MLOps Engineer freelance

Costruisci la tua carriera come MLOps Engineer

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 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 opera un MLOps Engineer ogni settimana

Un 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.

PythonDockerKubernetesCI/CDMLflowKubeflowVertex AISageMakerAzure MLAirflowDatabricksTerraformKafkaGitMonitorización de drift CI/CD di modelliVersionamento esperimentiMLflowMonitoraggio driftRiaddestramentoKubeflow

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 MLOps Engineer in Shakers

In Shakers

Il mandato arriva col modello vivo

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.

In Shakers

La strada dal commit alla prod

Automatizzi la via del modello dal commit alla produzione: ciò che si automatizza si automatizza, ciò che si giudica a mano si documenta.

In Shakers

Le soglie che decidono

Il drift si misura e il riaddestramento scatta per soglia concordata: nessuno scopre l'emergenza in riunione.

Si chiede

Pipeline raccontati

Cosa operi, con quale CI/CD e versionamento. La pratica si dimostra, non si dichiara.

Si chiede

Cloud senza dogma

SageMaker, Vertex AI o Azure ML: scegli per il mandato, non per la casa madre.

Si chiede

LLMOps in vista

Evals e RAG in produzione sono la specializzazione che somma territorio al tuo portfolio.

Domande frequenti

Qualsiasi altro dubbio, scrivici e ti rispondiamo.

Cosa fa un MLOps Engineer per progetto?
Mette i modelli in produzione e li tiene utili: pipeline, CI/CD, versionamento di esperimenti, drift e riaddestramento. Un modello concreto, un periodo e delle soglie, senza posto fisso.
Che differenza c'è tra MLOps e DevOps?
L'artefatto: DevOps consegna applicazioni; MLOps opera modelli che degradano quando i dati cambiano. Se vieni da DevOps, lo stack ti avanza e l'artefatto ti cambia il mestiere.
Che relazione c'è tra MLOps e LLMOps?
LLMOps è lo stesso mestiere su modelli di fondazione: evals, RAG in produzione e gateway. L'offerta li chiede già insieme ('MLOps e LLMOps'); la specializzazione somma territorio al mandato.
Quanto fatturare come MLOps Engineer freelance?
Decide il meccanismo: seniority, cloud o infrastruttura propria, pipeline completo o audit, e giornate davanti al progetto. Le tariffe visibili sono di un altro mercato; il tuo budget si chiude per incarico.
Ci sono abbastanza mandati per il ruolo?
Il lavoro manda il segnale: 992 offerte tech attive citano MLOps e Infojobs ne elenca 40, con titoli letterali in consulenza e industria (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 pipeline operati con conseguenze reali; collegare ogni progetto al tuo profilo, il nostro.
La giornata tipo del mestiere

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.

Il titolo è inglese e il mestiere, letterale

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.

Cosa non è

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.

Con chi condividi la produzione

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.

Frontiera

DevOps Engineer

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.

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Affidabilità

SRE

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.

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Piattaforma

Platform Engineer

La capa di self-service sotto le tue pipeline: quando il team cresce, la sua fila costruisce la piattaforma interna che le sostiene.

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Dato

Data Engineer

Il canale che alimenta il riaddestramento: Airflow, dbt e lo storico pronto. Senza dati versionati, il drift che monitori non ha causa da tracciare.

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IA

AI Engineer

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.

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

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