Machine Learning Engineer freelance

Costruisci la tua carriera come Machine Learning Engineer

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 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 Machine Learning Engineer ogni settimana

Un 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.

PythonPyTorchTensorFlowscikit-learnSQLSparkMLflowDockerKubernetesCI/CDAWS SageMakerVertex AIAzure MLAirflowKafkaHugging Face Modelli predittiviPipeline di datiValutazione di modelliMLflowMessa in produzioneModelli di fondazione

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 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 Machine Learning Engineer in Shakers

In Shakers

Il mandato arriva col modello

La predizione che il business aspetta, lo storico che esiste e il sistema che manca: un problema di modello, non una lista di strumenti.

In Shakers

Il notebook diventa pipeline

Il prototipo che funziona nel notebook e muore in produzione: il tuo lavoro è la strada tra i due, documentata.

In Shakers

La valutazione che resta

Il modello si consegna con metrica e protocollo: chi arriva dopo può giudicare, non tirare a indovinare.

Si chiede

Modelli raccontati

Cosa hai costruito, con quale metrica e costo di inferenza. La pratica si dimostra, non si dichiara.

Si chiede

Python profondo

PyTorch, scikit-learn e la disciplina dei dati: lo strumento si impara, la disciplina no.

Si chiede

Inglese di progetto

Documentazione e review in inglese quando il mandato lo attraversa: la consegna bilingue è parte del mestiere.

Domande frequenti

Qualsiasi altro dubbio, scrivici e ti rispondiamo.

Cosa fa un Machine Learning Engineer in un progetto reale?
Costruisce il sistema che impara: definisce la metrica, prepara i dati, addestra con Python e lascia il modello in serving con pipeline e monitoraggio. Un caso, un periodo, una metrica.
Si può vivere del machine learning freelance?
Il riferimento che domina la ricerca è un thread con tariffe in dollari di un decennio fa. La via locale non esisteva: oggi il collettivo ML di Shakers riunisce 179 specialisti per progetto.
Quanto fatturare come Machine Learning Engineer freelance?
Decide il meccanismo: seniority, settore, tipo di modello e fatturazione per progetto o per giornate. Il confronto con l'impiego in azienda lo dettaglia la guida del blog; il tuo budget si chiude per incarico.
Il ruolo sopravvive ai modelli di fondazione?
Sì: chi addestrava da zero oggi costruisce anche su modelli di fondazione, con fine-tuning e RAG. L'offerta già lo titola così ('GenAI/LLM/RAG'); il mestiere copre entrambe le metà.
Ci sono abbastanza mandati per questo ruolo?
Il lavoro manda il segnale: 329 offerte tech in Spagna citano machine learning engineer, da Wallapop ad Airbus (analisi di mercato di Shakers, n=31.957, settembre 2026). La via per progetto era ciò che mancava.
Come entro senza rete di contatti?
Certificandoti: il processo certifica la tua pratica e il collettivo porta i mandati. Il tuo lavoro è dimostrare modelli con conseguenze reali; collegare ogni progetto al tuo profilo, il nostro.
La giornata tipo del mestiere

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.

Il mercato ti titola in inglese

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.

Cosa non è

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.

Con chi condividi il modello

Un modello non vive solo: chi esplora i dati, chi li incanala e chi opera la produzione attraversano il tuo cammino in ogni mandato.

Dato

Data Scientist

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.

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IA

AI Engineer

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.

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Canale

Data Engineer

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.

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Codice

Esperto Python

La lingua del mestiere: pandas, API e automazione. Quando il modello serve e manca l'applicazione attorno, la sua fila costruisce il prodotto.

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Produzione

DevOps Engineer

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.

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

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