il miglioramento che rompe altri casi non arriva in prod.
Drift rilevato in tempo
Quando il mondo cambia rispetto ai dati di nascita del modello, il panel lo segnala prima che le risposte lo tradiscano.
Guardrails con un proprietario
Cosa l'IA fa da sola, cosa sale a un umano e cosa si blocca: limiti scritti e testati, non promessi in una slide.
Tracce che rispondono al perché
Ogni risposta importante lascia traccia: che contesto ha usato, che decisione ha preso e quale versione del modello.
Costo per query sotto controllo
La fattura d'inferenza misurata per caso d'uso: il routing del modello si decide col costo sul tavolo.
Cosa sono le valutazioni di un modello di IA?
Casi reali del tuo business contro cui si misura ogni versione del modello, con criterio di successo esplicito e LLM-as-judge dove aiuta. La differenza tra credere che funzioni e saperlo.
AI Reliability Engineer è lo stesso di AI Engineer?
L'AI Engineer costruisce e integra il modello; il reliability engineer garantisce che continui a funzionare: evals, regressione, drift e guardrails. Come devops e SRE: costruire e sostenere.
Come si misura se un modello serve al mio caso?
Con i tuoi casi: si costruisce una batteria con esempi reali del business, si fisca cosa si tollera e cosa no, e ogni cambio passa da lì prima di salire.
Quali strumenti di valutazione si usano?
MLflow, DeepEval o ciò che il tuo stack chiede: lo strumento si impara in una settimana. Ciò che si decide con te è cosa valutare, ogni quanto e chi risponde quando la metrica si muove.
L'affidabilità dell'IA si può lavorare in remoto?
Quasi tutto: panel e valutazioni girano nel cloud e le sessioni col team sono in remoto. Solo l'avvio chiede a volte presenza.
Di cosa ha bisogno un reliability engineer per partire?
Accesso al modello in produzione, i casi dove già fallisce e una sessione per fissare cosa si misura prima. Con questo, la prima batteria arriva in giorni.
Cosa si consegna nelle prime settimane
Una batteria di valutazione su casi reali, il panel che vigila regressione e drift, e il protocollo di guardrails: cosa si misura e chi risponde quando la metrica si muove.
La categoria esiste; il ruolo, no
La SERP di llm evaluation è degli strumenti: Arize, MLflow, DeepEval. 38 offerte tech attive in Italia citano già llm evaluation, secondo l'analisi di Shakers (n=20.378, settembre 2026). Nessuno risponde a chi vigila il modello di un'azienda: questa pagina crea quel posto.
Il sintomo che lo tradisce
Il pilota ha incantato, la demo è passata, e tre settimane dopo le risposte sono degradate: è cambiato il modello, il mondo o il dato, e nessuno l'ha misurato.
Gli strumenti non sono il mestiere
MLflow o DeepEval si imparano in una settimana; il giudizio su cosa valutare e cosa tollerare, no. L'incarico porta gli strumenti e il criterio.
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AI Engineer
Ha costruito ciò che questo ruolo sostiene: l'integrazione del modello, l'API e lo strato prodotto che l'affidabilità vigila.
AI Agent Developer
I guardrails dell'agente si progettano con chi l'ha costruito: la frontiera tra orchestrare e sostenere si concorda per progetto.
AWS DevOps Engineer
L'operativa classica da cui questo mestiere è nato: infrastruttura, deploy e il SRE che è sempre esistito nel tuo stack.
Backend Developer
I sistemi che l'IA tocca: quando la tracciabilità chiede punti d'ancoraggio nel prodotto, è il ruolo che li mette.
Il talento IA che ti serve Certificato da Shakers
Ti presentiamo tre AI Builders ready_to_build in 72 ore.
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