Mateo
Full Stack Developer
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Shakers para empresas
Colabore com um Data Scientist senior
Um data scientist certificado que transforma o seu histórico em decisões antecipadas: definição da métrica que importa, treino do modelo que a antecipa e validação documentada antes de chegar à produção.
Talento tech senior para o seu projeto preditivo, com arranque em dias sobre o dado 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 Scientist 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 Scientist traz ao seu projeto
Um data scientist transforma os dados históricos de uma empresa em decisões antecipadas: define a pergunta de negócio, prepara e explora o dado, treina e valida modelos preditivos e traduz o resultado numa decisão mensurável.
Trabalha em Python com bibliotecas de machine learning sobre dados que outro prepara: o engineer constrói a pipeline, o analista explica o que aconteceu. A fronteira: o scientist prevê, o analista explica.
Pythonmachine learningpredictive modelsstatisticsSQLRpandasscikit-learnmodel validationA/B testingfeature engineeringtime series
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
A métrica define-se com Python na mão
O projeto começa pela pergunta de negócio: o que se antecipa, para que decisão e com que critério de sucesso se julga o modelo.
Modelos com validação documentada
Cada entrega diz como foi validado, em que dados foi testado e o que faz quando hesita: sem caixas negras em produção.
Previsão com Python sobre o dado atual
Python e estatística sobre o seu histórico atual: sem migrações nem infraestrutura nova antes de testar a ideia.
Capacidade preditiva sem equipa de dados
Data science por projeto, sem processo de seleção: talento certificado que entra com os seus acessos atuais.
Do protótipo ao limiar: Python decide
O modelo chega com o seu limiar: o que fazer quando prevê sim, o que fazer quando hesita, e quem responde pelo resultado.
O analista e o engineer sabem onde estão
As fronteiras com o analista e o engineer acordam-se no arranque: o scientist consome dado preparado, nunca absorve a pipeline.
Qual é a diferença entre data scientist e data analyst?
O analista explica o que já aconteceu com os dados medidos; o scientist treina modelos que antecipam o que vem. Muitos projetos começam analista e crescem scientist.
Quanto custa uma colaboração com um Data Scientist?
O âmbito fixa o preço: complexidade do modelo, qualidade e volume do histórico e o limiar de decisão a acompanhar. O orçamento fecha-se por projeto antes de arrancar.
Do que precisa um data scientist para arrancar?
Acesso ao histórico, uma sessão para definir a métrica de negócio e o critério de sucesso do modelo. Com isso, a primeira exploração com dados reais chega em dias.
Data scientist externo ou equipa interna?
O externo encaixa num projeto preditivo delimitado com histórico existente; o interno, quando os modelos passam a produto. Muitas começam externo e decidem depois.
Os projetos preditivos podem fazer-se em remoto?
Quase tudo: o histórico vive na cloud e as sessões com a equipa fazem-se em remoto. Só a fase de definição pede por vezes presencialidade.
Em quanto tempo um primeiro modelo validado?
Com acesso e uma sessão de âmbito, o primeiro protótipo com dados reais chega em dias. A validação completa consolida-se por fases.
O que se entrega nas primeiras semanas
A definição da métrica a prever, o primeiro modelo com validação documentada e o limiar de decisão acordado: o que se faz quando o modelo diz sim, e o que quando hesita.
772 ofertas mencionam data scientist
772 ofertas tech ativas em Portugal mencionam data scientist, segundo a análise de mercado da Shakers (n=20.412, setembro de 2026). O papel lidera a família Data, e Python é a competência mais pedida.
Onde termina o data scientist
Consome dados preparados e devolve modelos: não administra a pipeline nem explica o passado. Se o dado não chega com qualidade, o papel é data engineer; se falta explicar, data analyst.
Os títulos do mercado confundem de propósito
O mesmo perfil responde a data scientist, ML engineer ou analista avançado. O que define o papel não é o título: é a decisão que o modelo desbloqueia.
Ligue-se a especialistas em IA para construir o seu próximo projeto
Encontre especialistas em Tech, Product, Data para complementar a sua equipa
Data Analyst
Explica o que aconteceu com os dados medidos: o seu modelo prevê sobre a mesma base e com a mesma definição de KPI.
Data Engineer
Constrói a pipeline que leva o seu modelo a produção: sem dado fiável em cadência, a previsão não se sustenta.
Backend Developer
As APIs que expõem o seu modelo ao produto: quando a previsão tem de responder em tempo real, é ele que a serve.
Perito Python
Os scripts que movem e preparam o histórico entre sistemas quando o ETL padrão não alcança o volume exigido pelo projeto.
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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