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
中堅IT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
37歳/680万円 → 900万円(+220万円)
| 転職前 | 中堅IT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 | 37歳/前職5年 |
| 年収 | 680万円 → 900万円(+220万円) |
| 転職のきっかけ | 年収の頭打ち |
| 選考の論点 | 手を動かせないと見られる |
| 効いた進め方 | 不足している知識を先に埋めた/手を動かした証拠を用意した |
| 選考の状況 | 応募16社・書類通過5社・内定2社/約5か月 |
転職前の状況
中堅IT企業で経営管理として5年。集計と資料作成が業務の大半で、分析の結果が意思決定に届く前に止まることが多かった。
転職を考えたきっかけ
成果と報酬の連動が弱く、同期との差が年間で数十万円の範囲に収まる仕組みだった。37歳で680万円という水準そのものに不満はなかったが、この先の伸び方には納得できなかった。
選考でネックになったこと
管理側に回って年数が経っており、直近で自分が手を動かした成果物を示せなかった。技術的な会話にはついていけるが、証拠がない。
どう進めたか
不足していた領域を10週間で最低限埋めることにし、範囲を絞って学習した。網羅ではなく、面接で論点になる部分だけに絞ったのが結果的に効いた。
応募先のプロダクトを実際に使い、改善案を資料にまとめて面接に持ち込んだ。外からの推測であることを断ったうえで提出したところ、議論の入り口として機能した。
応募16社、書類通過5社、最終面接まで進んだのが4社、内定2社。情報収集を始めてから内定まで約5か月かかっている。
年収の動き
年収が220万円上がったのは、職種が変わったからというより、担当する範囲が広がったことに対する評価だった。データアナリストとしての実績はまだないため、入社時点では実力ではなく期待値に対する提示だという説明を受けている。
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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