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 Databricks Engineer
Proyectos donde la plataforma es tuya: qué entra al lakehouse, cómo se transforma con Spark y quién accede a cada tabla del catálogo. Shakers te conecta con encargos alineados con tu stack, tarifa y disponibilidad.
El rol se lee en dos sitios: la oferta que pide «Delta Lake, Unity Catalog y Databricks SQL» en la misma línea y el tutorial que explica qué es un lakehouse sin contar cómo se gobierna uno de verdad. Aquí va lo segundo: cómo se entra a construirlo por proyecto.
- 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.”
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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.”
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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.”
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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 Databricks Engineer y qué toca
Un Databricks Engineer es el ingeniero de datos especializado en la plataforma de lakehouse de Databricks: construye las capas sobre Delta Lake, escribe los pipelines con Spark y PySpark y gobierna el acceso con Unity Catalog. Frente al data engineer genérico, no cambia de oficio: cambia de altura, batch y streaming sobre la misma plataforma que el negocio consulta con Databricks SQL. El oficio se ejerce en PySpark y SQL, con MLflow cuando el dato alimenta modelos, sobre AWS o Azure.
Decides la arquitectura de las zonas (bronze, silver, gold), el particionado que aguanta el crecimiento, qué trabajo va en streaming y qué en batch, y quién ve cada tabla del catálogo. También decides qué no entra al lakehouse: sin ese criterio, la plataforma se llena de datos sin dueño.
DatabricksDelta LakeSparkPySparkDatabricks SQLUnity CatalogDelta Live TablesMLflowAirflowPythonSQLdbtKafkaAWSAzurecoste de clúster
LakehouseDelta LakePipelines SparkUnity CatalogDatabricks SQLCoste
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 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 Databricks Engineer en un proyecto de Shakers
El encargo llega con el stack
Shakers es infraestructura de contratación: el proyecto llega con el workspace, las fuentes y su cadencia, no con una lista de tecnologías de moda.
Un lakehouse que se sostiene solo
Entregas las capas documentadas, los pipelines con su orquestación y el catálogo con permisos, incluida la tabla que descartaste y por qué.
Lo que pasa cuando el dato cambia
Fijas el refresco, qué ocurre cuando un esquema cambia sin avisar y quién responde del número el día que la fuente falla.
Lakehouse en producción, no demos
Haber gobernado datos reales con Delta Lake y saber contar qué job se cayó, y qué hiciste cuando la factura del clúster llegó alta.
Batch, streaming o vista
Elegir el patrón por la latencia del problema, no por el hype. A veces la respuesta honesta es una vista materializada, y decirlo.
Hasta dónde llega tu encargo
Construyes y gobiernas el lakehouse; el modelo es del scientist y la interpretación, del analista. Si el proyecto pide ML, lo dices al arrancar.
Preguntas frecuentes
Si tienes cualquier otra duda, escríbenos y te respondemos.
¿Databricks Engineer o data engineer?
Mismo oficio, distinta altura: el data engineering genérico mueve el dato con cualquier stack; la especialización Databricks lo hace sobre una plataforma concreta, con Delta Lake y Unity Catalog.
¿Qué conviene estudiar para trabajar con Databricks?
SQL y PySpark son el idioma, Spark el motor. La certificación de Databricks ordena el camino, pero lo que se mide son entregas: un lakehouse en producción vale más que cualquier temario.
¿Qué herramientas se usan a diario?
PySpark y SQL a diario, Delta Live Tables para los pipelines y Unity Catalog para el gobierno. La nube (AWS o Azure) la manda el cliente, no la moda.
¿Cuánto se gana como Databricks Engineer freelance?
Se factura por proyecto, y la banda la fija el alcance: fuentes a integrar, volumen y gobierno del catálogo. En Shakers el presupuesto llega antes de arrancar, no después.
¿Los proyectos con Databricks se pueden hacer en remoto?
Casi todos: el workspace vive en la nube y las sesiones con la empresa son remotas. Solo algún dato on-premise restrictivo pide presencialidad.
¿Cómo se entra en Shakers siendo Databricks Engineer?
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
El job que revienta cuando el dato crece, la tabla sin particionar que enciende la factura y el catálogo que nadie gobernó. Menos teoría de lakehouse y más capas en producción.
El mercado pide la plataforma
1.591 ofertas tech activas en España piden Databricks, según el análisis de mercado de Shakers (n=43.492, octubre de 2026): encargos de datos, MLOps y ciencia senior que ya no lo tratan como un extra del CV.
Cómo se llega al oficio
Data engineering primero, plataforma después: la certificación de Databricks ordena lo que sabes, pero lo que se mide son entregas. Cada lakehouse deja valoraciones que abren proyectos mayores.
Lo que no es este rol
No es un administrador de clústeres ni un científico de datos. Si tu fuerte es el modelo predictivo, tu rol es scientist; si mantener la infraestructura sin tocar pipelines, el vecino es el de plataformas.
Roles que cruzan un proyecto de lakehouse
Cuatro roles del colectivo cruzan tu camino en un proyecto de datos sobre Databricks, del que prepara las fuentes al que pone el modelo en producción.
Data Engineer
El oficio genérico del que este rol especializa: mueve el dato con cualquier stack y decide la plataforma después, no antes.
Data Scientist
Entrena sus modelos sobre el dato ya gobernado del lakehouse: sin capas fiables, la predicción no llega a ninguna parte.
Machine Learning Engineer
Pone esos modelos en producción con MLflow sobre la misma plataforma: el puente natural cuando el dato ya está en casa.
AWS Engineer
La cuenta y la red donde corre el workspace: sin esa base bien resuelta, el clúster paga el peaje en cada factura.
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 lakehouse sea tuyo?
Supera la certificación y elige en qué proyectos de datos sobre Databricks colaboras.
