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
大手小売企業のデータアナリスト → シリーズCのSaaS企業のアナリティクスエンジニア
29歳/580万円 → 790万円(+210万円)
| 転職前 | 大手小売企業/データアナリスト(事業会社) |
|---|---|
| 転職後 | シリーズCのSaaS企業/アナリティクスエンジニア(IT・データ) |
| 年齢・経験年数 | 29歳/前職6年 |
| 年収 | 580万円 → 790万円(+210万円) |
| 転職のきっかけ | 年収の頭打ち |
| 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/不足している知識を先に埋めた |
| 選考の状況 | 応募29社・書類通過14社・内定1社/約3か月 |
転職前の状況
大手小売企業でデータアナリストとして6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
評価は悪くなく、等級も順調に上がっていた。ただ、社内の賃金テーブルを見ると、次の等級に上がっても増える額は限られていて、580万円の先が見えてしまっていた。
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
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。
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。
応募29社、書類通過14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
210万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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