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 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 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 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.
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 workspace, fonti e loro cadenza, non con una lista di tecnologie di moda.
Consegni gli strati documentati, le pipeline con la loro orchestrazione e il catalogo con i permessi, inclusa la tabella che hai scartato e perché.
Fissi il refresh, cosa accade quando uno schema cambia senza avviso e chi risponde del numero il giorno in cui una fonte cade.
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.
Scegliere il pattern per la latenza del problema, non per la moda. A volte la risposta onesta è una vista materializzata, e dirlo.
Costruisci e governi il lakehouse; il modello è dello scientist e l'interpretazione dell'analista. Se il progetto chiede ML, lo dici al kickoff.
Qualsiasi altro dubbio, scrivici e ti rispondiamo.
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.
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.
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.
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.
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.
Il mestiere generico che questo ruolo specializza: muove il dato su qualsiasi stack e sceglie la piattaforma dopo, non prima.
Allena i suoi modelli sul dato già governato del lakehouse: senza strati affidabili, la previsione non arriva da nessuna parte.
Mette quei modelli in produzione con MLflow sulla stessa piattaforma: il ponte naturale quando il dato è già in casa.
L'account e la rete dove gira il workspace: senza quella base a posto, il cluster paga il pedaggio a ogni fattura.
Le frontiere tra questi ruoli si concordano su ogni progetto: non le fissa il titolo.
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