Shakers per talenti esperti

Lavora come Data Engineer

Progetti dove il dato è tuo: cosa entra in ingestione, come si trasforma e con quale cadenza arriva al warehouse. Shakers ti collega a progetti allineati al tuo stack, alla tua tariffa e alla tua disponibilità.

Il ruolo si legge in due posti: l'offerta che chiede "3+ anni" su dieci tecnologie e la guida di scuola che spiega cos'è una pipeline senza viverne mai una. Nessuno dei due racconta come si costruisce l'infrastruttura dati di un'azienda a progetto. Eccolo.

  • Progetti più remunerativi
  • Più continuità tra un progetto e l'altro
  • Maggiore riconoscimento della tua esperienza
Pannello Shakers con quattro profili disponibili e la loro percentuale di match
Alla ricerca di progetti di data engineering
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Specializzazioni di Tech, Product e Data fanno parte di Shakers

6 mesi

Durata media di un progetto con Shakers

4,7/5

Soddisfazione dei nostri AI Builders su Trustpilot

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 decide un data engineer in ogni progetto

Un data engineer costruisce l'infrastruttura con cui un'azienda muove e prepara i suoi dati: pipeline di ingestione, ETL ed ELT che trasformano il dato, data warehouse con orchestrazione e qualità sotto controllo. A differenza dell'analyst, non interpreta il dato: lo fa arrivare. A differenza del data scientist, non prevede: costruisce ciò di cui i modelli hanno bisogno. Il mestiere gira su SQL e Python, con Airflow per orchestrare, Spark o Kafka per il volume, Docker e Kubernetes per distribuire.

Decidi come entra il dato: l'ingestione dall'ERP o dal CRM, l'ETL o l'ELT che lo trasforma, l'orchestrazione che programma il refresh e i controlli di qualità che lasciano passare solo il dato affidabile. Decidi anche lo schema del warehouse e quale tabella non parte: una pipeline senza proprietario non entra.

SQLPythonETLELTdata warehouseAirflowSparkKafkaDatabricksSnowflakeKubernetesDockerAWSGCP PipelineETLData warehouseOrchestrazioneQualità del datoIngestione

Accesso gratuito e senza commissioni nascoste

Come funziona Shakers per i talenti

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Crea il tuo profilo

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

Ottieni la certificazione

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 Dati e Analitica 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 consegna un data engineer in un progetto Shakers

In Shakers

L'incarico arriva con la fonte

Shakers è infrastruttura di assunzione: il progetto arriva con le fonti di dati e la loro cadenza, non con una lista di tecnologie.

Consegna

Una pipeline che regge da sola

Consegni l'ingestione, le trasformazioni documentate e il log di ogni esecuzione, inclusa la tabella scartata e perché.

Operazione

Cosa succede quando il dato cambia

Fissi il refresh, cosa accade quando uno schema cambia e chi risponde del numero il giorno che una fonte cade.

Cosa ti chiediamo

Pipeline in produzione, non bozze

Aver mosso dati reali con SQL e Python e saper raccontare quale pipeline è caduta, e cosa hai fatto quando lo schema è cambiato senza avviso.

Criterio

ETL, ELT o niente

Scegliere il pattern per volume e latenza del problema, non per moda. A volte la risposta onesta è una vista sulla fonte, e dirlo.

Frontiera

Fino a dove arriva l'incarico

Costruisci la strada del dato; interpretazione e dashboard sono di altri. Se il progetto chiede analisi, lo dici all'avvio e non lo assorbi.

Domande frequenti

Qualsiasi altro dubbio, scrivici e ti rispondiamo.

Qual è la differenza tra data engineer e data analyst?
L'engineer costruisce la strada del dato: pipeline, ETL e warehouse. L'analyst la consuma per rispondere alle domande di business. Sulla stessa infrastruttura, la conversazione che apri è diversa.
Cosa conviene studiare per lavorare come data engineer?
SQL è la lingua, Python il motore. La certificazione di un vendor o un bootcamp aprono la porta, ma ciò che si misura sono le consegne: una pipeline in produzione vale più di qualsiasi programma.
Quali strumenti si usano ogni giorno?
SQL e Python ogni giorno, Airflow per orchestrare e Spark o Kafka quando il volume cresce. La piattaforma esatta segue l'ecosistema del cliente, non la moda.
Quanto guadagna un data engineer freelance?
Si fattura a progetto, e il perimetro fissa la banda: numero di fonti, volume da muovere e complessità delle trasformazioni. Il budget si concorda prima di accettare.
Il data engineering si può fare in remoto?
Quasi tutto: le pipeline girano nel cloud e le sessioni con l'azienda si fanno in remoto. Solo un deployment interno chiede a volte presenza.
Come si entra in Shakers da Data Engineer?
Crei il profilo, superi il processo di certificazione ed entri nel collettivo: solo il 4 per cento ci riesce. Poi scegli su quali progetti dati collaborare.
Il quotidiano del mestiere

L'ingestione che si rompe quando lo schema cambia, la trasformazione che nessuno ha documentato e la pipeline che gira ogni mattina senza guardare nessuno. Meno teoria da scuola, più pipeline in produzione.

Il mercato chiede senior

935 offerte tech attive in Italia citano data engineer, secondo l'analisi di mercato di Shakers (n=20.378, settembre 2026), e la seniority domina: chi decide con il dato non può permettersi una pipeline che cade.

Come si arriva al mestiere

Diverse porte: la certificazione di un vendor, un bootcamp o progetti propri. Quella che conta in Shakers è la consegna: ogni pipeline lascia valutazioni che aprono progetti più grandi.

Cosa non è questo ruolo

Né un backend che salva dati, né un analyst che scrive SQL. Se la tua forza è la query e la dashboard, il tuo ruolo è data analyst; se è il modello predittivo, data scientist.

I ruoli che attraversano un progetto dati

Quattro ruoli del collettivo attraversano il tuo cammino in un progetto dati, da chi interpreta a chi sostiene l'infrastruttura.

Interpreta

Data Analyst

Consuma le tue pipeline per costruire i KPI del business: quando il dato fallisce, la dashboard mente e l'incarico si ferma.

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Previsione

Data Scientist

Addestra i modelli sul dato che prepari: senza dato affidabile in produzione, la previsione non vale niente.

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Fonti

Backend Developer

Le loro API e i database sono l'origine delle tue ingestioni: quando la fonte è sbagliata, la tua pipeline avvisa e il loro incarico parte.

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Infra

AWS DevOps Engineer

Il cluster e il costo cloud dove girano le tue pipeline: senza automazione, il dato si aggiorna quando se lo ricorda.

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Le frontiere tra questi ruoli si concordano su ogni progetto: non le fissa il titolo.

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