【東京・大阪・福岡】新規事業を支えるデータエンジニア(Power BI・SQL・生成AI活用)

Power BIのダッシュボード開発・改善、SQL・データ整備に加え、Text-to-SQL AgentやVibe Coding向けPower BI開発キットの開発も担当します。チームリーダーと目的・指標の定義を確認し、一つの表や機能など、経験に合う範囲から取り組んでいただきます。 ● 取り組むテーマの例 ・Power BIの表・グラフ・フィルタ、セマンティックモデル・DAX・Power Queryの実装と、利用者の声を踏まえた改善 ・SQLによる申込・利用・解約等の抽出・集計、Excel・CSVの型・重複・欠損の確認 ・SharePointとの接続・更新設定、Power BI Serviceへの発行・更新確認 ・継続率・期間比較等の検算、利用者向けの操作・指標説明の整理 ・自然言語からSQLを作るText-to-SQL Agentの開発(テーブル・指標情報の整備、生成SQLの検証) ・Vibe Coding向けPower BI開発キットの開発・改善(PBIT生成、共通部品・検証ツールの整備) ● 日々の業務の進め方 既存の帳票やSQL、モデルをAIと一緒に読み解き、指標の定義・対象期間・集計単位を確認します。AIにDAXやPower Queryの修正案を作ってもらい、件数・合計・比率、フィルタを変えたときの結果を元データと照合。画面が表示されたら終わりではなく、数字と操作の両方を確かめます。 SharePoint上の元データ、Power BIのモデル、公開先のレポートのつながりを確認し、ファイル同期・データ更新・再発行の違いを踏まえて運用します。生成AIに渡す情報は整理・マスキングし、機密情報を守りながら活用します。実務で見つけた課題をAgentや開発キットに反映し、作業の効率化につなげます。 ● ～新規事業立上げ×チーム作りを通し起業家に～ 弊社のミッションは「新規事業を生み出すこと」「CXOを輩出すること」です。 大手企業をクライアントとした事業立上げプロジェクト及びプロジェクトからカーブアウトする自社事業の立上げを行い、一定の実力がつくと即自分の組織・チーム・新ビジネスモデルを創っていきます。 上記過程を通し、起業家に必要な修羅場経験(失敗しながら成功の道を見出すハッチング)、チーム組成し率いる真のリーダーシップ形成、実務と直結した営業・マーケティング・財務・法務等の生きた知識習得などを行っていきます。また、直近の全社戦略的として、AI技術を新規事業に組み込むことと、AIを活用したビジネスモデル創出を重視しています。 社員一人一人が事業立上げを通じ、泥臭い現場経験や修羅場を潜り抜ける経験を積み、チーム一丸を作り出せる”起業家”の集団となることを目指しています。 困難な課題、厳しい意思決定の瞬間、経験したことのない修羅場を乗り越える中で自分の強みを伸ばし(強み=CxOの”x”要素)、正解がわからない状況を仲間とともに乗り越え、強い事業立上げチームを作ることに全社員が取り組んでいます。 ● 入社～1年後の成長ステップイメージ 社員の多くは新規事業立ち上げ未経験者ですが、採用面接から成長支援を行っており、 下記ステップを着実に進めることで成長する一歩を踏み出しています。 (1)採用面接 : 面接官が応募者の強みを掘り起こし、長期目標や成長に向けたロードマップのすり合わせ (2)新人研修 : 成長を実現のための考え方・事業創出/成長プロセスについて学び、ロードマップをアップデート (3)強み磨き : クライアントの事業立ち上げ支援案件に携わるにあたり、どのように価値を提供するのか、その中でどう成長するのか仮説を考え、上司・同僚とともに案件を遂行する中で、事業立ち上げに役立つ強みを磨く (4)クライアントの期待値越え : クライアントの期待値を越え続けることで、自社事業立ち上げに協力してくれる信頼関係を構築。信頼関係構築が見えてきたら、自身の部下を採用する権利を獲得し、事業立ち上げに向けたチーム作りを開始。

● 環境の特徴 ・データを整えるところから、Power BIで伝え、公開・更新するところまで経験できます ・事業担当者の疑問や反応に触れながら、「役に立つ集計・画面」を考えられます ・Power BI・SQLに生成AIの活用を組み合わせ、実務で使える引き出しを増やせます ● プライマルでの成長 たとえば同じ「継続率」でも、対象や期間が変われば、読み取れることが変わります。そうした違いを理解して実装する経験が、数字の意味を説明し、改善を提案できる力につながります。まずは担当する表や画面を確実に仕上げ、経験を重ねながら、モデルや指標の設計にも関わっていけます。 ● 実践的な学習環境 ・チームリーダーとの相談・レビューで、モデルと指標の理解、検証の進め方を学べます ・AIを使った修正から実機確認・公開・更新まで、実務の流れを経験できます ● 使用する主なツール・技術 ・レポート開発・共有 : Power BI Desktop/Service ・データ抽出・変換・指標計算 : SQL(Snowflake等)、Power Query(M)、DAX ・データ管理・連携 : SharePoint、Excel ・AIによる作業支援 : Copilot、Codex、ClaudeCode 担当テーマに応じて活用します。Python等によるデータ加工は、必要に応じて行います。 ● 社風 プライマルは、クライアントの新規事業を支援しながら、自分たちも事業づくりに挑む会社です。「挑戦と成長」を大切にし、まず小さく試し、うまくいかなかったことも次の改善につなげます。役職や入社年次に関係なく、気づいたことやアイデアを持ち寄り、チームで形にしていく文化があります。

・SQLの基礎知識(SELECT・JOIN・集計等)があり、既存SQLをAIや資料とともに読み解ける方 ・Power BIの基礎知識(DesktopとServiceの役割、PBIX/PBITの違い、セマンティックモデル・リレーション・DAX・Power Queryの用途) ・SharePointをデータソースとして接続し、認証・データ更新の設定をAIやドキュメントを参照しながら進められる方 ※実務年数やPythonの経験は問いません。学習・個人制作・業務改善での取り組みも対象です。

・Power BIのレポート作成、DAXメジャー・Power Query(M)の修正 ・Power BI Serviceへの発行、SharePoint連携、更新スケジュールやアクセス権の設定 ・Snowflake等でのSQL改修、業務指標の定義、継続率・解約率の分析 ・生成AIの基本的な使い方を理解し、SQLやDAX、Power BIの設定・不具合をAIと対話しながら調べ、結果を元データと照合できる方

・数字が合わないとき、定義やデータをたどって理由を確かめたくなる方 ・見やすい画面と正しい集計の両方にこだわりたい方 ・「何を知りたいのか」を聞き、必要な表や指標に落とし込む仕事に関心がある方 ・AIや新しいツールも試しながら、相談・レビューを通じて着実に仕事を進めたい方

正社員

428～780万円

(マネージャー : 1000～2000万 プロジェクトリーダー : 550～1060万) ●昇格平均年数 ・プロジェクトリーダー:約2年(最短1年3ヵ月) ・マネージャー:3年8か月(最短2年10カ月) ・CxO:5年4か月(最短8カ月) ●昇格時平均年齢 ・プロジェクトリーダー:27.8歳 ・マネージャー=31.8歳 ・CxO=33.6歳(最年少25歳)

東京都港区芝1-6-10芝SIAビル3F 大阪府大阪市中央区久太郎町3丁目1番29号　本町武田ビル3F 福岡県福岡市中央区天神4丁目8番25号　オフィスニューガイアNIKKO天神7F 転勤原則無し ※担当するプロジェクトにより、クライアントのオフィスに勤務することもあります。 ※拠点ごとに採用を進めています。また、自分のチームを作り、新たな拠点を設けることも可能です。

9:00～18:00 (休憩60分)

年間休日120日、完全週休2日制(土・日)、祝日、夏季休暇(有給消化にて取得)、年末年始休暇、忌引休暇

書籍購入費全額補助、成長表彰制度、イノベーションコイン、近住支援制度、副業不可、交通費全額支給 ※近住支援制度:クライアントオフィス及びPrimalオフィスから徒歩20分圏内(*Googlemapで測定​)に住む場合、月3万円以上の補助

雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金保険

屋内全面禁煙(オフィスによって喫煙室あり)

書類選考 → 一次面接(メンバー・マネージャー)→最終面接(役員・メンバー) ※候補者様とよりあったチームとマッチングできるよう、パネル面接形式を行っております