Mateo
Full Stack Developer
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Shakers per le aziende
Collabora con un Machine Learning Engineer freelance
Un Machine Learning Engineer certificato che porta il tuo modello oltre il notebook: prepara la pipeline di dati, addestra con PyTorch o scikit-learn, valuta e lascia il sistema in esercizio con MLflow, container e drift sotto controllo. Il prototipo che funziona in locale e scade in produzione è il dolore che risolve. Una persona concreta, scelta per la sua specialità, con budget per perimetro.
- 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 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 questo profilo al tuo progetto
Un Machine Learning Engineer progetta, addestra e mette in esercizio modelli di machine learning: prepara i dati, addestra e valuta con Python, PyTorch o scikit-learn e porta il modello in produzione con pipeline, container e monitoraggio. Il suo deliverable è un sistema che impara, non un report.
Il suo confine: il data scientist esplora i dati e decide; l'AI Engineer costruisce su modelli di fondazione e LLM; l'MLOps industrializza ciò che un altro ha addestrato. Il ML Engineer porta il modello dai dati al sistema.
PythonPyTorchTensorFlowscikit-learnSQLSparkMLflowDockerKubernetesCI/CDAWS SageMakerVertex AIAzure MLAirflowKafkaHugging Face
Un fornitore. Un contratto. Tracciabilità completa
Come funziona Shakers per la tua azienda
Pubblica il tuo progetto
Raccontaci il modello che ti serve, i dati che hai 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
Dal notebook alla produzione
Il prototipo che funzionava in locale, in esercizio: pipeline con MLflow, container e drift controllato. Il salto che quasi nessuno documenta.
Modelli propri sui tuoi dati
PyTorch, TensorFlow o scikit-learn secondo il caso, addestrati sul tuo storico e giudicati dalla metrica di business concordata.
La triade dei dati chiarita
ML, data scientist o AI Engineer? La frontiera dal dolore: modelli e produzione, analisi e decisione, o LLM e RAG di fondazione.
La capa di fondazione inclusa
Fine-tuning, embedding e RAG quando il caso lo chiede: il mestiere oggi costruisce anche su modelli di fondazione.
Continuità se lo specialista cambia
Se lo specialista cambia, la pipeline resta: esperimenti versionati in MLflow e un altro talento certificato riprende il modello.
Capacità senza allargare l'organico
Machine Learning Engineer per incarico, senza processo di selezione: entra sui tuoi dati e sul tuo cloud, e scala quando il modello lo chiede.
Cosa fa un Machine Learning Engineer freelance?
Progetta, addestra e mette in esercizio modelli: prepara i dati, addestra con Python e PyTorch e porta il modello in produzione con MLflow, container e monitoraggio. A progetto, sui tuoi dati e sul tuo cloud.
Machine Learning Engineer o Data Scientist?
Il data scientist esplora i dati e risponde a domande di business; il ML Engineer costruisce il sistema che impara e lo produce. Le offerte li fondono in titoli doppi quando servono dati e modelli insieme.
ML Engineer o AI Engineer?
Il ML lavora su modelli propri sui tuoi dati, con pipeline e MLOps; l'AI Engineer costruisce su modelli di fondazione: LLM, agenti e RAG. Se il dolore è il modello, ML; se è il prodotto di IA, AI Engineer.
Consegna il modello in produzione o solo il notebook?
L'incarico si chiude con il modello in esercizio: pipeline versionata, deployment in container e drift controllato. Il notebook è il passo intermedio; il deliverable è il sistema che l'azienda usa.
Quanto costa un Machine Learning Engineer freelance?
Lo fissa il meccanismo, non una tariffa: anzianità, settore, tipo di modello e se si fattura per progetto o per giorni. I riferimenti visibili sono di un altro mercato; il budget si chiude per incarico.
C'è ancora domanda di Machine Learning Engineer?
Il calo è dei corsi, non degli incarichi: 329 offerte tech attive in Spagna menzionano machine learning engineer, da Wallapop ad Airbus (analisi di mercato di Shakers, n=31.957, settembre 2026).
Cosa consegna nelle prime settimane
La metrica di business definita, il primo modello addestrato e valutato sui tuoi dati e la decisione di produzione documentata: che cosa si mette in esercizio, come si serve e che cosa si controlla quando i dati cambiano.
Il pattern ibrido del mercato
329 offerte tech attive in Spagna menzionano machine learning engineer, e i titoli letterali attraversano i settori: 'MLOps & Forecasting' in METRICA, 'GenAI/LLM/RAG' in Bluetab o 'Automated Driving' in Mitsui (analisi di mercato di Shakers, n=31.957, settembre 2026). Il mercato chiede il mestiere completo: dati, modello e produzione.
Modelli di fondazione senza perdere il mestiere
Gran parte del lavoro che prima partiva da zero oggi costruisce su modelli di fondazione: fine-tuning, embedding e RAG. Non sostituisce il ML Engineer: cambia il suo punto di partenza, e chi domina le due metà copre il progetto intero.
Come si assegna l'incarico
La porta freelance è dominata da marketplace globali e forum con tariffe di dieci anni fa; un canale con criterio locale non esisteva. Qui l'incarico arriva con perimetro e deliverable scritti, e la pratica certificata: identità, esperienza e competenze tecniche.
Connettiti con specialisti di IA per costruire il tuo prossimo progetto
Trova specialisti in Tech, Product, Data per completare il tuo team
Data Scientist
La frontiera diretta: il data scientist esplora e decide, il ML Engineer costruisce e produce. Le offerte li fondono; qui ogni incarico arriva con la frontiera scritta.
AI Engineer
L'altra frontiera: LLM, agenti e RAG su modelli di fondazione. Se il dolore è il prodotto di IA e non il modello proprio, la sua fila costruisce quella capa.
Data Engineer
Il canale da cui arrivano i tuoi dati: Spark, Airflow e pipeline. Quando lo storico non è pronto, la sua fila costruisce il rifornimento del modello.
Python Developer
La lingua del mestiere: pandas, API e automazione. Quando il modello già serve e manca l'applicazione intorno, la sua fila costruisce il prodotto.
Il talento IA che ti serve Certificato da Shakers
Ti presentiamo tre AI Builders ready_to_build in 72 ore.
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