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.
Duidelijke antwoorden op de vragen die klanten stellen vóór de eerste plaatsing — de rest wordt besproken tijdens een telefoongesprek van 30 minuten.
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.
Het klassieke screenen van cv’s werkt nauwelijks voor zulke nieuwe functies — daarom beoordelen we in plaats daarvan op basis van concrete resultaten en opdrachten: gerealiseerde projecten, live ontwerp- of ontwikkelopdrachten en het schrijven van evaluaties. De reeks toetsen is functiespecifiek en gedocumenteerd, zodat je precies kunt zien wat er is getest.
De eerste 60 dagen zijn het bewijs: als de match niet klopt, wordt de plaatsing beëindigd zonder langetermijnverplichting — of we vervangen het profiel. Het risico van een verkeerde aanwerving dragen wij, niet u.
Uit ons netwerk in Nederland, Oekraïne, Hongarije, Roemenië, Polen en Bulgarije — CET ±1 en vloeiend Engels, zodat ze live aan uw stand-ups kunnen deelnemen. Probegin sluit contracten met hen af en verzorgt hun salarisadministratie; u hebt één Nederlandse gesprekspartner.
Een korte beschrijving van 30 minuten is alles wat we nodig hebben. Daarna ontvang je twee tot drie gescreende profielen — jij voert de sollicitatiegesprekken, jij maakt de keuze.
Boek een kennismakingsgesprek