Álvaro
Data Scientist
“En un entorno con tanta incertidumbre, Shakers te da una capa de tranquilidad y confianza. Sin duda, lo que más me gusta es la flexibilidad y la posibilidad de tocar proyectos top.”
Unirme a ShakersShakers para talento experto
Construye tu carrera como Data Engineer
Proyectos donde el dato es tuyo: qué ingesta entra, cómo se transforma y con qué cadencia llega al warehouse. Shakers te conecta con proyectos alineados con tu stack, tarifa y disponibilidad.
El rol se lee en dos sitios: la oferta que pide «3+ años» en diez tecnologías y la guía de escuela que cuenta qué es un pipeline sin contar cómo se vive. Ninguno cuenta cómo se entra a construir la infraestructura de datos de una empresa por proyecto. Aquí va eso.
- Proyectos con alta remuneración
- Más continuidad entre proyectos
- Mayor reconocimiento por tu experiencia
+3.000
Proyectos tech publicados en Shakers
+90
Especialidades de Tech, Product y Data forman parte de Shakers
6 meses
Media de duración de un proyecto con Shakers
4.7/5
Satisfacción de nuestros AI Builders en Trustpilot
Carreras de AI Builders Impulsadas por Shakers
Descubre cómo otros AI Builders acceden a mejores proyectos, construyen su reputación y hacen crecer su carrera.
Amelia
AI Agent Developer
“Llevo años construyendo agentes de IA. Gracias a Shakers dejé de buscar clientes y empecé a elegir realmente en qué proyectos quería colaborar. Trabajo con algunas de las mejores empresas europeas, a mi tarifa, y me centro en lo que sé hacer y me apasiona: construir.”
Unirme a Shakers
Luz
Backend Developer & Data Engineer
“Shakers aporta mucho valor porque te conecta con proyectos más afinados, ya filtrados y mejor definidos. Te ahorra gran parte del trabajo inicial de entender al cliente, presupuestar y valorar si merece la pena, y eso hace que como freelance puedas ir mucho más directa a oportunidades que realmente encajan contigo.”
Unirme a Shakers
Rubén
Software Developer
“La vida como freelance tiene muchas cosas y no siempre es fácil. Nos gusta centrarnos en lo que sabemos hacer, pero también hay que gestionar clientes, facturación y buscar oportunidades. Para mí, Shakers ha sido clave porque hace esa prospección por mí, transmite confianza al cliente desde el primer momento y nos permite formar parte de una comunidad con entusiasmo real.”
Unirme a Shakers
Alejandro
AI Developer
“Shakers fue clave para sacar adelante mi empresa: me dio la flexibilidad para seguir trabajando como freelance mientras construía mi siguiente etapa. Sin Shakers, habría tenido que levantar financiación o retrasar el proyecto.”
Unirme a Shakers
Toño
Product Designer
“Con Shakers he conseguido proyectos recurrentes que me dan tranquilidad y margen para crecer como profesional. No es solo acceder a clientes de calidad: es sentir que tienes una red que te acompaña, te conecta con oportunidades reales y te ayuda a avanzar como freelance.”
Unirme a ShakersQué decide un ingeniero de datos y qué toca
Un ingeniero de datos (data engineer) construye la infraestructura con la que una empresa mueve y prepara sus datos: pipelines de ingesta, ETL y ELT que transforman el dato, data warehouse con orquestación y calidad controladas. Frente al analista, no interpreta el dato: lo hace llegar. Frente al data scientist, no predice: construye lo que sus modelos necesitan. El oficio se ejerce en SQL y Python, con Airflow para orquestar, Spark o Kafka para volumen y Docker y Kubernetes para desplegar.
Decides cómo entra el dato: la ingesta desde el ERP o el CRM, el ETL o ELT que lo transforma, la orquestación que programa el refresco y los controles de calidad que dejan pasar solo el dato fiable. También decides el esquema del warehouse y qué tabla no llega: un pipeline sin dueño no entra.
SQLPythonETLELTdata warehouseAirflowSparkKafkaDatabricksSnowflakeKubernetesDockercalidad del datoAWS
PipelinesETL ligeroData warehouseOrquestaciónCalidad del datoIngesta
Acceso gratuito y sin comisiones ocultas
Cómo funciona Shakers para el talento
Crea tu perfil
Cuéntanos quién eres, qué sabes hacer, en qué proyectos quieres trabajar y cuáles son tu disponibilidad y tarifa.
Consigue tu certificación
Certificamos tu experiencia y uso de IA para que las empresas entiendan y confíen en lo que puedes aportar.
Haz match con proyectos
Te conectamos con proyectos bien remunerados que encajan con tu expertise y tus preferencias.
Proyectos de Datos y Analítica a la altura de tus expectativas
Trabaja en proyectos reales, con equipos que necesitan tu expertise y sin perder tiempo buscando oportunidades.
Proyectos que encajan contigo
Colabora con empresas que necesitan tu stack y experiencia para llevar sus proyectos a producción.
Oportunidades que llegan a ti
Nuestro matching por IA conecta tu perfil con los proyectos que encajan con tus preferencias.
Tú construyes. Shakers se encarga del resto
Define tus condiciones según tu seniority. Nosotros gestionamos contratos, pagos y documentación.
Qué entrega un ingeniero de datos en un proyecto de Shakers
El encargo llega con la fuente
Shakers es infraestructura de contratación: el proyecto llega con las fuentes de datos y su cadencia, no con una lista de tecnologías.
Un pipeline que se sostiene solo
Entregas la ingesta, las transformaciones documentadas y el registro de cada ejecución, incluida la tabla que descartaste y por qué no entra.
Lo que pasa cuando el dato cambia
Fijas el refresco, qué ocurre cuando un esquema cambia y quién responde del número el día que la fuente falla.
Pipelines en producción, no maquetas
Haber movido datos reales con SQL y Python y saber contar qué pipeline se cayó, y qué hiciste cuando el esquema cambió sin avisar.
ETL, ELT o ninguno
Elegir el patrón por el volumen y la latencia del problema, no por moda. A veces la respuesta honesta es una vista sobre la fuente, y decirlo.
Hasta dónde llega tu encargo
Construyes el camino del dato; la interpretación y el dashboard son de otros. Si el proyecto pide análisis, lo dices al arrancar y no lo absorbes.
Preguntas frecuentes
Si tienes cualquier otra duda, escríbenos y te respondemos.
¿Cuál es la diferencia entre un data engineer y un data analyst?
El engineer construye el camino del dato: pipelines, ETL y warehouse. El analyst lo consume para responder preguntas del negocio. Sobre la misma infraestructura, la conversación que abres es distinta.
¿Qué conviene estudiar para trabajar de ingeniero de datos?
SQL es el idioma, Python el motor. La certificación de un vendor o un bootcamp abren la puerta, pero lo que se mide son entregas: un pipeline en producción vale más que cualquier temario.
¿Qué herramientas se usan a diario?
SQL y Python a diario, Airflow para orquestar y Spark o Kafka cuando el volumen crece. La plataforma exacta la manda el ecosistema del cliente, no la moda.
¿Cuánto se gana como ingeniero de datos freelance?
Se factura por proyecto, y la banda la fija el alcance: número de fuentes, volumen a mover y complejidad de las transformaciones. En Shakers acuerdas el presupuesto antes de aceptar.
¿Los proyectos de data engineering se pueden hacer en remoto?
Casi todos: los pipelines corren en la nube y las sesiones con la empresa se hacen en remoto. Solo algún despliegue interno pide presencialidad puntual.
¿Cómo se entra en Shakers siendo ingeniero de datos?
Creas tu perfil, superas el proceso de certificación y entras en el colectivo: solo el 4 por ciento lo consigue. Después eliges en qué proyectos de datos colaboras.
El día a día del oficio
La ingesta que se rompe cuando el esquema cambia, la transformación que nadie documentó y el pipeline que corre cada mañana sin mirar a nadie. Menos teoría de escuela y más pipelines en producción.
El mercado pide senior
2.504 ofertas tech activas en España mencionan data engineer, según el análisis de mercado de Shakers (n=29.242, septiembre de 2026), y la seniority domina: quien decide con el dato no puede pagarse un pipeline que falla.
Cómo se llega al oficio
Las puertas son varias: certificación de vendor, bootcamp o proyectos propios. La que vale en Shakers es la entrega: cada pipeline deja valoraciones que abren proyectos mayores.
Lo que no es este rol
No es un backend que guarda datos ni un analista que escribe SQL. Si tu fuerte es la consulta y el dashboard, tu rol es analista de datos; si es el modelo predictivo, data scientist.
Roles que cruzan un proyecto de datos
Cuatro roles del colectivo cruzan tu camino en un proyecto de datos, del que interpreta el resultado al que sostiene la infraestructura.
Data Analyst
Consume tus pipelines para construir los KPIs del negocio: cuando el dato falla, el dashboard miente y el encargo se para.
Data Scientist
Entrena sus modelos sobre los datos que tú preparas: sin dato fiable en producción, la predicción no sirve.
Backend Developer
Sus APIs y bases de datos son el origen de tus ingestas: cuando la fuente está mal, tu pipeline avisa y su encargo arranca.
AWS DevOps Engineer
El clúster y el coste de la nube donde corren tus pipelines: sin automatización, el dato se actualiza cuando se acuerda.
Las fronteras entre estos roles se acuerdan en cada proyecto: no las fija el título.
Da el siguiente paso con Shakers
¿Quieres proyectos donde el dato llegue fiable?
Supera la certificación de Shakers y elige en qué proyectos de data engineering colaboras.
