大手サービス業のデータアナリスト → 上場SaaS企業のデータサイエンティスト

転職前の状況

大手サービス業で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

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

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

資格の取得より、応募先で使われている考え方の理解を優先した。用語を知っている状態ではなく、なぜその考え方を採るのかを説明できる状態を目標にした。

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29社、書類通過15社、最終面接まで進んだのが3社、内定1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

230万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。