Mateo
Full Stack Developer
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Shakers per le aziende
Collabora con un Data Engineer senior
Un data engineer certificato che costruisce ciò che il tuo reporting consuma: pipeline che arrivano in produzione, ETL ed ELT che muovono il dato dall'ERP o dal CRM, e un data warehouse che ogni area interroga con fiducia.
Talent tech senior per la tua architettura dati, con avvio in giorni e sullo stack che hai già.
- Talento certificato in competenze IA e agenti
- Fino a 3 AI Builders in 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, Data 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
Burp SuiteOWASP ZAPMetasploitNmapNessusTrivySnyk
Cosa porta un Data Engineer al tuo progetto
Un data engineer costruisce l'infrastruttura con cui un'azienda muove e prepara i suoi dati: progetta le pipeline di ingestione, programma l'ETL e l'ELT che li trasformano, li organizza in un data warehouse e cura orchestrazione e qualità.
È il ruolo che rende possibile tutto il resto: l'analista consuma le sue pipeline per riportare, lo scientist addestra i modelli sul dato che lui prepara. Quotidiano in SQL e Python, con Airflow per orchestrare e Spark o Kafka per il volume.
SQLPythonETLELTdata warehouseAirflowSparkKafkaDatabricksSnowflakeKubernetesDockerAWSGCP
Un fornitore. Un contratto. Tracciabilità completa
Come funziona Shakers per la tua azienda
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Raccontaci il progetto, la portata, l'expertise che ti serve e quando vuoi iniziare a lavorarci.
Ricevi tre opzioni
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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
Pipeline che arrivano in produzione
Ingestione dal tuo ERP, CRM o API con trasformazioni documentate e refresh programmato, non lo script che cade ogni lunedì.
ETL ed ELT senza rifare l'architettura
Trasformazioni sui tuoi sistemi di origine: il dato arriva pulito nel warehouse senza migrare ciò che funziona.
Un warehouse che ogni area interroga
Modellazione del data warehouse con schemi e definizioni concordate: la stessa cifra per finanza, vendite e prodotto.
Capacità senza ampliare il team
Data engineering a progetto, senza processo di selezione: talento certificato che entra con i tuoi accessi attuali.
Orchestrazione che non dipende da nessuno
Airflow o equivalenti per programmare il refresh: la pipeline gira da sola, avvisa quando una fonte cade e tiene un log.
Qualità del dato, non solo movimento
Duplicati, nulli e schemi che cambiano: ogni pipeline consegna il dato con controlli prima che qualcuno decida con esso.
Qual è la differenza tra data engineer e data analyst?
L'engineer costruisce la strada del dato: pipeline, ETL e warehouse. L'analyst la consuma per rispondere alle domande di business. L'errore classico: comprare dashboard senza infrastruttura sotto.
Quanto costa una collaborazione con un Data Engineer?
Lo fisce il perimetro: numero di fonti, complessità delle trasformazioni e volume da muovere. Il budget si chiude a progetto prima di partire, senza sorprese a ore.
In quanto tempo è in produzione la prima pipeline?
Con accesso alle fonti e una sessione di perimetro, la prima ingestione con dati reali arriva in giorni. Il warehouse completo si consolida per fasi.
Data engineer esterno o team interno?
L'esterno va bene quando l'infrastruttura dati è urgente o il progetto circoscritto; l'interno, quando il flusso è continuo. Molte iniziano esterno e decidono dopo.
Il data engineering si può fare in remoto?
Quasi tutto: le pipeline girano nel cloud e le sessioni si fanno in remoto. Solo un deployment on-prem chiede a volte presenza.
Di cosa ha bisogno un data engineer per partire?
Accesso alle fonti e una sessione per fissare il perimetro. Con questo, la prima pipeline entra in produzione senza blocchi tecnici.
Cosa si consegna nelle prime settimane
La prima pipeline in produzione: ingestione dalle vostre fonti, trasformazioni documentate e refresh programmato. Ogni tabella del warehouse ha un proprietario e una cadenza.
935 offerte citano data engineer
935 offerte tech attive in Italia citano data engineer, secondo l'analisi di mercato di Shakers (n=20.378, settembre 2026). Python guida lo stack; i segnali del mestiere sono Airflow, Spark e Snowflake.
Dove finisce il data engineer
Costruisce la strada del dato, non la sua interpretazione: l'analisi è dell'analyst, la previsione dello scientist. Se il dato non arriva in produzione, il ruolo è questo.
Senior, perché il dato non perdona
Una pipeline mal progettata non fallisce il giorno in cui si costruisce: fallisce il giorno in cui qualcuno decide con lei. Il perimetro si chiude prima di partire.
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Data Scientist
Addestra i modelli sul dato che la tua pipeline muove: senza dato affidabile in produzione, la previsione non serve.
Data Analyst
Consuma le tue pipeline per costruire i KPI e le dashboard che il business apre ogni settimana dell'anno.
Backend Developer
Le loro API e i database sono l'origine delle tue ingestioni: quando il dato pulito deve nascere da uno sviluppo, è lui che lo risolve.
AWS DevOps Engineer
L'infrastruttura dove girano le tue pipeline: automazione, deployment e il costo cloud che porta il dato.
Il talento IA che ti serve Certificato da Shakers
Ti presentiamo tre AI Builders ready_to_build in 72 ore.
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