Mateo
Full Stack Developer
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Shakers per le aziende
Collabora con un Databricks Engineer senior
Un ingegnere dati certificato specializzato sulla piattaforma Databricks: il lakehouse su Delta Lake che consolida il tuo dato, le pipeline Spark che scalano senza riscritture e un Unity Catalog che ordina chi accede a cosa.
Talent tech senior sul workspace che già hai, avvio in giorni e budget per progetto.
- Talento certificato in competenze IA e agenti
- Fino a 3 AI Builders in 72 ore
- Modelli di collaborazione flessibili
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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
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Soddisfazione dei nostri clienti su Trustpilot
La combinazione di talento che serve alla tua azienda
In Shakers trovi AI Engineer e talento specializzato in Tech, Product e Data
Ana
DevOps Engineer
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Lucas
Backend Developer
Node.jsPythonJavaGoPHPMySQLMongoDBDocker
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Emma
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Cosa porta questo profilo al tuo progetto
Un Databricks Engineer è l'ingegnere dati specializzato nella piattaforma Databricks: costruisce il lakehouse con Delta Lake, scrive le pipeline con Spark e PySpark e apre il dato al business con Databricks SQL, tutto governato da Unity Catalog.
È la specializzazione del data engineer quando l'azienda non vuole altri silos: batch e streaming, strutturato e non strutturato, su un'unica piattaforma sopra AWS o Azure.
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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
Un lakehouse, non un altro silo
Batch e streaming su Delta Lake: strutturato e non strutturato convivono sulla stessa piattaforma che il business interroga.
Pipeline Spark che scalano
Trasformazioni che reggono la crescita del dato senza riscritture: partizionamento e job che non esplodono quando arriva il picco.
Unity Catalog dal primo giorno
Chi accede a quale tabella, con quale permesso e con la lineage del dato: la governance che evita il caos quando il lakehouse cresce.
Databricks SQL per ogni area
Il business interroga in SQL standard lo stesso dato che servono le pipeline: una sola cifra per finanza, operations e prodotto.
Costo del cluster sotto controllo
Autoscaling e policy del cluster pensate prima della prima fattura: la piattaforma si regge da sola quando il progetto finisce.
Un ponte naturale verso il ML
MLflow e il dato già governato preparano il terreno ai modelli: quando arriva lo scientist, non riparte da zero.
Databricks Engineer o data engineer?
Il data engineer costruisce pipeline su qualsiasi stack; il Databricks Engineer specializza quel mestiere su una piattaforma: lakehouse, Delta Lake e Unity Catalog. Se il tuo progetto ha già un workspace Databricks, questo è il ruolo.
Quanto costa un Databricks Engineer?
Lo decide l'ambito: numero di fonti, volume da muovere e governance del catalogo. Su Shakers il progetto si budgetta per deliverable, non in ore di cluster né in giornate.
Quanto ci mette la prima pipeline in produzione?
Con l'accesso al workspace e una sessione di ambito, il primo strato bronze-gold con dati reali arriva in giorni. Il lakehouse completo, governance e permessi per area, si consegna per traguardi.
Specialista esterno o team dati interno?
L'esterno serve per lanciare il lakehouse, mettere ordine in un workspace cresciuto senza governance o per un acceleratore delimitato; l'interno, per il quotidiano dopo. Molti progetti finiscono in un passaggio documentato.
Il lavoro con Databricks si fa in remoto?
Quasi tutto: il workspace vive nel cloud e le sessioni con il team sono remote. Solo alcuni deployment con dati on-premise chiedono presenza puntuale.
Di cosa ha bisogno lo specialista per partire?
Accesso al workspace Databricks (o alla sottoscrizione AWS o Azure dove si creerà), le fonti dati e una sessione per fissare zone, cadenza e permessi del catalogo.
Cosa consegna nelle prime settimane
Il workspace in ordine: zone bronze, silver e gold su Delta Lake, la prima pipeline in produzione e il catalogo con i permessi per area. Ogni tabella ha un proprietario, una cadenza e una lineage.
754 offerte chiedono Databricks
754 offerte tech attive in Italia chiedono Databricks, secondo l'analisi di mercato di Shakers (n=36.156, ottobre 2026). Non è più un extra del CV: compare in brief MLOps, data science senior e ingegneria dati su AWS.
Dove finisce il Databricks Engineer
Costruisce e governa la piattaforma del dato; l'interpretazione è dell'analista e il modello dello scientist. Se il tuo problema è scegliere quale grafico guardare, serve un altro ruolo.
Senior, perché il cluster non perdona
Un job mal partizionato non cade nella demo: cade quando il dato cresce e arriva la fattura. Ambito e dimensione del cluster si concordano prima del kickoff.
Connettiti con specialisti di IA per costruire il tuo prossimo progetto
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Data Engineer
Il mestiere generico che questo ruolo specializza: se il progetto non ha ancora piattaforma, si inizia qui e il workspace si sceglie dopo.
Data Scientist
Allena i suoi modelli sul dato già governato del lakehouse: senza strati affidabili, la previsione non arriva da nessuna parte.
Machine Learning Engineer
Mette quei modelli in produzione con MLflow sulla stessa piattaforma: il ponte naturale quando il dato è già in casa.
AWS Engineer
L'account e la rete dove gira il workspace: senza quella base a posto, il cluster paga il pedaggio a ogni fattura.
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