Mateo
Full Stack Developer
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Shakers para empresas
Colabore com um Machine Learning Engineer freelance
Um Machine Learning Engineer certificado para levar o modelo além do notebook: prepara o pipeline de dados, treina com PyTorch ou scikit-learn, avalia e deixa o sistema a servir com MLflow, contentores e drift vigiado.
O protótipo que funciona em local e caduca em produção é a dor que resolve. Uma pessoa concreta, escolhida pela especialidade, com orçamento por âmbito.
- Talento certificado em competências de 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 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 este perfil traz ao seu projeto
Um Machine Learning Engineer desenha, treina e coloca modelos de machine learning em produção: prepara os dados, treina e avalia com Python, PyTorch ou scikit-learn, e leva o modelo a servir com pipelines, contentores e monitorização. O entregável é um sistema que aprende, não um relatório.
A sua fronteira: o data scientist explora dados e decide; o AI Engineer constrói sobre modelos de fundação e LLMs; o MLOps industrializa o que outro treinou. O ML Engineer leva o modelo dos dados ao sistema.
PythonPyTorchTensorFlowscikit-learnSQLSparkMLflowDockerKubernetesCI/CDAWS SageMakerVertex AIAzure MLAirflowKafkaHugging Face
Um fornecedor. Um contrato. Rastreabilidade completa
Como funciona a Shakers para a sua empresa
Publique o seu projeto
Conte-nos o modelo de que precisa, os dados de que dispõe e quando quer começar a trabalhá-lo.
Recebe três opções
Cruzamos o seu encargo com o talento certificado e apresentamos os três AI Builders que mais encaixam.
A última palavra é sua
Reúne com os três especialistas e decide com quem quer colaborar; do resto tratamos nós.
Porquê colaborar com a Shakers
As vantagens de somar este perfil com a Shakers
Do notebook à produção
O protótipo que funcionava em local, a servir: pipeline com MLflow, contentores e drift vigiado. O salto que quase ninguém documenta.
Modelos próprios sobre os seus dados
PyTorch, TensorFlow ou scikit-learn conforme o caso, treinados sobre o seu histórico e julgados pela métrica de negócio acordada.
A tríade de dados esclarecida
ML, data scientist ou AI Engineer? A fronteira pela dor: modelos e produção, análise e decisão, ou LLMs e RAG de fundação.
A camada de fundação incluída
Fine-tuning, embeddings e RAG quando o caso o pede: o ofício hoje também constrói sobre modelos de fundação.
Continuidade se o especialista muda
Se o especialista muda, o pipeline segue: experiências versionadas em MLflow e outro talento certificado retoma o modelo.
Capacidade sem alargar a equipa
Machine Learning Engineer por encargo, sem processo de seleção: entra sobre os seus dados e a sua cloud, e escala quando o modelo o pedir.
O que faz um Machine Learning Engineer freelancer?
Desenha, treina e coloca modelos em produção: prepara os dados, treina com Python e PyTorch, e deixa o modelo a servir com MLflow, contentores e monitorização. Por projeto, sobre os seus dados e a sua cloud.
Machine Learning Engineer ou Data Scientist?
O data scientist explora e responde a perguntas de negócio; o ML Engineer constrói o sistema que aprende e produz-o. O mercado funde-os em títulos duplos quando o projeto precisa de dados e de modelos.
ML Engineer ou AI Engineer?
O ML trabalha modelos próprios sobre os seus dados, com pipelines e MLOps; o AI Engineer constrói sobre modelos de fundação: LLMs, agentes e RAG. Se a dor é o modelo, ML; se é o produto de IA, AI.
Entrega o modelo em produção ou só o notebook?
O encargo fecha com o modelo a servir: pipeline versionado, colocação em contentores e drift vigiado. O notebook é o passo intermédio; o entregável é o sistema que a empresa usa.
Quanto custa um Machine Learning Engineer freelancer?
Fixa-o o mecanismo, não uma tarifa: senioridade, setor, tipo de modelo e se se fatura por projeto ou por dias. As referências visíveis são de outro mercado; o orçamento fecha-se por encargo.
Ainda há procura de ML Engineers?
A queda é de cursos, não do encargo: 329 anúncios tech ativos em Espanha mencionam machine learning engineer, da Wallapop à Airbus (análise de mercado da Shakers, n=31 957, setembro de 2026).
O que entrega nas primeiras semanas
A métrica de negócio definida, o primeiro modelo treinado e avaliado sobre os seus dados e a decisão de produção documentada: o que se coloca a servir, como se serve e o que se vigia quando os dados mudarem.
O padrão híbrido do mercado
329 anúncios tech ativos em Espanha mencionam machine learning engineer, e os títulos literais cruzam setores: 'Machine Learning Engineer (MLOps & Forecasting)' na METRICA, '(MLOps & AI Integration)' na Airbus Helicopters, '(GenAI/LLM/RAG)' na Bluetab ou 'Automated Driving' na Mitsui (análise de mercado da Shakers, n=31 957, setembro de 2026). O mercado pede o ofício completo: dados, modelo e produção.
Modelos de fundação sem perder o ofício
Grande parte do trabalho que antes começava de zero hoje constrói sobre modelos de fundação: fine-tuning, embeddings e RAG. Não substitui o ML Engineer: muda o ponto de partida, e quem domina as duas metades cobre o projeto inteiro.
Como se atribui o encargo
A porta freelance era dominada por marketplaces globais e fóruns com tarifas de há uma década. Aqui o encargo chega com âmbito e entregáveis escritos, e a prática certificada: identidade, experiência e competências técnicas.
Ligue-se a especialistas em IA para construir o seu próximo projeto
Encontre especialistas em Tech, Product, Data para complementar a sua equipa
Data Scientist
A fronteira direta: o data scientist explora e decide, o ML Engineer constrói e produz. O mercado funde-os; aqui cada encargo traz a fronteira escrita.
AI Engineer
A outra fronteira: LLMs, agentes e RAG sobre modelos de fundação. Se a dor é o produto de IA e não o modelo próprio, a ficha dele levanta essa camada.
Data Engineer
O canal por onde chegam os seus dados: Spark, Airflow e pipelines. Quando o histórico não está preparado, a ficha dele constrói o fornecimento do modelo.
Programador Python
O idioma do ofício: pandas, APIs e automatização. Quando o modelo já serve e falta a aplicação à volta, a ficha dele constrói o produto.
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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