Mateo
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Shakers per le aziende
Collabora con un MLOps Engineer freelance
Un MLOps Engineer certificato per il modello che funziona oggi e scade domani: pipeline di addestramento e deployment, versionamento di dati ed esperimenti, CI/CD dei modelli e drift con riaddestramento. Il software non invecchia finché non lo si cambia; i modelli si degradano quando cambiano i dati. Una persona concreta, 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
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Cosa porta questo profilo al tuo progetto
Un MLOps Engineer industrializza modelli di machine learning: costruisce le pipeline di addestramento e deployment, versiona dati ed esperimenti, automatizza il CI/CD dei modelli e monitora il drift per riaddestrare prima che la qualità scenda. Il suo deliverable è il modello in esercizio, non quello addestrato.
Il suo confine: il DevOps consegna applicazioni che non invecchiano finché non le si cambia; l'MLOps opera modelli che si degradano quando cambiano i dati.
PythonDockerKubernetesCI/CDMLflowKubeflowVertex AISageMakerAzure MLAirflowDatabricksTerraformKafkaGitMonitoraggio del drift
Un fornitore. Un contratto. Tracciabilità completa
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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
Il modello che non scade
Il software non si degrada da solo; i modelli sì. Drift monitorato, riaddestramento e metriche controllate: il prototipo che funzionava continua a rispondere.
Pipeline dall'addestramento al deployment
Training, validazione e deployment in un flusso automatizzato con CI/CD, Docker e Kubernetes: ogni versione arriva in produzione con tracciabilità.
Dati ed esperimenti versionati
MLflow per gli esperimenti e un model registry con lineage: quali dati hanno addestrato quale versione. L'audit del modello smette di essere archeologia.
On-premise quando il dato non esce
Modelli in tempo reale su infrastruttura propria: un'architettura che rispetta il tuo vincolo. La parte che le piattaforme cloud-centriche non coprono.
La capa LLMOps inclusa
Lo stesso mestiere sui modelli di fondazione: evals, RAG in produzione e gateway. Quando il LLM entra nel prodotto, la sua operazione non parte da zero.
Continuità se lo specialista cambia
Se l'MLOps cambia incarico, l'operazione non si ferma: pipeline documentate, alert con padrone e un altro talento certificato riprende il turno.
Cosa fa un MLOps Engineer freelance?
Mette e mantiene modelli in produzione: pipeline di addestramento e deployment, CI/CD, versionamento degli esperimenti, drift e riaddestramento. A progetto, sul tuo cloud o sulla tua infrastruttura.
Che differenza c'è tra MLOps e DevOps?
L'artefatto: il DevOps consegna applicazioni che non cambiano finché non le si deploya; l'MLOps opera modelli che si degradano quando i dati cambiano. Se il dolore è un'app, DevOps; se è un modello, MLOps.
Mi serve un MLOps o un ML Engineer?
Il ML Engineer addestra il modello; l'MLOps lo industrializza e lo tiene in servizio. Le offerte li fondono ('ML Engineer/MLOps') quando servono le due facce; nell'incarico la frontiera si scrive prima.
Che rapporto c'è tra MLOps e LLMOps?
LLMOps è lo stesso mestiere sui modelli di fondazione: evals di qualità, RAG in produzione e gateway. L'operazione dei LLM entra come specializzazione dell'MLOps, non come ruolo a parte.
Quanto costa un MLOps Engineer freelance?
Lo fissa il meccanismo, non una tariffa: anzianità, cloud o infrastruttura propria, pipeline completa o audit, giorni contro progetto. Il budget si chiude per incarico.
Come comprovo che opera modelli per davvero?
Con pipeline raccontate: deployment automatizzati, drift rilevato e riaddestramenti eseguiti, non solo Kubernetes. Si certifica la pratica su casi reali; se lo specialista cambia, un altro certificato riprende.
Cosa consegna nelle prime settimane
La mappa del modello in produzione: come si addestra, come si mette in esercizio, che cosa si controlla e che cosa manca. Il primo deliverabile arriva con la pipeline di riaddestramento e il pannello di drift che avvisa prima che il business noti il degrado.
Un mestiere che il mercato già titola
992 offerte tech attive in Spagna menzionano MLOps, con 40 annunci su Infojobs e titoli letterali come 'MLOps Engineer' in Amaris o TECDATA e 'Ingeniero de MLOps' in Apiux (analisi di mercato di Shakers, n=31.957, settembre 2026). L'operazione dei modelli ha un titolo proprio; l'incarico per progetto è il pezzo che mancava.
L'artefatto decide il profilo
Se ciò che consegni è un'applicazione, DevOps; se è un modello che si degrada quando i dati cambiano, MLOps. La differenza non sta in Kubernetes o Terraform: sta nel versionare dati ed esperimenti, e nel riaddestrare.
On-premise quando il dato non esce
Ci sono modelli in tempo reale che non possono andare sul cloud: infrastruttura propria, latenza corta e dati che non oltrepassano la porta. È la parte che le piattaforme cloud-centriche non coprono, e qui ha posto.
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DevOps Engineer
La frontiera misurata: stesso stack di Kubernetes e CI/CD, artefatto diverso. Se si consegna un'applicazione e non un modello, la sua fila prende l'incarico.
Site Reliability Engineer
L'affidabilità del sistema completo: quando il modello serve ma è la piattaforma a cadere, la sua fila monta l'operazione che regge il traffico.
Platform Engineer
La piattaforma interna su cui girano le tue pipeline: quando il team cresce e manca l'infrastruttura self-service, la sua fila la costruisce.
Data Engineer
Il canale dati del modello: Airflow, dbt e la pipeline che lascia lo storico pronto. Senza dati preparati, il tuo MLOps controlla un flusso che non arriva.
Il talento IA che ti serve Certificato da Shakers
Ti presentiamo tre AI Builders ready_to_build in 72 ore.
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