Опубликовано 16 марта 2026 г.

Junior Data Engineer / Разработчик ETL в Аксиоматика Волгоград

Building iconв офис
Money bag iconот 50 000 ₽

Аксиоматика - это IT-компания. Мы делаем сервисы для финансовых, микрофинансовых организаций, страховых компаний и банков.

Аксиоматика прошла путь от подбора лучших решений и развёртывания на своей инфраструктуре, до создания собственных продуктов позволяющих быстро и качественно принимать финансовые решения и не только.
Команда талантливых сотрудников ежедневно трудится над созданием простых и уникальных продуктов, подстраиваемых под каждого заказчика.

Ищем в команду новых сильных коллег для развития наших продуктов.

Наш стек: PostgreSQL, MS SQL Server.

Что нужно будет делать:

  • Сопровождение существующих систем (хранилища данных, ETL, информационные системы);

  • Разработка и внедрение хранилищ данных, разработка ETL-процессов.

Что нам важно в вас:

  • Высшее или незаконченное высшее профильное образование;

  • Знание основ работы реляционных БД;

  • Базовые знания SQL;

  • Желание учиться и изучать новые технологии.

Будет плюсом:

  • Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL, MS SQL Server и др.);

  • Опыт работы с любой ETL-платформой и/или инструментами построения отчетов.

Что мы предлагаем:

  • Конкурентная официальная заработанная плата. Ежемесячный доход 50 000 руб. (возможны другие суммы, обсуждается с кандидатом при оценке проф. компетенций);

  • График работы 5/2 пн-пт с 09:00 до 18:00 выходные сб-вс (возможны другие графики, обсуждаются индивидуально);

  • Уютный офис в Ворошиловском районе с шикарным видом на Волгу, безлимитный кофе и вкусняшки;

  • Ежегодный выездной корпоратив в другие города, изучение английского в офисе, мини спортивный зал, дополнительные "плюшки" после первого года работы в компании;

  • Оформление по ТК РФ.

АК

Аксиоматика

Волгоград

Получить оффер

Похожие вакансии

Это единственная вакансия по вашему фильтру
вакансии джуниор
как откликнуться на вакансию
примеры вакансий junior
вакансии по Data Science
стажировки по Data Science