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 ShakersMachine Learning Engineer freelance
Progetti dove il modello e la sua messa in produzione sono il mandato: cosa si predice, con quali dati e per servire cosa. Shakers ti connette con aziende che arrivano con lo storico e hanno bisogno del sistema, non di un corso da completare.
L'impiego del machine learning è full-time di prodotto e industria, e il ruolo si titola in inglese. L'uscita per progetto non aveva porta locale: marketplace globali e un forum con tariffe di un decennio fa.
Questa non è una rotta di formazione: è cosa si addestra in un mandato reale, cosa ti viene chiesto di dimostrare e dove firma il tuo criterio.




















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 Machine Learning Engineer progetta, addestra e deploya modelli di machine learning: prepara i dati, addestra e valuta con Python, PyTorch o scikit-learn, e porta il modello in produzione con pipeline, container e monitoraggio. Il suo deliverable è un sistema che serve predizioni, non un prototipo.
La sua frontiera: il Data Scientist esplora e decide; il ML Engineer costruisce e produce. Il mercato li titula insieme; ogni progetto porta la frontiera scritta.
Decidi cosa si predice e con quale metrica si giudica, addestri e valuti con PyTorch o scikit-learn e curi che il modello arrivi in produzione: pipeline, MLflow, container. Decidi anche cosa non si addestra: un caso senza dati che lo sostengano si respinge con argomento. Il sistema è tuo; il risultato, la prova.
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.
La predizione che il business aspetta, lo storico che esiste e il sistema che manca: un problema di modello, non una lista di strumenti.
Il prototipo che funziona nel notebook e muore in produzione: il tuo lavoro è la strada tra i due, documentata.
Il modello si consegna con metrica e protocollo: chi arriva dopo può giudicare, non tirare a indovinare.
Cosa hai costruito, con quale metrica e costo di inferenza. La pratica si dimostra, non si dichiara.
PyTorch, scikit-learn e la disciplina dei dati: lo strumento si impara, la disciplina no.
Documentazione e review in inglese quando il mandato lo attraversa: la consegna bilingue è parte del mestiere.
Qualsiasi altro dubbio, scrivici e ti rispondiamo.
Lo storico che nessuno ha pulito, la metrica che nessuno ha definito e il prototipo rimasto nel notebook. Meno teoria da corso e più modelli che servono con la valutazione documentata.
Machine Learning Engineer è il titolo letterale del mercato: 329 offerte attive in Spagna lo citano identico. L'alias italiano sta in prosa, mai in titolo.
Non sei uno sviluppatore che aggiunge una libreria AI: rispondi del sistema che impara. Se il bisogno è la capa generativa, quella frontiera ha la sua fila.
Un modello non vive solo: chi esplora i dati, chi li incanala e chi opera la produzione attraversano il tuo cammino in ogni mandato.
La frontiera diretta: il data scientist esplora e decide, il ML Engineer costruisce e produce. L'offerta li fonde in titoli doppi; ogni progetto porta la frontiera scritta.
L'altra frontiera: LLM, agenti e RAG su modelli di fondazione. Quando il mandato chiede la capa generativa oltre al modello proprio, la sua fila la alza.
L'approvvigionamento del modello: Spark, Airflow e la pipeline che lascia lo storico pronto. Senza dati preparati, il tuo sistema non impara nulla; la sua fila li costruisce.
La lingua del mestiere: pandas, API e automazione. Quando il modello serve e manca l'applicazione attorno, la sua fila costruisce il prodotto.
Chi opera la piattaforma che serve il tuo modello: Kubernetes, Terraform e CI/CD. Quando il mandato cresce verso l'infrastruttura, la sua fila entra nel progetto.
Le frontiere tra questi ruoli si concordano in ogni progetto: non le fissa il titolo.
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