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KI-native Rolle

Dateningenieur

Makes your data AI-ready — pipelines, quality gates and retrieval foundations, because agents are only as good as what they can reach.

Beginn innerhalb von 2 Wochen 60-tägige Testphase CET ±1 · EN C1
Was sie tun

The unglamorous work AI depends on.

01

Pipelines & warehousing

Reliable ETL/ELT into a warehouse your team and your agents can trust.

02

Embeddings & vector stores

The retrieval layer for RAG — chunking strategy, refresh jobs, index hygiene.

03

Data quality gates

Validation, deduplication and freshness checks — garbage stops before it reaches the model.

04

Schema & governance

Ownership, lineage and access — the audit answers before the auditor asks.

05

SaaS source integration

CRM, support, billing, product events — unified instead of scattered across ten tools.

06

Cost-efficient infrastructure

Storage and compute tuned so the data platform doesn't eat the AI budget.

Wenn Sie eine brauchen

Der Moment, in dem sich diese Rolle bezahlt macht.

Hired the week someone admits the RAG demo fails because the data is the problem — scattered, stale, duplicated and unowned.

Rückmeldungen, die wir von Kunden erhalten
Retrieval returns garbage
The model is fine; the data isn't
Häufiger Auslöser
Data scattered across tools
Ten SaaS silos, no single source of truth
Häufiger Auslöser
Compliance needs lineage
Auditors and the EU AI Act ask where data comes from
Häufiger Auslöser
Wie wir unsere Kandidaten prüfen

Die Bewertung erfolgte anhand der Arbeit, nicht anhand des Lebenslaufs.

Every data engineer on our bench has passed a role-specific battery — designed for the AI era, where the portfolio matters more than the years.

Pipeline design exercise

Messy multi-source data to unify — we score modeling choices and failure handling.

SQL & dbt depth

Hands-on, on real-shaped data. No whiteboard trivia.

Quality war stories

How they caught bad data before it hit production — or what they changed after it did.

Cost sense

We ask what their last platform cost and what they'd cut. Good data engineers know.

Wie das gut aussieht

Konkret: die ersten 90 Tage.

Every placement starts with agreed outcomes. This is the typical shape for a data engineer — calibrated to your context in the intro call.

01

Tag 1–30

Audits sources, schemas and quality; the data map exists and the worst pipeline is stabilized.

02

Tag 31–60

Core pipelines rebuilt with tests and freshness checks; the warehouse becomes trustworthy.

03

Tag 61–90

Retrieval layer feeding AI features properly; lineage documented for the auditors.

Auf der Bank

Fähigkeiten, die Sie erwarten können.

SQLdbtPythonwarehousesVektordatenbankenETL / ELTgovernanceAirflow
Verwandte Stellen

Werden oft gemeinsam engagiert.

KI-Ingenieur Ingenieur für KI-Automatisierung
Häufig gestellte Fragen

Hiring a data engineer, answered.

Klare Antworten auf die Fragen, die Kunden vor der ersten Vermittlung stellen – der Rest wird in einem 30-minütigen Telefonat geklärt.

Do we need a data engineer before hiring AI talent?

If your data is scattered and unowned — often yes, or in parallel: AI features are only as good as retrieval, and retrieval is only as good as the pipelines behind it.

Which stack do they work in?

SQL and Python as the core; dbt, Airflow-class orchestration, the major warehouses and vector stores on top. Tooling follows your estate — the discipline is what's constant.

Inwiefern unterscheidet sich die Überprüfung von Bewerbern für Stellen im Zeitalter der KI?

Bei so neuen Stellen funktioniert die klassische Lebenslaufprüfung kaum noch – daher prüfen wir stattdessen anhand von Arbeitsergebnissen und Aufgaben: bereits veröffentlichte Arbeiten, reale Design- oder Entwicklungsaufgaben sowie das Verfassen von Bewertungen. Die Testreihe ist rollenspezifisch und dokumentiert, sodass Sie genau sehen können, was geprüft wurde.

Wie funktioniert die 60-tägige Testphase?

Die ersten 60 Tage sind der Beweis: Wenn die Passung nicht stimmt, endet die Vermittlung ohne langfristige Verpflichtung – oder wir ersetzen das Profil. Das Risiko einer Fehlbesetzung tragen wir, nicht Sie.

Wo arbeiten diese Fachleute?

Aus unserem Netzwerk in den Niederlanden, der Ukraine, Ungarn, Rumänien, Polen und Bulgarien – CET ±1 und fließendes Englisch, sodass sie live an Ihren Standup-Meetings teilnehmen können. Probegin schließt die Verträge mit ihnen ab und übernimmt die Gehaltsabrechnung; Sie haben einen einzigen Ansprechpartner in den Niederlanden.

Beginnen Sie diese Woche

Meet your first data engineer candidates within days.

Ein 30-minütiges Gespräch reicht völlig aus. Anschließend erhalten Sie zwei bis drei geprüfte Profile – Sie führen die Vorstellungsgespräche und treffen die Auswahl.

Ein Kennenlerngespräch vereinbaren