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.”
Juntar-me à ShakersShakers para talento especializado
Trabalha como Data Scientist
Projetos onde a decisão antecipada é tua: que métrica prevês, com que critério de validação e que limiar desbloqueia. A Shakers liga-te a empresas que têm o histórico e precisam do modelo.
O papel lê-se em dois sítios: o programa de um mestrado e a oferta que pede um doutoramento para treinar um primeiro modelo. Nenhum conta como se antecipam as decisões de uma empresa real por projeto. Aqui vai isso.
- Projetos mais bem remunerados
- Mais continuidade entre projetos
- Maior reconhecimento da tua experiência
+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.
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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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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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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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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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.”
Juntar-me à ShakersO que decide um data scientist em cada projeto
Um data scientist transforma os dados históricos de uma empresa em decisões antecipadas: define a pergunta de negócio, explora e prepara o dado, treina e valida modelos preditivos em Python e traduz o resultado num limiar de decisão mensurável. Ao contrário do data analyst, não explica o passado: antecipa o que vem. E consome dados que outro prepara: a pipeline pertence ao data engineer.
Decides a pergunta a que o modelo responde e a métrica que a mede: sem definição de negócio, qualquer modelo é um exercício. Treinas e validas com o histórico disponível, documentas o que o modelo faz quando hesita e deixas o limiar de decisão escrito. A pipeline não é tua: consomes dado preparado e sinalizas faltas de qualidade no arranque.
Pythonmachine learningpredictive modelsstatisticsSQLRpandasscikit-learnmodel validationA/B testingfeature engineeringtime series
Modelos preditivosValidaçãoDefinição de métricasPythonEstatísticaTestes A/B
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.
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 scientist num projeto Shakers
O encargo chega com a decisão
A Shakers é infraestrutura de contratação: o projeto chega com a decisão a antecipar e o seu histórico, não com uma lista de tecnologias.
Um modelo auditável
Entregas o modelo, a validação documentada e o porquê do limiar, incluindo o cenário que descartaste e a razão.
O que acontece quando o dado desliza
Fixas o retreino, o que ocorre quando a distribuição deriva e quem responde pelo resultado no dia em que o modelo erra.
Decisões, não notebooks
Ter entregado modelos que alguém usou para decidir e saber contar qual falhou, e o que fizeste quando a validação te contradizia.
Modelo simples ou complexo
Escolher o modelo pela decisão que desbloqueia, não pela sofisticação. Às vezes a resposta honesta é uma regressão, e defendê-la.
Até onde vai o teu encargo
Consomes dado preparado; não constróis nem administras a pipeline. Se o projeto pede infraestrutura, dizes-no arranque.
Perguntas frequentes
Qualquer outra dúvida, escreva-nos e respondemos.
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. Sobre a mesma base, a conversa que abres é diferente.
Precisa-se de um mestrado para trabalhar como data scientist?
A estatística aprende-se por várias portas: um mestrado, um bootcamp ou projetos próprios. O que a certificação mede são entregas reais, não títulos.
Python é obrigatório para ser data scientist?
Na prática sim: é a competência mais pedida do mercado. R e SQL completam o ofício, e a stack exata segue o ecossistema do projeto.
Quanto ganha um data scientist freelance?
Fatura-se por projeto, e o âmbito fixa a banda: complexidade do modelo, qualidade do histórico e limiar de decisão a acompanhar. O orçamento acorda-se antes de aceitar.
Os projetos preditivos podem fazer-se em remoto?
Quase tudo: o histórico vive na cloud e as sessões com a empresa fazem-se em remoto. Só a fase de definição pede por vezes presencialidade.
Como se entra na Shakers como Data Scientist?
Crias o teu perfil, superas o processo de certificação e entras no coletivo: só 4 por cento o conseguem. Depois escolhes em que projetos preditivos colaborar.
O dia a dia do ofício
O modelo que ninguém validou, a métrica mal definida e o resultado que fica numa apresentação. O ofício aprende-se entregando decisões: menos notebooks escolares, mais limiares que a empresa usa.
O mercado pede o papel, não a disciplina
772 ofertas tech ativas em Portugal mencionam data scientist, segundo a análise de mercado da Shakers (n=20.412, setembro de 2026). Os títulos confundem tudo; a entrega decide.
A barreira é o critério, não o grau
A biblioteca aprende-se depressa; o critério não. Que métrica se prevê, como se valida e o que fazer quando o modelo hesita: é isso que a nossa certificação mede, não o grau no CV.
Como se chega de outros ofícios
A porta frequente é o analista que começou a prever: do SQL e dos dashboards ao primeiro modelo validado. Outra vem da estatística ou da engenharia: quem já manipula dados com Python tem meia batalha ganha.
Papéis que cruzam um projeto preditivo
Quatro papéis do coletivo cruzam o teu caminho num projeto preditivo, de quem prepara o dado a quem o serve ao produto.
Data Analyst
Onde o teu modelo começa a antecipar, o reporting dele acaba por explicar o que aconteceu: mesma base, conversas diferentes.
Data Engineer
Constrói a pipeline que prepara o teu histórico e leva o modelo a produção: sem dado fiável, a previsão não se sustenta.
Backend Developer
As APIs que expõem o teu modelo: quando a previsão tem de responder em tempo real, é ele que a integra.
Perito Python
Os scripts que movem e limpam o histórico entre sistemas quando o ETL padrão não alcança o volume do projeto.
As fronteiras entre estas funções acordam-se em cada projeto: não as fixa o título.
Dê o próximo passo com a Shakers
Queres projetos onde prevês com critério?
Supera a certificação da Shakers e escolhe os teus projetos preditivos.
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