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 ShakersMLOps Engineer freelance
Progetti dove l'operazione del modello è il mandato: come si addestra, come si deploya e cosa si monitora quando i dati cambiano. Shakers ti connette con team che hanno il modello addestrato e hanno bisogno che continui a servire.
L'impiego MLOps in Spagna è full-time in consulenza e industria: Amaris, TECDATA, Airbus o METRICA titulano il ruolo in inglese. La via di operare modelli per progetto non aveva quasi porta locale.
Questa non è una rotta di formazione: è cosa si opera in un mandato reale, cosa ti chiedono di dimostrare e dove firma il tuo lavoro.




















Progetti tech pubblicati su Shakers
Specializzazioni di Tech, Product e Data fanno parte di Shakers
Durata media di un progetto con Shakers
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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.”
Unisciti a Shakers
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.”
Unisciti a Shakers
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 MLOps Engineer mette i modelli di machine learning in produzione e li tiene utili: automatizza addestramento e deploy con CI/CD, versiona dati ed esperimenti con MLflow e monitora il drift con soglie che decidono il riaddestramento. Il suo deliverable è l'operazione, non il modello addestrato.
La sua frontiera: DevOps consegna applicazioni; MLOps opera modelli che si degradano quando i dati cambiano.
Automatizzi la strada del modello dal commit alla produzione, versioni dati ed esperimenti in MLflow e monitori il drift con soglie che decidono il riaddestramento. Decidi anche cosa non si automatizza: un alert che nessuno guarda si spegne con argomento. Il modello l'ha addestrato un altro; che continui a servire, è il tuo deliverable.
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.
Il modello addestrato che scade, la pipeline che non esiste e il drift che nessuno monitora: un problema di operazione, non una lista di strumenti.
Automatizzi la via del modello dal commit alla produzione: ciò che si automatizza si automatizza, ciò che si giudica a mano si documenta.
Il drift si misura e il riaddestramento scatta per soglia concordata: nessuno scopre l'emergenza in riunione.
Cosa operi, con quale CI/CD e versionamento. La pratica si dimostra, non si dichiara.
SageMaker, Vertex AI o Azure ML: scegli per il mandato, non per la casa madre.
Evals e RAG in produzione sono la specializzazione che somma territorio al tuo portfolio.
Qualsiasi altro dubbio, scrivici e ti rispondiamo.
La pipeline che si rompe a ogni release, l'esperimento che nessuno trova e il drift che il business rileva prima della piattaforma. Meno eroismi e più modelli operati con tracciabilità.
Ingegnere di MLOps: l'offerta titula il ruolo in inglese (992 offerte attive lo citano). Il tuo alias locale va in prosa; il letterale del mercato apre la porta.
Non sei un team dati né un tavolo DevOps: rispondi del ciclo di vita del modello. Se il mandato finisce in applicazione containerizzata, quella frontiera ha la sua fila.
Un modello in produzione non vive solo: chi consegna l'app, chi assicura la piattaforma e chi incanala il dato attraversano il tuo cammino in ogni mandato.
La frontiera diretta: stesso stack, artefatto diverso. Se il mandato finisce in un'applicazione e non in un modello, la sua fila porta la consegna containerizzata.
L'operazione che tiene il traffico: quando il modello serve e a rompersi è la piattaforma, la sua fila monta gli SLO e la risposta agli incidenti.
La capa di self-service sotto le tue pipeline: quando il team cresce, la sua fila costruisce la piattaforma interna che le sostiene.
Il canale che alimenta il riaddestramento: Airflow, dbt e lo storico pronto. Senza dati versionati, il drift che monitori non ha causa da tracciare.
Il punto di fusione 2026: evals e RAG in produzione sono LLMOps e il suo territorio insieme. Quando il mandato attraversa verso l'applicazione generativa, la sua fila entra.
Le frontiere tra questi ruoli si concordano in ogni progetto: non le fissa il titolo.
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