Shakers per talenti esperti

Lavora come Databricks Engineer

Progetti dove la piattaforma è tua: cosa entra nel lakehouse, come Spark lo trasforma e chi vede ogni tabella del catalogo. Shakers ti collega a progetti affini al tuo stack, tariffa e disponibilità.

Il ruolo si legge in due posti: l'offerta che chiede «Delta Lake, Unity Catalog e Databricks SQL» su una sola riga e il tutorial che spiega cos'è un lakehouse senza dire come se ne governa uno vero. Qui va il secondo: come iniziare a costruirli, progetto su progetto.

  • 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
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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 Databricks Engineer, e cosa tocca

Un Databricks Engineer è l'ingegnere dati specializzato nella piattaforma lakehouse di Databricks: costruisce gli strati su Delta Lake, scrive le pipeline con Spark e PySpark e governa gli accessi con Unity Catalog. Rispetto al data engineer generico, il mestiere non cambia: cambia la quota, batch e streaming sulla stessa piattaforma che il business interroga con Databricks SQL. Si lavora in PySpark e SQL, con MLflow quando il dato alimenta modelli, su AWS o Azure secondo il cliente.

Decidi l'architettura delle zone (bronze, silver, gold), il partizionamento che regge la crescita, cosa va in streaming e cosa in batch, e chi vede ogni tabella del catalogo. Decidi anche cosa non entra nel lakehouse: senza quel criterio, la piattaforma si riempie di dati senza padrone.

DatabricksDelta LakeSparkPySparkDatabricks SQLUnity CatalogDelta Live TablesMLflowAirflowPythonSQLdbtKafkaAWSAzurecosto del cluster LakehouseDelta LakePipeline SparkUnity CatalogDatabricks SQLCosto

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 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 Databricks Engineer in un progetto Shakers

In Shakers

Il progetto arriva con lo stack

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

Consegna

Un lakehouse che sta in piedi da solo

Consegni gli strati documentati, le pipeline con la loro orchestrazione e il catalogo con i permessi, inclusa la tabella che hai scartato e perché.

Operazione

Cosa succede quando il dato cambia

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

Cosa ti chiediamo

Lakehouse in produzione, non demo

Aver governato dati reali con Delta Lake e saper raccontare quale job è caduto, e cosa hai fatto quando la fattura del cluster è arrivata alta.

Criterio

Batch, streaming o vista

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

Confini

Fino a dove arriva il tuo progetto

Costruisci e governi il lakehouse; il modello è dello scientist e l'interpretazione dell'analista. Se il progetto chiede ML, lo dici al kickoff.

Domande frequenti

Qualsiasi altro dubbio, scrivici e ti rispondiamo.

Databricks Engineer o data engineer?
Stesso mestiere, altra quota: il data engineering generico muove il dato su qualsiasi stack; la specializzazione Databricks lo fa su una piattaforma precisa, con Delta Lake e Unity Catalog come firma.
Cosa conviene studiare per lavorare con Databricks?
SQL e PySpark sono la lingua, Spark il motore. La certificazione Databricks ordina il percorso, ma ciò che si misura è la consegna: un lakehouse in produzione vale più di qualsiasi programma.
Quali strumenti si usano ogni giorno?
PySpark e SQL ogni giorno, Delta Live Tables per le pipeline e Unity Catalog per la governance. Il cloud (AWS o Azure) lo decide il cliente, non la moda.
Quanto si guadagna come Databricks Engineer freelance?
Si fattura per progetto, e l'ambito fissa la fascia: fonti da integrare, volume e governance del catalogo. Il budget arriva prima di partire, non dopo.
I progetti con Databricks si possono fare in remoto?
Quasi tutti: il workspace vive nel cloud e le sessioni con l'azienda sono remote. Solo alcuni dati on-premise restrittivi chiedono presenza.
Come si entra in Shakers come Databricks Engineer?
Crei il tuo 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

Il job che esplode quando il dato cresce, la tabella non partizionata che incendia la fattura e il catalogo che nessuno ha governato. Meno teoria sul lakehouse, più strati in produzione.

Il mercato chiede la piattaforma

754 offerte tech attive in Italia chiedono Databricks, secondo l'analisi di mercato di Shakers (n=36.156, ottobre 2026): progetti dati, MLOps e scienza senior che non lo trattano più come un extra.

Come si arriva al mestiere

Prima data engineering, poi piattaforma: la certificazione Databricks ordonna quello che sai, ma ciò che si misura è la consegna. Ogni lakehouse lascia valutazioni che aprono progetti più grandi.

Cosa non è questo ruolo

Né un amministratore di cluster né un data scientist. Se il tuo forte è il modello predittivo, il tuo ruolo è scientist; se tenere l'infrastruttura senza toccare le pipeline, il vicino è la piattaforma.

I ruoli che attraversano un progetto lakehouse

Quattro ruoli del collettivo attraversano il tuo cammino in un progetto dati su Databricks, da chi prepara le fonti a chi mette i modelli in produzione.

Mestiere

Data Engineer

Il mestiere generico che questo ruolo specializza: muove il dato su qualsiasi stack e sceglie la piattaforma dopo, non prima.

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Previsione

Data Scientist

Allena i suoi modelli sul dato già governato del lakehouse: senza strati affidabili, la previsione non arriva da nessuna parte.

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ML in prod

Machine Learning Engineer

Mette quei modelli in produzione con MLflow sulla stessa piattaforma: il ponte naturale quando il dato è già in casa.

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Cloud

AWS Engineer

L'account e la rete dove gira il workspace: senza quella base a posto, il cluster paga il pedaggio a ogni fattura.

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

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