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.
Чіткі відповіді на питання, які клієнти задають перед першим працевлаштуванням — решту обговоримо під час 30-хвилинної телефонної розмови.
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.
Класичний відбір за резюме практично не працює для таких нових посад — тому ми проводимо перевірку на основі практичних результатів та завдань: реалізованих проєктів, реальних завдань з дизайну чи розробки, а також написання оціночних робіт. Набір завдань є специфічним для кожної посади та задокументований, тож ви бачите, що саме перевірялося.
Перші 60 днів — це підтвердження: якщо кандидат не підходить, співпраця припиняється без будь-яких довгострокових зобов’язань — або ми замінимо профіль. Ризик неправильного підбору персоналу беремо на себе ми, а не ви.
З нашої мережі в Нідерландах, Україні, Угорщині, Румунії, Польщі та Болгарії — з точністю до ±1 CET та вільним володінням англійською мовою, щоб вони могли брати участь у ваших щоденних нарадах у прямому ефірі. Probegin укладає з ними договори та здійснює нарахування заробітної плати; для вас це означає роботу з одним голландським контрагентом.
Нам достатньо 30-хвилинної короткої презентації. Після цього ми надішлемо вам два-три перевірені профілі — ви проведете співбесіду та зробите вибір.
Замовити вступну консультацію