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 MLOps Engineer
Proyectos donde la operación del modelo es el encargo: cómo se entrena, cómo se despliega y qué se vigila cuando los datos cambian. Shakers te conecta con equipos que tienen el modelo entrenado y necesitan que siga sirviendo.
El empleo MLOps en España es full-time en consultora e industria: Amaris, TECDATA, Airbus o METRICA titulan el rol en inglés. La vía de operar modelos por proyecto apenas tenía puerta local.
Esto no es una ruta de formación: es qué se opera en un encargo real, qué se te pide demostrar y dónde acaba tu territorio.
- 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.”
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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 ShakersLo que opera un MLOps Engineer cada semana
Un MLOps Engineer pone los modelos de machine learning en producción y los mantiene útiles: automatiza entrenamiento y despliegue con CI/CD, versiona datos y experimentos con MLflow, y vigila el drift con umbrales que deciden reentrenar. Su entregable es la operación, no el modelo entrenado.
Su frontera: el DevOps opera aplicaciones; el MLOps, artefactos que cambian aunque nadie toque el código. El ML Engineer entrena; el MLOps hace que siga sirviendo.
Automatizas el camino del modelo de commit a producción, versionas datos y experimentos en MLflow y vigilas el drift con umbrales que deciden reentrenar. También decides lo que no se automatiza: una alerta que nadie atiende se apaga con argumento. El modelo lo entrenó otro; que siga sirviendo, es tuyo.
PythonDockerKubernetesCI/CDMLflowKubeflowVertex AISageMakerAzure MLAirflowDatabricksTerraformKafkaGitMonitorización de drift
CI/CD de modelosVersionado de experimentosMLflowMonitorización de driftReentrenamientoKubeflow
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 MLOps Engineer en Shakers
El encargo llega con el modelo vivo
El modelo entrenado que caduca, el pipeline que no existe y el drift que nadie vigila: un problema de operación, no una lista de herramientas.
De commit a producción
Pipeline de entrenamiento y despliegue automatizado, experimentos versionados en MLflow y alertas de drift con dueño. Operación que el equipo entiende.
La plataforma que ya tienes
Kubernetes, CI/CD y una plataforma ML: Vertex AI, SageMaker o Azure ML. La herramienta es la de tu infraestructura, no la de moda.
Pipelines contados, no cursos
Haber industrializado modelos reales y saber contarlo: qué automatizaste, qué drift detectaste y cuántas veces reentrenaste sin incidencia.
Automatizar también es decidir
Elegir qué se automatiza y qué queda vigilado a mano: una alerta que nadie atiende se apaga con argumento. La operación estable es criterio.
Hasta dónde llega tu encargo
Operas el modelo; entrenarlo es del ML Engineer y la aplicación contenedora, del DevOps. Si el encargo cruza, se suma su fila.
Preguntas frecuentes
Si tienes cualquier otra duda, escríbenos y te respondemos.
¿Qué hace un MLOps Engineer por proyecto?
Pone modelos en producción y los mantiene útiles: pipelines, CI/CD, versionado de experimentos, drift y reentrenamiento. Un modelo concreto, un periodo y unos umbrales, sin plantilla fija.
¿Qué diferencia hay entre MLOps y DevOps?
El artefacto: DevOps entrega aplicaciones; MLOps opera modelos que se degradan cuando cambian los datos. Si vienes de DevOps, el stack te sobra y el artefacto te cambia el oficio.
¿Qué relación hay entre MLOps y LLMOps?
LLMOps es el mismo oficio sobre modelos de fundación: evals, RAG en producción y gateways. La oferta ya lo pide junto ('MLOps y LLMOps'); la especialización suma territorio al encargo.
¿Cuánto cobrar como MLOps Engineer freelance?
Lo marca el mecanismo: seniority, cloud o infraestructura propia, pipeline completo o auditoría, y días frente a proyecto. Las tarifas visibles son de otro mercado; tu presupuesto se cierra por encargo.
¿Hay encargo suficiente en España para el rol?
El empleo manda la señal: 992 ofertas tech en España mencionan MLOps y Infojobs lista 40 anuncios, con títulos literales en consultora e industria (análisis de mercado de Shakers, n=31.957, septiembre de 2026). La vía por proyecto es la que faltaba.
¿Cómo entro sin red de contactos?
Certificándote: el proceso certifica tu práctica y el colectivo trae los encargos. Tu trabajo es demostrar pipelines operados con consecuencias reales; conectar cada proyecto con tu perfil, nuestro.
El día a día del oficio
El pipeline que se rompe cada release, el experimento que nadie encuentra y el drift que el negocio detecta antes que la plataforma. Menos heroísmos y más modelos operados con trazabilidad.
El título es inglés y el oficio, literal
Ingeniero de MLOps, la forma castellana de nombrar el rol, existe en la oferta; el mercado titula MLOps Engineer. 992 ofertas tech activas en España mencionan MLOps, con títulos literales en Amaris, TECDATA o Airbus (análisis de mercado de Shakers, n=31.957, septiembre de 2026). Tu título es inglés también aquí; tu encargo, que el modelo siga sirviendo.
De DevOps a MLOps sin empezar de cero
Kubernetes, Terraform y CI/CD ya los dominas si vienes de DevOps; lo nuevo es el artefacto: datos que cambian, modelos que se degradan, experimentos que versionar. Media batalla está ganada; la otra media se aprende operando.
La capa LLMOps ya está aquí
Evals, RAG en producción y gateways: la operación de modelos de fundación entra en el mismo encargo. Especialización que suma territorio al oficio, no un rol que lo parte.
Con quién compartes la producción
Un modelo en producción no vive solo: quien entrega la app, quien asegura la plataforma y quien canaliza el dato cruzan tu camino en cada encargo.
DevOps Engineer
La frontera directa: mismo stack, artefacto distinto. Si el encargo termina en una aplicación y no en un modelo, su fila lleva la entrega contenedora.
SRE
La operación que aguanta tráfico: cuando el modelo sirve y la plataforma es la que falla, su fila monta los SLO y la respuesta a incidencias.
Platform Engineer
La capa de self-service sobre la que apoyas pipelines: cuando el equipo crece, su fila construye la plataforma interna que los sostiene.
Data Engineer
El canal que alimenta el reentrenamiento: Airflow, dbt y el histórico listo. Sin dato versionado, el drift que vigilas no tiene causa que rastrear.
AI Engineer
El punto de fusión 2026: evals y RAG en producción son LLMOps y su territorio a la vez. Cuando el encargo cruza a aplicación generativa, su fila entra.
Las fronteras entre estos roles se acuerdan en cada proyecto: no las fija el título.
Da el siguiente paso con Shakers
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