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
Projetos onde a plataforma é tua: o que entra no lakehouse, como o Spark o transforma e quem vê cada tabela do catálogo. A Shakers liga-te a projetos afinados com o teu stack, tarifa e disponibilidade.
O papel lê-se em dois sítios: a oferta que pede «Delta Lake, Unity Catalog e Databricks SQL» numa só linha e o tutorial que explica o que é um lakehouse sem dizer como se governa um a sério. Aqui vai o segundo: como começar a construí-los, projeto a projeto.




















Projetos tech publicados na Shakers
Especialidades de Tech, Product e Data fazem parte da Shakers
Duração média de um projeto com a Shakers
Satisfação dos nossos AI Builders no Trustpilot
Descobre como outros AI Builders acedem a melhores projetos, constroem a sua reputação e fazem crescer a sua carreira.
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 Shakers
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 ShakersUm Databricks Engineer é o engenheiro de dados especializado na plataforma lakehouse da Databricks: constrói as camadas sobre Delta Lake, escreve as pipelines com Spark e PySpark e governa os acessos com Unity Catalog. Perante o data engineer genérico, o ofício não muda: muda a altitude, batch e streaming sobre a mesma plataforma que o negócio consulta com Databricks SQL. Trabalha-se em PySpark e SQL, com MLflow quando o dado alimenta modelos, sobre AWS ou Azure conforme o cliente.
Decides a arquitetura das zonas (bronze, silver, gold), o particionamento que aguenta o crescimento, o que vai em streaming e o que fica em batch, e quem vê cada tabela do catálogo. Decides também o que não entra no lakehouse: sem esse critério, a plataforma enche-se de dados sem dono.
Acesso gratuito e sem comissões ocultas
Conta-nos quem és, o que sabes fazer, em que projetos queres trabalhar e qual é a tua disponibilidade e tarifa.
Certificamos a tua experiência e o teu uso de IA para que as empresas percebam o que podes trazer.
Ligamos-te a projetos bem remunerados que encaixam na tua expertise e nas tuas preferências.
Trabalhe em projetos reais, com equipas que precisam da sua expertise, sem perder tempo à procura de oportunidades.
Colabore com empresas que precisam do seu stack e experiência para levar os seus projetos a produção.
O nosso matching por IA liga o seu perfil aos projetos que encaixam nas suas preferências.
Defina as suas condições consoante a sua seniority. Nós tratamos de contratos, pagamentos e documentação.
A Shakers é infraestrutura de contratação: o projeto chega com o workspace, as fontes e a cadência delas, não com uma lista de tecnologias na moda.
Entregas as camadas documentadas, as pipelines com a orquestração e o catálogo com permissões, incluindo a tabela que descartaste e porquê.
Fixas o refresh, o que ocorre quando um esquema muda sem aviso e quem responde pelo número no dia em que uma fonte falha.
Ter governado dados reais com Delta Lake e saber contar que job caiu, e o que fizeste quando a fatura do cluster chegou alta.
Escolher o padrão pela latência do problema, não pelo hype. Às vezes a resposta honesta é uma vista materializada, e dizê-lo.
Constróis e governas o lakehouse; o modelo é do scientist e a interpretação do analista. Se o projeto pede ML, dizes-lo no kickoff.
Qualquer outra dúvida, escreva-nos e respondemos.
O job que rebenta quando o dado cresce, a tabela sem particionar que ateia a fatura e o catálogo que ninguém governou. Menos teoria de lakehouse, mais camadas em produção.
1 296 ofertas tech ativas em Portugal pedem Databricks, segundo a análise de mercado da Shakers (n=29 966, outubro de 2026): projetos de dados, MLOps e ciência sénior que já não o tratam como extra de CV.
Primeiro data engineering, depois plataforma: a certificação Databricks ordena o que sabes, mas o que se mede é a entrega. Cada lakehouse deixa avaliações que abrem projetos maiores.
Não é administrador de clusters nem data scientist. Se o teu forte é o modelo preditivo, o teu papel é scientist; se manter a infraestrutura sem tocar nas pipelines, o vizinho é a plataforma.
Quatro papéis do coletivo cruzam o teu caminho num projeto de dados sobre Databricks, do que prepara as fontes ao que põe os modelos em produção.
O ofício genérico que este papel especializa: move o dado em qualquer stack e escolhe a plataforma depois, não antes.
Treina os seus modelos sobre o dado já governado do lakehouse: sem camadas fiáveis, a previsão não chega a lado nenhum.
Põe esses modelos em produção com MLflow sobre a mesma plataforma: a ponte natural quando o dado já está em casa.
A conta e a rede onde corre o workspace: sem essa base resolvida, o cluster paga o pedágio em cada fatura.
As fronteiras entre estas funções acordam-se em cada projeto: não as fixa o título.
Dê o próximo passo com a Shakers
Passa a certificação da Shakers e escolhe em que projetos de dados sobre Databricks colaboras.