Shakers per talenti esperti

Lavora come Data Scientist

Progetti dove la decisione anticipata è tua: quale metrica prevedi, con quale criterio di validazione e quale soglia sblocca. Shakers ti collega ad aziende che hanno lo storico e cercano il modello.

Il ruolo si legge in due posti: il programma di una magistrale e l'offerta che chiede un dottorato per addestrare un primo modello. Nessuno dei due racconta come si anticipano le decisioni di un'azienda reale 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 predittivi
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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 scientist in ogni progetto

Un data scientist trasforma i dati storici di un'azienda in decisioni anticipate: definisce la domanda di business, esplora e prepara il dato, addestra e valida modelli predittivi in Python e traduce il risultato in una soglia di decisione. A differenza del data analyst, non spiega il passato: anticipa ciò che viene. E consuma dati che altri preparano: la pipeline appartiene al data engineer.

Decidi la domanda a cui risponde il modello e la metrica che la misura: senza definizione di business, ogni modello è un esercizio. Addestri e validi con lo storico disponibile, documenti cosa fa il modello quando esita e lasci la soglia di decisione scritta. La pipeline non è tua: consumi dato preparato e segnali le mancanze di qualità all'avvio.

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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.

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 scientist in un progetto Shakers

In Shakers

L'incarico arriva con la decisione

Shakers è infrastruttura di assunzione: il progetto arriva con la decisione da anticipare e il suo storico, non con una lista di tecnologie.

Consegna

Un modello verificabile

Consegni il modello, la validazione documentata e il perché della soglia, incluso lo scenario scartato e il motivo.

Operazione

Quando il dato slitta

Fissi il riallenamento, cosa accade quando la distribuzione deriva e chi risponde del risultato il giorno che il modello sbaglia.

Cosa ti chiediamo

Decisioni, non notebook

Aver consegnato modelli che qualcuno ha usato per decidere e saper dire quale ha fallito, e cosa hai fatto quando la validazione ti contraddiceva.

Criterio

Modello semplice o complesso

Scegliere il modello per la decisione che sblocca, non per la sofisticazione. A volte la risposta onesta è una regressione, e difenderla.

Frontiera

Fino a dove arriva l'incarico

Consumi dato preparato; non costruisci né amministri la pipeline. Se il progetto chiede infrastruttura, lo dici all'avvio e non l'assorbi.

Domande frequenti

Qualsiasi altro dubbio, scrivici e ti rispondiamo.

Qual è la differenza tra data scientist e data analyst?
L'analyst spiega cosa è già successo con i dati misurati; lo scientist addestra modelli che anticipano il futuro. Sulla stessa base, la conversazione che apri è diversa.
Serve una laurea magistrale per lavorare come data scientist?
La statistica si impara da più porte: una magistrale, un bootcamp o progetti propri. Ciò che misura la certificazione sono consegne reali, non titoli.
Python è obbligatorio per essere data scientist?
In pratica sì: è la competenza più richiesta del mercato. R e SQL completano il mestiere, e la stack esatta segue l'ecosistema del progetto.
Quanto guadagna un data scientist freelance?
Si fattura a progetto, e il perimetro fissa la banda: complessità del modello, qualità dello storico e soglia di decisione da accompagnare. Il budget si concorda prima di accettare.
I progetti predittivi si possono fare in remoto?
Quasi tutto: lo storico vive nel cloud e le sessioni con l'azienda si fanno in remoto. Solo la fase di definizione chiede a volte presenza.
Come si entra in Shakers da Data Scientist?
Crei il profilo, superi il processo di certificazione ed entri nel collettivo: solo il 4 per cento ci riesce. Poi scegli su quali progetti predittivi collaborare.
Il quotidiano del mestiere

Il modello che nessuno ha validato, la metrica definita male e il risultato che resta in una presentazione. Il mestiere si impara consegnando decisioni: meno notebook scolastici, più soglie che l'azienda usa.

Il mercato chiede il ruolo, non la disciplina

641 offerte tech attive in Italia citano data scientist, secondo l'analisi di mercato di Shakers (n=20.378, settembre 2026). I titoli confondono; la consegna decide.

La barriera è il criterio, non il titolo

La libreria si impara in fretta; il criterio no. Quale metrica si prevede, come si valida e cosa fare quando il modello esita: è questo che misura la nostra certificazione.

Come si arriva da altri mestieri

La porta frequente è l'analyst che ha iniziato a prevedere: da SQL e dashboard al primo modello. Un'altra arriva dalla statistica: chi già maneggia dati con Python ha metà battaglia vinta.

I ruoli che attraversano la previsione

Quattro ruoli del collettivo attraversano il tuo cammino in un progetto predittivo, da chi prepara il dato a chi lo serve al prodotto.

Spiegazione

Data Analyst

Dove il tuo modello inizia ad anticipare, il suo reporting finisce per spiegare cosa è successo: stessa base, conversazioni diverse.

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Tubatura

Data Engineer

Costruisce la pipeline che prepara il tuo storico e porta il modello in produzione: senza dato affidabile, la previsione non regge.

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Prodotto

Backend Developer

Le API che espongono il tuo modello: quando la previsione deve rispondere in tempo reale, è lui che la integra.

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Preparazione

Esperto Python

Gli script che muovono e puliscono lo storico tra sistemi quando l'ETL standard non raggiunge il volume del progetto.

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

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