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.
Risposte dirette alle domande che i clienti pongono prima del primo incarico — il resto lo si chiarisce in una telefonata di 30 minuti.
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 selezione tradizionale basata sul curriculum non è quasi mai efficace per ruoli così nuovi: per questo motivo, valutiamo invece sulla base di risultati concreti ed esercitazioni: progetti portati a termine, attività di progettazione o sviluppo su sistema live e prove di valutazione. La serie di test è specifica per ogni ruolo e documentata, in modo che tu possa vedere esattamente cosa è stato valutato.
I primi 60 giorni lo dimostrano: se l’abbinamento non è quello giusto, il collocamento termina senza alcun impegno a lungo termine — oppure sostituiamo il profilo. Il rischio di un’assunzione sbagliata è a nostro carico, non a vostro.
Grazie alla nostra rete presente nei Paesi Bassi, in Ucraina, Ungheria, Romania, Polonia e Bulgaria — con un fuso orario di ±1 ora rispetto all’Europa centrale e un’ottima padronanza dell’inglese, in modo che possano partecipare in diretta alle vostre riunioni stand-up. Probegin si occupa dei contratti e delle buste paga; per voi c’è un unico interlocutore olandese.
Ci bastano 30 minuti per una breve presentazione. Seguiranno due o tre profili selezionati: tu li intervisti e scegli.
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