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.
Respostas diretas às perguntas que os clientes fazem antes da primeira colocação — o resto é uma chamada 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.
A análise clássica de currículos quase não funciona para funções tão recentes — por isso, avaliamos com base em trabalhos concretos e exercícios: projetos concluídos, tarefas reais de design ou desenvolvimento e redação de avaliações. O conjunto de testes é específico para cada função e está documentado, pelo que pode ver exatamente o que foi avaliado.
Os primeiros 60 dias são a prova: se a correspondência não for a adequada, o processo de colocação termina sem qualquer obrigação a longo prazo — ou substituímos o perfil. O risco de uma contratação errada é da nossa responsabilidade, não sua.
A partir da nossa rede nos Países Baixos, Ucrânia, Hungria, Roménia, Polónia e Bulgária — CET ±1 e inglês fluente, para que possam participar nas vossas reuniões diárias em direto. A Probegin celebra os contratos e trata da folha de pagamentos; ficam com um único interlocutor neerlandês.
Basta-nos uma apresentação de 30 minutos. Seguem-se dois a três perfis pré-selecionados — é a si que cabe a entrevista e a escolha.
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