データ・AI/事業会社のアナリスト → データサイエンティスト
東証プライム上場企業の経営管理 → シリーズCのSaaS企業のデータアナリスト
35歳/600万円 → 650万円(+50万円)
| 転職前 | 東証プライム上場企業/経営管理(事業会社) |
|---|---|
| 転職後 | シリーズCのSaaS企業/データアナリスト(IT・データ) |
| 年齢・経験年数 | 35歳/前職9年 |
| 年収 | 600万円 → 650万円(+50万円) |
| 転職のきっかけ | 市場価値が上がっていない感覚 |
| 選考の論点 | 成果を数字で語れない |
| 効いた進め方 | 手を動かした証拠を用意した/成果を数字に置き換えた |
| 選考の状況 | 応募23社・書類通過12社・内定1社/約8か月 |
転職前の状況
東証プライム上場企業で9年目。独学で機械学習を学んでいたが、実務で使う機会が社内になかった。
転職を考えたきっかけ
同世代が事業会社やスタートアップへ移っていくのを見て、自分の経験が外でどう評価されるのかを一度確かめておきたくなった。すぐに転職するつもりはなく、情報収集から始めている。
選考でネックになったこと
数字は取れていたが社外秘の扱いが分からず、書くこと自体を避けていた。結果として、実態より小さく見える書類になっていた。
どう進めたか
直近で自分が書いたコードと設計資料を、公開できる形に整理した。量ではなく、判断の跡が読み取れる形にすることを優先した。
関わった案件を洗い出し、規模・期間・人数・変化量の4つを必ず添える形に統一した。守秘に触れる数字は比率に置き換える。23社に出した書類の中身は、この作業の前後で別物になった。
応募23社、書類通過12社、最終面接まで進んだのが1社、内定1社。情報収集を始めてから内定まで約8か月かかっている。
年収の動き
50万円の増加分の多くは、本人の評価というよりIT・データの相場そのものの差だった。同じ経験でも、置く場所を変えるだけで水準が変わる。
このケースから読み取れること
相場を知らないまま希望額を出すと、前職の水準がそのまま天井になる。動く前に、同じ経験が別の業界でいくらになるかを確かめておく価値がある。
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自分の場合はどうか、を確かめたいとき
事例は型であって、そのまま当てはまるものではありません。 いまの経歴でどのパターンに近いのか、何が論点になりそうかを整理したい方は、キャリア相談をご利用ください。
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