Shakers para talento especializado

Trabalha como Data Engineer

Projetos onde o dado é teu: o que entra na ingestão, como se transforma e com que cadência chega ao warehouse. A Shakers liga-te a projetos alinhados com a tua stack, tarifa e disponibilidade.

O papel lê-se em dois sítios: a oferta que pede "3+ anos" em dez tecnologias e o guia de escola que explica o que é uma pipeline sem nunca viver uma. Nenhum conta como se constrói a infraestrutura de dados de uma empresa por projeto. Aqui vai isso.

  • Projetos mais bem remunerados
  • Mais continuidade entre projetos
  • Maior reconhecimento da tua experiência
Painel da Shakers com quatro perfis disponíveis e a sua percentagem de match
À procura de projetos de data engineering
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+3 000

Projetos tech publicados na Shakers

+90

Especialidades de Tech, Product e Data fazem parte da Shakers

6 meses

Duração média de um projeto com a Shakers

4,7/5

Satisfação dos nossos AI Builders no Trustpilot

Carreiras de AI Builders impulsionadas pela Shakers

Descobre como outros AI Builders acedem a melhores projetos, constroem a sua reputação e fazem crescer a sua carreira.

Retrato de Álvaro, Data Scientist do coletivo Shakers Ready to build

Álvaro

Data Scientist

“Num ambiente com tanta incerteza, a Shakers dá-nos uma camada de tranquilidade e confiança. Sem dúvida, o que mais gosto é da flexibilidade e da possibilidade de pegar em projetos de topo.”

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Retrato de Amelia, AI Agent Developer do coletivo Shakers Ready to build

Amelia

AI Agent Developer

“Há anos que construo agentes de IA. Graças à Shakers deixei de andar à procura de clientes e comecei a escolher mesmo em que projetos queria colaborar. Trabalho com algumas das melhores empresas europeias, à minha tarifa, e concentro-me no que sei fazer e me apaixona: construir.”

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Retrato de Luz, Backend Developer e Data Engineer do coletivo Shakers Ready to build

Luz

Backend Developer & Data Engineer

“A Shakers acrescenta muito valor porque nos liga a projetos mais afinados, já filtrados e mais bem definidos. Poupa-nos grande parte do trabalho inicial de perceber o cliente, orçamentar e avaliar se vale a pena, e isso faz com que, como freelancer, eu possa ir muito mais direta às oportunidades que encaixam mesmo comigo.”

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Retrato de Rubén, Software Developer do coletivo Shakers Ready to build

Rubén

Software Developer

“A vida como freelancer tem muita coisa e nem sempre é fácil. Gostamos de nos concentrar no que sabemos fazer, mas também há que gerir clientes, faturação e andar à procura de oportunidades. Para mim, a Shakers foi decisiva porque faz essa prospeção por mim, transmite confiança ao cliente desde o primeiro momento e permite-nos fazer parte de uma comunidade com entusiasmo a sério.”

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Retrato de Alejandro, AI Developer do coletivo Shakers Ready to build

Alejandro

AI Developer

“A Shakers foi decisiva para pôr a minha empresa de pé: deu-me a flexibilidade para continuar a trabalhar como freelancer enquanto construía a etapa seguinte. Sem a Shakers, teria tido de angariar financiamento ou adiar o projeto.”

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Retrato de Toño, Product Designer do coletivo Shakers Ready to build

Toño

Product Designer

“Com a Shakers consegui projetos recorrentes que me dão tranquilidade e margem para crescer como profissional. Não é só chegar a clientes de qualidade: é sentir que temos uma rede que nos acompanha, que nos liga a oportunidades reais e que nos ajuda a avançar como freelancer.”

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O que decide um data engineer em cada projeto

Um data engineer constrói a infraestrutura com que uma empresa move e prepara os seus dados: pipelines de ingestão, ETL e ELT que transformam o dado, data warehouse com orquestração e qualidade controladas. Ao contrário do analista, não interpreta o dado: faz-o chegar. Ao contrário do data scientist, não prevê: constrói o que os modelos precisam. O ofício corre em SQL e Python, com Airflow para orquestrar, Spark ou Kafka para o volume, Docker e Kubernetes para distribuir.

Decides como o dado entra: a ingestão do ERP ou do CRM, o ETL ou o ELT que o transforma, a orquestração que programa o refresco e os controlos de qualidade que só deixam passar o dado fiável. Decides também o esquema do warehouse e a tabela que não parte: uma pipeline sem dono não entra.

SQLPythonETLELTdata warehouseAirflowSparkKafkaDatabricksSnowflakeKubernetesDockerAWSGCP PipelinesETLData warehouseOrquestraçãoQualidade do dadoIngestão

Acesso gratuito e sem comissões ocultas

Como funciona a Shakers para o talento

Cria o teu perfil

Conta-nos quem és, o que sabes fazer, em que projetos queres trabalhar e qual é a tua disponibilidade e tarifa.

Obtém a tua certificação

Certificamos a tua experiência e o teu uso de IA para que as empresas percebam o que podes trazer.

Encontra os teus projetos

Ligamos-te a projetos bem remunerados que encaixam na tua expertise e nas tuas preferências.

Especialista sentado num sofá com um tablet e a etiqueta Ready_to_build

Projetos de Dados e Analítica à altura das suas expectativas

Trabalhe em projetos reais, com equipas que precisam da sua expertise, sem perder tempo à procura de oportunidades.

  • Projetos que encaixam consigo

    Colabore com empresas que precisam do seu stack e experiência para levar os seus projetos a produção.

  • Oportunidades que chegam até si

    O nosso matching por IA liga o seu perfil aos projetos que encaixam nas suas preferências.

  • Constrói. A Shakers trata do resto

    Defina as suas condições consoante a sua seniority. Nós tratamos de contratos, pagamentos e documentação.

O que entrega um data engineer num projeto Shakers

Na Shakers

O encargo chega com a fonte

A Shakers é infraestrutura de contratação: o projeto chega com as fontes de dados e a sua cadência, não com uma lista de tecnologias.

Entrega

Uma pipeline que se sustém sozinha

Entregas a ingestão, as transformações documentadas e o registo de cada execução, incluindo a tabela que descartaste e porquê.

Operação

O que acontece quando o dado muda

Fixas o refresco, o que ocorre quando um esquema muda e quem responde pelo número no dia em que uma fonte falha.

O que te pedimos

Pipelines em produção, não maquetas

Ter movido dados reais com SQL e Python e saber contar qual pipeline caiu, e o que fizeste quando o esquema mudou sem aviso.

Critério

ETL, ELT ou nenhum

Escolher o padrão pelo volume e latência do problema, não pela moda. Às vezes a resposta honesta é uma vista sobre a fonte, e dizê-lo.

Fronteira

Até onde vai o teu encargo

Constróis o caminho do dado; a interpretação e os dashboards são de outros. Se o projeto pede análise, dizes-no arranque.

Perguntas frequentes

Qualquer outra dúvida, escreva-nos e respondemos.

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. Sobre a mesma infraestrutura, a conversa que abres é diferente.
O que convém estudar para trabalhar em data engineering?
SQL é a língua, Python o motor. A certificação de um vendor ou um bootcamp abrem a porta, mas o que se mede são entregas: uma pipeline em produção vale mais que qualquer programa.
Que ferramentas se usam no dia a dia?
SQL e Python todos os dias, Airflow para orquestrar e Spark ou Kafka quando o volume cresce. A plataforma exata segue o ecossistema do cliente, não a moda.
Quanto ganha um data engineer freelance?
Fatura-se por projeto, e o âmbito fixa a banda: número de fontes, volume a mover e complexidade das transformações. O orçamento acorda-se antes de aceitar.
O data engineering pode fazer-se em remoto?
Quase tudo: as pipelines correm na cloud e as sessões com a empresa fazem-se em remoto. Só um deployment interno pede por vezes presencialidade.
Como se entra na Shakers como Data Engineer?
Crias o teu perfil, superas o processo de certificação e entras no coletivo: só 4 por cento o conseguem. Depois escolhes em que projetos de dados colaborar.
O dia a dia do ofício

A ingestão que parte quando o esquema muda, a transformação que ninguém documentou e a pipeline que corre todas as manhãs sem olhar para ninguém. Menos teoria e mais pipelines em produção.

O mercado pede senior

2.053 ofertas tech ativas em Portugal mencionam data engineer, segundo a análise de mercado da Shakers (n=20.412, setembro de 2026), e a senioridade domina: quem decide com o dado não se pode dar ao luxo de uma pipeline que falha.

Como se chega ao ofício

Várias portas: a certificação de um vendor, um bootcamp ou projetos próprios. A que conta na Shakers é a entrega: cada pipeline deixa avaliações que abrem projetos maiores.

O que este papel não é

Nem um backend que guarda dados, nem um analista que escreve SQL. Se a tua força é a consulta e o dashboard, o teu papel é data analyst; se é o modelo preditivo, data scientist.

Papéis que cruzam um projeto de dados

Quatro papéis do coletivo cruzam o teu caminho num projeto de dados, de quem interpreta o resultado a quem sustenta a infraestrutura.

Interpretação

Data Analyst

Consome as tuas pipelines para construir os KPIs do negócio: quando o dado falha, o dashboard mente e o encarro trava.

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Previsão

Data Scientist

Treina os modelos no dado que preparas todos os dias: sem dado fiável em produção, a previsão não vale nada.

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Fontes

Backend Developer

As suas APIs e bases de dados são a origem das tuas ingestões: quando a fonte está errada, a tua pipeline avisa e o encarro deles arranca.

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Infra

AWS DevOps Engineer

O cluster e o custo de cloud onde correm as tuas pipelines: sem automação, o dado refresca quando se lembra.

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As fronteiras entre estas funções acordam-se em cada projeto: não as fixa o título.

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