データ・AI/エンジニア → データエンジニア(データ基盤)

事業会社の内製開発組織のDBエンジニア → シリーズCのSaaS企業のアナリティクスエンジニア

25歳/840万円 → 960万円(+120万円)

転職前事業会社の内製開発組織/DBエンジニア(IT・SIer)
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25歳/前職3年
年収840万円 → 960万円(+120万円)
転職のきっかけ特定ドメインの専門性
選考の論点使ってきた技術が古い
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23社・書類通過10社・内定1社/約6か月

転職前の状況

事業会社の内製開発組織で3年目。アプリケーション開発の求人は多いが単価の伸びが読めず、隣接する領域を調べ始めた。

転職を考えたきっかけ

幅広く担当できることが強みだと言われてきたが、裏返せば何の専門家でもなかった。25歳を境に、領域を絞って深さで勝負する方向へ切り替えることにした。

選考でネックになったこと

長く使ってきた技術が応募先の環境と重ならず、書類の段階で止まることがあった。考え方は移せるはずだったが、それを示す材料がなかった。

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23社、書類通過10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6か月かかっている。

年収の動き

採用が長く埋まっていないポジションで、提示は相場の上限に寄っていた。結果として120万円の増加。希少性が価格に出たケース。

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。

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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