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.”
Unisciti a ShakersShakers per talenti esperti
Progetti dove l'IA che funziona di martedì funziona ancora di giovedì sono tuoi: cosa si valuta, cosa si vigila e chi risponde quando fallisce. Shakers ti collega ad aziende con l'IA già in produzione.
Il mestiere si legge in due posti: il catalogo degli strumenti di valutazione e il post che chiede se l'IA sia affidabile. Nessuno racconta chi monta la vigilanza di un modello reale, incarico dopo incarico. Eccolo.




















Progetti tech pubblicati su Shakers
Specializzazioni di Tech, Product e Data fanno parte di Shakers
Durata media di un progetto con Shakers
Soddisfazione dei nostri AI Builders su Trustpilot
Scopri come altri AI Builder accedono a progetti migliori, costruiscono la loro reputazione e fanno crescere la loro carriera.
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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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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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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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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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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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.”
Unisciti a ShakersUn AI Reliability Engineer sostiene l'IA in produzione: valutazione continua del modello, vigilanza sulla regressione tra versioni, rilevamento del drift quando il mondo cambia, e i guardrails e le tracce che rispondono al perché del fallimento. Il SRE dell'IA: la disciplina che tiene i sistemi classici, applicata a modelli che degradano in silenzio. Non costruisce il modello (AI Engineer): garantisce che il costruito continui a funzionare.
Decidi quali casi entrano nella batteria e cosa si tollera, quale metrica si vigila e con quale soglia, cosa l'IA fa da sola e cosa sale a un umano. Decidi anche cosa non si accetta: un modello senza tracce né batteria non è in produzione, è in beta perpetua. Il modello è del cliente; funzionare ogni mattina, tuo.
Accesso gratuito e senza commissioni nascoste
Raccontaci chi sei, cosa sai fare, su quali progetti vuoi lavorare e quali sono la tua disponibilità e la tua tariffa.
Certifichiamo la tua esperienza e il tuo uso dell'IA perché le aziende capiscano cosa puoi portare.
Ti mettiamo in contatto con progetti ben retribuiti che corrispondono alla tua expertise e alle tue preferenze.
Lavora su progetti reali, con team che hanno bisogno della tua expertise, senza perdere tempo a cercare opportunità.
Collabora con aziende che hanno bisogno del tuo stack e della tua esperienza per portare i loro progetti in produzione.
Il nostro matching con IA collega il tuo profilo ai progetti in linea con le tue preferenze.
Definisci le tue condizioni in base alla tua seniority. Noi gestiamo contratti, pagamenti e documentazione.
Shakers è infrastruttura di assunzione: il progetto arriva con l'IA che ha degradato o non deve degradare e i suoi sistemi, non con una lista di tecnologie.
Consegni la batteria di evals, il panel di metriche e il protocollo di guardrails, incluso la soglia scartata e perché.
Fissi chi riceve l'avviso, a quale soglia sale a un umano e chi risponde del fallimento durante il recupero.
Aver tenuto modelli o sistemi in produzione e saper dire quale batteria ti ha salvato, e cosa hai fatto quando è saltato senza avviso.
Scegliere cosa merita una batteria e cosa solo vigilanza passiva: misurare tutto è anche un modo di non misurare nulla.
Sostieni il costruito; non riscrivi il modello né il prodotto. Se il progetto chiede di costruire, lo dici all'avvio.
Qualsiasi altro dubbio, scrivici e ti rispondiamo.
La metrica che si è mossa un martedì senza che nessuno guardasse, la versione del modello che ha migliorato una cosa e rotto tre, la traccia che non esisteva quando il cliente ha chiesto perché. Il mestiere si impara con l'IA in produzione.
38 offerte tech attive in Italia citano già llm evaluation, secondo l'analisi di Shakers (n=20.378, settembre 2026), dentro titoli di AI Engineer. Se vieni dal SRE o dal QA, è il territorio dove entrare.
Arize oggi, MLflow domani, DeepEval dopodomani: le tool cambiano ogni mese. Ciò che si certifica è il giudizio: cosa valutare e cosa tollerare.
Le porte: SRE e devops che già tenevano sistemi, QA che ha misurato tutto tranne modelli, o il data scientist stanco dei modelli senza vigilanza.
Quattro ruoli del collettivo attraversano il tuo cammino in un progetto di affidabilità, da chi ha costruito il modello a chi tiene l'infra.
Ha costruito ciò che questo ruolo sostiene: l'integrazione del modello, l'API e lo strato prodotto che l'affidabilità vigila.
I guardrails dell'agente si progettano con chi l'ha costruito: la frontiera tra orchestrare e sostenere si concorda per progetto.
L'operativa classica da cui questo mestiere è nato: infrastruttura, deploy e il SRE che è sempre esistito nel tuo stack.
I sistemi che l'IA tocca: quando la tracciabilità chiede punti d'ancoraggio nel prodotto, è il ruolo che li mette.
Le frontiere tra questi ruoli si concordano su ogni progetto: non le fissa il titolo.
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