Mateo
Full Stack Developer
ReactNode.jsPythonTypeScriptNext.jsMongoDBAWSIAAPIs
Shakers para empresas
Colabore com um Data Engineer senior
Um data engineer certificado que constrói o que o seu reporting consome: pipelines que chegam a produção, ETL e ELT que movem o dado do ERP ou do CRM, e um data warehouse que cada área consulta com confiança.
Talento tech senior para a sua arquitetura de dados, com arranque em dias e sobre a stack que já tem, sem ampliar o quadro.
- Talento certificado em IA e agentes
- Até 3 AI Builders em 72 horas
- Modelos de colaboração flexíveis
+600
Clientes europeus de diferentes setores
Top 4%
Trabalhamos com os 4% do talento certificado da nossa comunidade
72 horas
Conheça 3 candidatos certificados em menos de 72 h
4,7/5
Satisfação dos nossos clientes no Trustpilot
A combinação de talento de que a sua empresa precisa
Na Shakers encontra AI Engineers, Data Engineer e talento especializado em Tech, Product e Data
Ana
DevOps Engineer
DockerCI/CDAWSAzureKubernetesTerraformAmazon Bedrock
Lucas
Backend Developer
Node.jsPythonJavaGoPHPMySQLMongoDBDocker
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Emma
Security Engineer
Burp SuiteOWASP ZAPMetasploitNmapNessusTrivySnyk
O que um Data Engineer traz ao seu projeto
Um data engineer constrói a infraestrutura com que uma empresa move e prepara os seus dados: desenha as pipelines de ingestão, programa o ETL e o ELT que os transformam, organiza-os num data warehouse e cuida da orquestração e da qualidade.
É o papel que torna todo o resto possível: o analista consome as suas pipelines para reportar, o scientist treina os modelos no dado que ele prepara. Dia a dia em SQL e Python, com Airflow para orquestrar e Spark ou Kafka para o volume.
SQLPythonETLELTdata warehouseAirflowSparkKafkaDatabricksSnowflakeKubernetesDockerAWSGCP
Um fornecedor. Um contrato. Rastreabilidade completa
Como funciona a Shakers para a sua empresa
Publique o seu projeto
Conte-nos o projeto, o âmbito, a perícia de que precisa e quando quer começar a trabalhar.
Recebe três opções
Cruzamos o seu pedido com o talento certificado e apresentamos os três AI Builders que mais encaixam.
A última palavra é sua
Reúna-se com os três peritos e decida com quem colabora; do resto cuidamos nós sempre.
Porquê colaborar com a Shakers
As vantagens de somar este perfil com a Shakers
Pipelines que chegam a produção
Ingestão do seu ERP, CRM ou APIs com transformações documentadas e refresco programado, não o script que cai todas as segundas.
ETL e ELT sem refazer a arquitetura
Transformações sobre os seus sistemas de origem: o dado chega limpo ao warehouse sem migrar o que já funciona.
Um warehouse que cada área consulta
Modelação do data warehouse com esquemas e definições acordados: a mesma cifra para finanças, vendas e produto.
Capacidade sem aumentar o quadro
Data engineering por projeto, sem processo de seleção: talento certificado que entra com os seus acessos atuais.
Orquestração que não depende de ninguém
Airflow ou equivalentes para programar o refresco: a pipeline corre sozinha, avisa quando uma fonte falha e deixa registo.
Qualidade do dado, não só movimento
Duplicados, nulos e esquemas que mudam: cada pipeline entrega o dado com controlos antes de alguém decidir com ele.
Qual é a diferença entre data engineer e data analyst?
O engineer constrói o caminho do dado: pipelines, ETL e warehouse. O analista consome-o para responder às perguntas do negócio. O erro clássico: comprar dashboards sem infraestrutura por baixo.
Quanto custa uma colaboração com um Data Engineer?
O âmbito fixa o preço: número de fontes, complexidade das transformações e volume a mover. O orçamento fecha-se por projeto antes de arrancar, sem surpresas à hora.
Em quanto tempo está a primeira pipeline em produção?
Com acesso às fontes e uma sessão de âmbito, a primeira ingestão com dados reais chega em dias. O warehouse completo consolida-se por fases.
Data engineer externo ou equipa interna?
O externo encaixa quando a infraestrutura de dados é urgente ou o projeto delimitado; o interno, quando o fluxo é contínuo. Muitas começam externo e decidem depois.
O data engineering pode fazer-se em remoto?
Quase tudo: as pipelines correm na cloud e as sessões fazem-se em remoto. Só um deployment on-prem pede por vezes presencialidade.
Do que precisa um data engineer para arrancar?
Acesso às fontes e uma sessão para fixar o âmbito. Com isso, a primeira pipeline entra em produção sem bloqueios técnicos.
O que se entrega nas primeiras semanas
A primeira pipeline em produção: ingestão das suas fontes, transformações documentadas e refresco programado. Cada tabela do warehouse tem um dono e uma cadência.
2.053 ofertas mencionam data engineer
2.053 ofertas tech ativas em Portugal mencionam data engineer, segundo a análise de mercado da Shakers (n=20.412, setembro de 2026). Python lidera a stack e os sinais do ofício são Airflow, Spark e Snowflake.
Onde termina o data engineer
Constrói o caminho do dado, não a sua interpretação: a análise é do analista, a previsão do scientist. Se o dado não chega a produção, é este o papel.
Senior, porque o dado não perdoa
Uma pipeline mal desenhada não falha no dia em que se constrói: falha no dia em que alguém decide com ela. O âmbito fecha-se antes de arrancar e o talento passa primeiro a certificação.
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Data Scientist
Treina os modelos no dado que a sua pipeline move: sem dado fiável em produção, a previsão não serve de nada.
Data Analyst
Consome as suas pipelines para construir os KPIs e dashboards que o negócio abre todas as semanas do ano.
Backend Developer
As suas APIs e bases de dados são a origem das suas ingestões: quando o dado limpo tem de sair de um desenvolvimento, é ele que resolve.
AWS DevOps Engineer
A infraestrutura onde correm as suas pipelines: automação, deployment e o custo de cloud que transporta o dado.
O talento de IA de que precisa Certificado pela Shakers
Apresentamos-lhe três AI Builders ready_to_build em 72 horas.
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