Progetti di IA in produzione

Lavora come AI Engineer

Integri LLM, costruisci RAG su dati interni e porti agenti in produzione. Shakers ti collega a progetti in linea con il tuo stack, la tua tariffa e la tua disponibilità, con più flessibilità e condizioni migliori.

Come AI Engineer freelance in Shakers porti i modelli linguistici in produzione per clienti con progetti già definiti: integrazioni di LLM, sistemi RAG e agenti che risolvono un caso reale, non una demo.

Lavori a progetto all'interno di team umano + agente, scegli su cosa collaborare e fatturi in base alla tua seniority. Il matching basato su IA ti avvicina progetti in linea con il tuo stack.

  • Progetti più remunerativi
  • Più continuità tra un progetto e l'altro
  • Maggiore riconoscimento della tua esperienza
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6 mesi

Durata media di un progetto con Shakers

4,7/5

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Carriere di AI Builder promosse da Shakers

Scopri come altri AI Builder accedono a progetti migliori, costruiscono la loro reputazione e fanno crescere la loro carriera.

Ritratto di Álvaro, Data Scientist del collettivo Shakers Ready to build

Álvaro

Data Scientist

“In un contesto così incerto, Shakers ti dà uno strato di tranquillità e fiducia. Quello che mi piace di più, senza dubbio, è la flessibilità e la possibilità di mettere le mani su progetti di alto livello.”

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Ritratto di Amelia, AI Agent Developer del collettivo Shakers Ready to build

Amelia

AI Agent Developer

“Sono anni che costruisco agenti IA. Grazie a Shakers ho smesso di cercare clienti e ho iniziato a scegliere davvero su quali progetti lavorare. Lavoro con alcune delle migliori aziende europee, alla mia tariffa, e mi concentro su quello che so fare e che mi appassiona: costruire.”

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Ritratto di Luz, Backend Developer e Data Engineer del collettivo Shakers Ready to build

Luz

Backend Developer & Data Engineer

“Shakers porta molto valore perché ti mette in contatto con progetti più mirati, già filtrati e definiti meglio. Ti risparmia gran parte del lavoro iniziale di capire il cliente, fare il preventivo e valutare se ne vale la pena, e questo fa sì che da freelance tu possa andare molto più dritta alle opportunità che ti corrispondono davvero.”

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Ritratto di Rubén, Software Developer del collettivo Shakers Ready to build

Rubén

Software Developer

“La vita da freelance ha tanti lati e non è sempre facile. Ci piace concentrarci su quello che sappiamo fare, ma bisogna anche gestire i clienti, la fatturazione e cercare opportunità. Per me Shakers è stato fondamentale perché quella ricerca la fa al posto mio, trasmette fiducia al cliente fin dal primo momento e ci permette di far parte di una community con entusiasmo vero.”

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Ritratto di Alejandro, AI Developer del collettivo Shakers Ready to build

Alejandro

AI Developer

“Shakers è stato fondamentale per portare avanti la mia azienda: mi ha dato la flessibilità di continuare a lavorare da freelance mentre costruivo la tappa successiva. Senza Shakers avrei dovuto raccogliere finanziamenti o rimandare il progetto.”

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Ritratto di Toño, Product Designer del collettivo Shakers Ready to build

Toño

Product Designer

“Con Shakers ho ottenuto progetti ricorrenti che mi danno tranquillità e margine per crescere come professionista. Non è solo accedere a clienti di qualità: è sentire di avere una rete che ti accompagna, ti mette in contatto con opportunità reali e ti aiuta ad andare avanti da freelance.”

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Cosa puoi costruire come AI Engineer in Shakers

Un AI Engineer è chi porta in produzione applicazioni costruite su modelli di linguaggio già addestrati e le mantiene funzionanti. Integra un LLM via API, costruisce RAG (il sistema recupera frammenti dei dati dell'azienda e il modello risponde citandoli) e orchestra agenti che eseguono processi contro API interne. Misura la qualità con gli evals e decide su costo per token e latenza. Addestrare il modello da zero è terreno del Machine Learning Engineer; l'analisi dei dati di business, del Data Scientist.

Non è un ruolo da notebook: è chi porta l'IA in produzione con criterio di costo, latenza e valutazione. In Shakers entri in progetti dove il modello è già scelto e la sfida è l'implementazione reale.

Stack tipico: OpenAI, Anthropic Claude, LangChain, LlamaIndex, RAG, Pinecone, pgvector, FastAPI, Python, evals con Promptfoo o LangSmith.

OpenAI APIAnthropic ClaudeGoogle GeminiLangChainLlamaIndexLangGraphRAGPineconeWeaviatepgvectorFastAPIPythonTypeScriptNext.jsLangSmithDocker RAGAgentiLLMEvalsOsservabilità

Accesso gratuito e senza commissioni nascoste

Come funziona Shakers per i talenti

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Raccontaci chi sei, cosa sai fare, su quali progetti vuoi lavorare e quali sono la tua disponibilità e la tua tariffa.

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Certifichiamo la tua esperienza e il tuo uso dell'IA perché le aziende capiscano cosa puoi portare.

Trova i progetti giusti

Ti mettiamo in contatto con progetti ben retribuiti che corrispondono alla tua expertise e alle tue preferenze.

Specialista seduto su un divano con un tablet e l'etichetta Ready_to_build

Progetti di IA e Machine Learning all'altezza delle tue aspettative

Lavora su progetti reali, con team che hanno bisogno della tua expertise, senza perdere tempo a cercare opportunità.

  • Progetti che fanno per te

    Collabora con aziende che hanno bisogno del tuo stack e della tua esperienza per portare i loro progetti in produzione.

  • Opportunità che arrivano a te

    Il nostro matching con IA collega il tuo profilo ai progetti in linea con le tue preferenze.

  • Tu costruisci. Shakers pensa al resto

    Definisci le tue condizioni in base alla tua seniority. Noi gestiamo contratti, pagamenti e documentazione.

Cosa fa un AI Engineer e con quali criteri

Produzione

Portare RAG e agenti all'uso reale

Chunking, embedding, reranking e citazioni; orchestrazione di agenti con strumenti reali ed evals automatiche con casi dell'operatività.

Qualità

Valutare costo, latenza e allucinazione

Strumenti le metriche di qualità e di costo per risposta per decidere quale modello e quale pattern usare, e quando non usare l'IA.

Integrazione

Collegare l'IA ai dati del cliente

Ingestione nel vector store, API interne e tracciabilità, lo strato dove la maggior parte dei pilot resta fuori dalla produzione.

IA applicata

LLM e RAG in produzione

Provider API, framework RAG, database vettoriali e gestione dei limiti reali (context window, prompt injection).

Software

Python di produzione

Typing, async, testing e deploy. Senza queste basi nessuna integrazione regge una settimana in produzione.

Criterio

Evals e decisione tecnica

Saper misurare la qualità e scegliere l'architettura più semplice che risolve il caso.

Domande frequenti

Qualsiasi altro dubbio, scrivici e ti rispondiamo.

Che tipo di progetti di IA ci sono in Shakers?
Progetti reali di clienti verificati: integrazioni di LLM, sistemi RAG, agenti, copiloti interni e messa in produzione dell'IA. Sei tu a scegliere su quali collaborare.
Com'è il processo di verifica?
Superi un vetting tra pari che valida la tua esperienza, il tuo stack e i tuoi progetti. È ciò che mantiene la qualità del collettivo e la fiducia dei clienti.
Come e quando vengo pagato?
Concordi la tariffa a progetto e vieni pagato in modo chiaro e puntuale secondo le milestone concordate, senza commissioni opache.
Posso conciliarlo con altri lavori?
Sì. Lavori a progetto e decidi la tua disponibilità: puoi collaborare part-time o full-time in base a quanto concordi.
Serve esperienza con agenti e RAG per entrare?
È ciò che valutiamo di più: aver portato l'IA in produzione, non solo nei notebook. La gestione di RAG, database vettoriali ed evals di qualità pesa più del padroneggiare un framework specifico.
I progetti di IA in Shakers sono di prototipo o di produzione?
Di produzione. Il cliente arriva con un caso definito e la sfida è l'ultimo miglio: integrare, valutare e stabilizzare nell'operatività reale.
Quali progetti troverai

In Shakers i progetti di IA partono da un caso definito dal cliente: integrazioni di LLM, sistemi RAG su basi di conoscenza, agenti e copiloti interni. Lavori sull'implementazione reale, il punto in cui la maggior parte delle iniziative si blocca.

Cosa conta

Aver portato l'IA in produzione, non solo nei notebook: gestione di RAG e database vettoriali, valutazione della qualità e criterio su costi e latenza. La padronanza di un framework come LangChain conta meno del saper decidere quando NON usarlo.

Modello di lavoro

Collabori a progetto all'interno di team umano + agente, scegli a cosa partecipare e fatturi in base al tuo livello. Il matching basato su IA ti avvicina progetti in linea con il tuo stack; sei tu a decidere quali accettare.

Profili con cui collabora un AI Engineer

In Shakers i progetti di IA si realizzano in team. Questi sono i profili del collettivo con cui un AI Engineer coincide più spesso.

Linguaggio base

Python Developer

Molti progetti di IA partono da Python: pipeline, API e automazione su cui si costruisce il modello.

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Integrazione

Back-End Developer

Il backend espone l'IA al prodotto: API, code e dati. Entrate in parallelo quando logica IA e integrazione procedono insieme.

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Infra

AWS DevOps Engineer

Chi effettua il deploy e osserva il sistema in cloud: pipeline, scaling e costi sotto controllo.

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Non sai in quali progetti ti inserisci meglio? Unisciti al collettivo e lascia che il matching basato su IA ti avvicini quelli in linea con il tuo stack.

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