Makes your data AI-ready — pipelines, quality gates and retrieval foundations, because agents are only as good as what they can reach.
Reliable ETL/ELT into a warehouse your team and your agents can trust.
The retrieval layer for RAG — chunking strategy, refresh jobs, index hygiene.
Validation, deduplication and freshness checks — garbage stops before it reaches the model.
Ownership, lineage and access — the audit answers before the auditor asks.
CRM, support, billing, product events — unified instead of scattered across ten tools.
Storage and compute tuned so the data platform doesn't eat the AI budget.
Hired the week someone admits the RAG demo fails because the data is the problem — scattered, stale, duplicated and unowned.
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.
Messy multi-source data to unify — we score modeling choices and failure handling.
Hands-on, on real-shaped data. No whiteboard trivia.
How they caught bad data before it hit production — or what they changed after it did.
We ask what their last platform cost and what they'd cut. Good data engineers know.
Every placement starts with agreed outcomes. This is the typical shape for a data engineer — calibrated to your context in the intro call.
Audits sources, schemas and quality; the data map exists and the worst pipeline is stabilized.
Core pipelines rebuilt with tests and freshness checks; the warehouse becomes trustworthy.
Retrieval layer feeding AI features properly; lineage documented for the auditors.
Respuestas directas a las preguntas que plantean los clientes antes de la primera colocación; el resto se trata en una llamada de 30 minutos.
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.
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.
La selección clásica basada en el currículum apenas funciona para puestos tan nuevos, por lo que, en su lugar, evaluamos a los candidatos a partir de sus trabajos y ejercicios: proyectos finalizados, tareas de diseño o desarrollo en entorno real y redacción de evaluaciones. El conjunto de pruebas es específico para cada puesto y está documentado, por lo que puedes ver exactamente qué se ha evaluado.
Los primeros 60 días lo demuestran: si la persona no encaja, la contratación finaliza sin ningún compromiso a largo plazo, o bien sustituimos el perfil. El riesgo de una contratación errónea recae sobre nosotros, no sobre vosotros.
Procedentes de nuestra red en los Países Bajos, Ucrania, Hungría, Rumanía, Polonia y Bulgaria — con una diferencia horaria de CET ±1 y un dominio fluido del inglés, para que puedan participar en directo en vuestras reuniones diarias. Probegin se encarga de sus contratos y nóminas; tú tienes un único interlocutor neerlandés.
Solo necesitamos una presentación de 30 minutos. A continuación, te enviaremos entre dos y tres perfiles seleccionados: tú los entrevistas y tú eliges.
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