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 ShakersMLOps Engineer freelance
Constrói a tua carreira como MLOps Engineer
Projetos onde a operação do modelo é o encargo: como se treina, como se coloca em produção e o que se vigia quando os dados mudam. A Shakers conecta-te com equipas que têm o modelo treinado e precisam que continue a servir.
O emprego de MLOps em Espanha é tempo integral em consultora e indústria: Amaris, TECDATA, Airbus ou METRICA titulam o papel em inglês. A via de operar modelos por projeto mal tinha porta local.
Esta não é uma rota de formação: é o que se opera num encargo real, o que te pedem para demonstrar e onde assina o teu trabalho.
- 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 opera um MLOps Engineer todas as semanas
Um MLOps Engineer coloca modelos de machine learning em produção e mantém-nos úteis: automatiza treino e deploy com CI/CD, versiona dados e experimentos com MLflow e vigia o drift com limiares que decidem o retreino. O seu entregável é a operação, não o modelo treinado.
A fronteira dele: o DevOps entrega aplicações; o MLOps opera modelos que degradam quando os dados mudam.
Automatizas o caminho do modelo do commit à produção, versionas dados e experimentos em MLflow e vigias o drift com limiares que decidem o retreino. Também decides o que não se automatiza: um alerta que ninguém atende apaga-se com argumento. O modelo treinou-o outro; que continue a servir, é o teu entregável.
PythonDockerKubernetesCI/CDMLflowKubeflowVertex AISageMakerAzure MLAirflowDatabricksTerraformKafkaGitMonitorización de drift
CI/CD de modelosVersionamento de experimentosMLflowMonitorização de driftRetreinoKubeflow
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 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 MLOps Engineer na Shakers
O encargo chega com o modelo vivo
O modelo treinado que caduca, o pipeline que não existe e o drift que ninguém vigia: um problema de operação, não uma lista de ferramentas.
O caminho do commit à prod
Automatizas a rota do modelo do commit à produção: o que se automatiza automatiza-se; o que se julga à mão documenta-se.
Os limiares que decidem
O drift mede-se e o retreino dispara-se por limiar combinado: ninguém descobre a emergência em reunião.
Pipelines contados
O que operas, com que CI/CD e versionamento. A prática demonstra-se, não se declara.
Cloud sem dogma
SageMaker, Vertex AI ou Azure ML: escolhes pelo encargo, não pela casa-mãe.
LLMOps à vista
Evals e RAG em produção são a especialização que soma território ao teu portefólio.
Perguntas frequentes
Qualquer outra dúvida, escreva-nos e respondemos.
O que faz um MLOps Engineer por projeto?
Coloca modelos em produção e mantém-nos úteis: pipelines, CI/CD, versionamento de experimentos, drift e retreino. Um modelo concreto, um período e uns limiares, sem posto fixo.
Que diferença há entre MLOps e DevOps?
O artefato: o DevOps entrega aplicações; o MLOps opera modelos que degradam quando os dados mudam. Se vens do DevOps, o stack sobra e o artefacto muda-te o ofício.
Que relação há entre MLOps e LLMOps?
O LLMOps é o mesmo ofício sobre modelos de fundação: evals, RAG em produção e gateways. A oferta já os pede juntos ('MLOps e LLMOps'); a especialização soma território ao encargo.
Quanto cobrar como MLOps Engineer freelance?
Marca-o o mecanismo: senioridade, cloud ou infraestrutura própria, pipeline completo ou auditoria, e dias frente ao projeto. As tarifas visíveis são de outro mercado; o teu orçamento fecha-se por encargo.
Há encargo suficiente em Espanha para o papel?
O emprego manda o sinal: 992 ofertas tech ativas mencionam MLOps e o Infojobs lista 40 anúncios, com títulos literais em consultora e indústria (análise de mercado da Shakers, n=31 957, setembro de 2026). A via por projeto era o que faltava.
Como entro sem rede de contactos?
Certificando-te: o processo certifica a tua prática e o coletivo traz os encargos. O teu trabalho é demonstrar pipelines operados com consequências reais; ligar cada projeto ao teu perfil, o nosso.
O dia a dia do ofício
O pipeline que rebenta a cada release, o experimento que ninguém encontra e o drift que o negócio deteta antes da plataforma. Menos heroísmos e mais modelos operados com rastreabilidade.
O título é inglês e o ofício, literal
Ingeniero de MLOps na Espanha, MLOps Engineer em todo o lado: a oferta titula o papel em inglês (992 ofertas ativas mencionam-no). O teu alias local fica na prosa; o literal do mercado abre a porta.
O que não é
Não és a equipa de dados nem uma mesa de DevOps: respondes pelo ciclo de vida do modelo. Se o encargo acaba numa aplicação contentorizada, essa fronteira tem a sua própria fila.
Com quem partilhas a produção
Um modelo em produção não vive só: quem entrega a app, quem assegura a plataforma e quem encaminha o dado cruzam o teu caminho em cada encargo.
DevOps Engineer
A fronteira direta: mesmo stack, artefato diferente. Se o encargo termina numa aplicação e não num modelo, a sua fila leva a entrega em container.
SRE
A operação que aguenta o tráfego: quando o modelo serve e é a plataforma que falha, a sua fila monta os SLO e a resposta a incidentes.
Platform Engineer
A capa de self-service sobre a qual apoias pipelines: quando a equipa cresce, a sua fila constrói a plataforma interna que os sustém.
Data Engineer
O canal que alimenta o retreino: Airflow, dbt e o histórico pronto. Sem dado versionado, o drift que vigias não tem causa a rastrear.
AI Engineer
O ponto de fusão 2026: evals e RAG em produção são LLMOps e o seu território ao mesmo tempo. Quando o encargo cruza para aplicação generativa, a sua fila entra.
As fronteiras entre estes papéis acordam-se em cada projeto: não as fixa o título.
Dê o próximo passo com a Shakers
Queres operar modelos que não caduquem?
Passa a certificação da Shakers e escolhe em que produção pões o teu ofício.
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