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
大手小売企業の営業企画 → 大手Web企業のアナリティクスエンジニア
34歳/770万円 → 870万円(+100万円)
| 転職前 | 大手小売企業/営業企画(事業会社) |
|---|---|
| 転職後 | 大手Web企業/アナリティクスエンジニア(IT・データ) |
| 年齢・経験年数 | 34歳/前職11年 |
| 年収 | 770万円 → 870万円(+100万円) |
| 転職のきっかけ | 社内に学べる人がいない |
| 選考の論点 | 資格はあるが実務がない |
| 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21社・書類通過7社・内定1社/約8か月 |
転職前の状況
大手小売企業で11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
外部の勉強会で同世代の水準を知り、社内の常識とのずれに気づいた。環境を変えないと差が開く一方だと考えた。
選考でネックになったこと
資格は取っていたが、それを使った実務の経験がなかった。書類は通るものの、面接で具体例を求められると答えが薄くなった。
どう進めたか
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。
定性的な表現を一度すべて削り、数字が入らない実績は書かないというルールで再構成した。書ける実績は半分以下に減ったが、面接の議論が具体的になった。
応募21社、書類通過7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
100万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
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。
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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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