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企業のマーケティング分析 → 大手Web企業のデータサイエンティスト
29歳/470万円 → 530万円(+60万円)
| 転職前 | 中堅IT企業/マーケティング分析(事業会社) |
|---|---|
| 転職後 | 大手Web企業/データサイエンティスト(IT・データ) |
| 年齢・経験年数 | 29歳/前職3年 |
| 年収 | 470万円 → 530万円(+60万円) |
| 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 | 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14社・書類通過8社・内定2社/約3か月 |
転職前の状況
中堅IT企業でマーケティング分析として3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
やっていることの難易度は上がっていた。ただ、それが社内の事情に固有の難しさであることにも気づいていた。29歳を過ぎて、その固有性が積み上がるほど動きにくくなることが不安だった。
選考でネックになったこと
職務経歴書が担当業務の羅列になっており、規模も変化量も書かれていなかった。良い仕事をした自覚はあったが、比較できる形になっていなかった。
どう進めたか
不足していた領域を7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。
週末に小さなプロダクトを作り、要件の決め方から公開後の反応の見方までを一通り自分でやった。規模は小さいが、意思決定を全部自分で行った経験として面接で使えるようになった。
応募14社、書類通過8社、最終面接まで進んだのが3社、内定2社。情報収集を始めてから内定まで約3か月かかっている。
年収の動き
年収が60万円上がったのは、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。データサイエンティ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
実務経験が足りないとき、最短の証明は職務経歴書の書き方ではなく、小さくても自分でやり切った1件だった。
同じパターンの他の事例
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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