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.
Des réponses claires aux questions que se posent les clients avant la première mise en relation — le reste se règle en un appel de 30 minutes.
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 sélection classique sur CV ne fonctionne pratiquement pas pour des postes aussi récents ; c’est pourquoi nous nous appuyons plutôt sur des réalisations concrètes et des exercices : projets menés à bien, tâches de conception ou de développement en conditions réelles, et rédaction d’évaluations. La série de tests est spécifique à chaque poste et documentée, ce qui vous permet de voir exactement ce qui a été évalué.
Les 60 premiers jours en sont la preuve : si le profil ne correspond pas, le placement prend fin sans engagement à long terme — ou nous remplaçons le profil. C'est nous qui assumons le risque d'un mauvais recrutement, pas vous.
Issus de notre réseau présent aux Pays-Bas, en Ukraine, en Hongrie, en Roumanie, en Pologne et en Bulgarie — avec un décalage horaire de ±1 heure par rapport à l'heure centrale et une maîtrise parfaite de l'anglais, ce qui leur permet de participer en direct à vos réunions « stand-up ». Probegin se charge de leurs contrats et de leur paie ; vous n'avez qu'un seul interlocuteur néerlandais.
Il nous suffit d'un entretien préliminaire de 30 minutes. Nous vous proposons ensuite deux ou trois profils présélectionnés : vous menez les entretiens, vous faites votre choix.
Prendre rendez-vous pour un entretien de présentation