Mateo
Full Stack Developer
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Shakers para empresas
Colabore com um MLOps Engineer freelance
Um MLOps Engineer certificado para o modelo que funciona hoje e caduca amanhã: pipelines de treino e colocação em produção, versionamento de dados e experiências, CI/CD de modelos e drift com retreino.
O software não envelhece até alguém o mudar; os modelos degradam-se quando os dados mudam. Uma pessoa concreta, 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
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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 MLOps Engineer industrializa modelos de machine learning: constrói os pipelines de treino e colocação em produção, versiona dados e experiências, automatiza o CI/CD de modelos e monitoriza o drift para retreinar antes de a qualidade cair. O entregável é o modelo a operar, não o modelo treinado.
A sua fronteira: o DevOps entrega aplicações que não envelhecem até serem mudadas; o MLOps opera modelos que se degradam quando os dados mudam. O ML Engineer treina o modelo; o MLOps mantém-no a servir.
PythonDockerKubernetesCI/CDMLflowKubeflowVertex AISageMakerAzure MLAirflowDatabricksTerraformKafkaGitMonitorização de drift
Um fornecedor. Um contrato. Rastreabilidade completa
Como funciona a Shakers para a sua empresa
Publique o seu projeto
Conte-nos o modelo que precisa de operar, sobre que infraestrutura corre 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
O modelo que não caduca
O software não se degrada sozinho; os modelos sim. Monitorização de drift, retreino e métricas vigiadas: o protótipo que funcionava continua a responder.
Pipelines de treino a produção
Treino, validação e colocação a servir num fluxo automatizado com CI/CD, Docker e Kubernetes: cada versão chega a produção com rastreabilidade.
Dados e experiências versionados
MLflow para experiências e um registo de modelos com linhagem: que dados treinaram que versão e quem a colocou a servir. A auditoria deixa de ser arqueologia.
On-premise quando o dado não sai
Modelos em tempo real sobre infraestrutura própria: uma arquitetura que respeita a sua restrição. A parte do mercado que as plataformas cêntricas da cloud não cobrem.
A camada LLMOps incluída
O mesmo ofício sobre modelos de fundação: avaliação, RAG em produção e gateways. Quando o LLM entra no seu produto, a sua operação não começa de zero.
Continuidade se o especialista muda
Se o MLOps muda de encargo, a operação não pára: pipelines documentados, alertas com dono e outro talento certificado retoma o turno.
O que faz um MLOps Engineer freelancer?
Coloca e mantém modelos em produção: pipelines de treino e colocação a servir, CI/CD, versionamento de experiências, drift e retreino. Por projeto, sobre a sua cloud ou a sua infraestrutura própria.
Que diferença há entre MLOps e DevOps?
O artefacto: o DevOps entrega aplicações que não mudam até serem colocadas a servir; o MLOps opera modelos que se degradam quando os dados mudam. Se a dor é uma app, DevOps; se é um modelo que caduca, MLOps.
Preciso de um MLOps ou de um ML Engineer?
O ML Engineer treina o modelo; o MLOps industrializa-o e mantém-no a servir. A oferta funde-os ('ML Engineer/MLOps') quando o projeto quer as duas caras; no encargo, a fronteira escreve-se primeiro.
Que relação há entre MLOps e LLMOps?
LLMOps é o mesmo ofício sobre modelos de fundação: avaliação de qualidade, RAG em produção e gateways. A operação de LLMs entra como especialização do MLOps, não como papel à parte.
Quanto custa um MLOps Engineer freelancer?
Fixa-o o mecanismo, não uma tarifa: senioridade, cloud ou infraestrutura própria, pipeline completo ou auditoria, e dias contra projeto. As referências visíveis são de outro mercado; o orçamento fecha-se por encargo.
Como comprovo que opera modelos de verdade?
Com pipelines contados: colocações automatizadas, drift detetado e retreinos executados, não só Kubernetes. Aqui certifica-se a prática sobre casos reais, e se o especialista muda, outro certificado retoma o turno.
O que entrega nas primeiras semanas
O mapa do modelo em produção: como se treina, como se coloca a servir, o que se vigia e o que falta. O primeiro entregável chega com o pipeline de retreino e o painel de drift que avisa antes de o negócio notar a degradação.
Um ofício que o mercado já titula
992 anúncios tech ativos em Espanha mencionam MLOps, com 40 anúncios no Infojobs e títulos literais como 'MLOps Engineer' na Amaris ou na TECDATA e 'Ingeniero de MLOps' na Apiux (análise de mercado da Shakers, n=31 957, setembro de 2026). A operação de modelos tem título próprio; o encargo por projeto é a peça que faltava.
O artefacto decide o perfil
Se o que se entrega é uma aplicação, DevOps; se é um modelo que se degrada quando os dados mudam, MLOps. A diferença não está em Kubernetes ou Terraform, que ambos dominam: está em versionar dados e experiências, e em retreinar.
On-premise quando o dado não sai
Há modelos em tempo real que não podem ir para a cloud: infraestrutura própria, latência curta e dados que não cruzam a porta. É a parte do encargo que as plataformas cêntricas da cloud não cobrem, e aqui tem lugar.
Ligue-se a especialistas em IA para construir o seu próximo projeto
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DevOps Engineer
A fronteira medida: o mesmo stack de Kubernetes e CI/CD, artefacto diferente. Se o que se entrega é uma aplicação e não um modelo, a ficha dele é a do encargo.
SRE
A fiabilidade do sistema completo: quando o modelo serve mas a plataforma falha, a ficha dele monta a operação que aguenta o tráfego.
Platform Engineer
A plataforma interna sobre a qual correm os seus pipelines: quando a equipa cresce e falta infraestrutura de self-service, a ficha dele constrói-a.
Data Engineer
O canal de dados do modelo: Airflow, dbt e o pipeline que deixa o histórico pronto. Sem dado preparado, o seu MLOps vigia um fluxo que não chega.
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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