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.
Zwięzłe odpowiedzi na pytania, które klienci zadają przed pierwszym zleceniem — resztę omówimy podczas 30-minutowej rozmowy telefonicznej.
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.
Tradycyjna selekcja na podstawie CV praktycznie nie sprawdza się w przypadku tak nowych stanowisk — dlatego zamiast tego oceniamy kandydatów na podstawie konkretnych osiągnięć i zadań: zrealizowanych projektów, zadań związanych z projektowaniem lub tworzeniem oprogramowania w środowisku produkcyjnym oraz pisania recenzji. Zestaw testów jest dostosowany do konkretnego stanowiska i udokumentowany, dzięki czemu widać dokładnie, co zostało sprawdzone.
Pierwsze 60 dni są tego dowodem: jeśli kandydat nie spełnia oczekiwań, współpraca kończy się bez żadnych długoterminowych zobowiązań — albo zastępujemy daną osobę. Ryzyko związane z niewłaściwym zatrudnieniem ponosimy my, a nie Państwo.
Z naszej sieci obejmującej Holandię, Ukrainę, Węgry, Rumunię, Polskę i Bułgarię — CET ±1 oraz biegła znajomość języka angielskiego, dzięki czemu mogą na żywo uczestniczyć w waszych spotkaniach stand-up. Probegin zawiera z nimi umowy i zajmuje się ich rozliczeniami; dla was pozostaje jeden holenderski kontrahent.
Wystarczy 30-minutowa rozmowa wstępna. Następnie otrzymacie Państwo dwa lub trzy sprawdzone profile — przeprowadzacie rozmowę kwalifikacyjną i dokonujecie wyboru.
Umów się na rozmowę wprowadzającą