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バックエンドエンジニア → データ分析支援企業のデータ基盤エンジニア
40歳/450万円 → 670万円(+220万円)
| 転職前 | 事業会社の内製開発組織/バックエンドエンジニア(IT・SIer) |
|---|---|
| 転職後 | データ分析支援企業/データ基盤エンジニア(IT・データ) |
| 年齢・経験年数 | 40歳/前職8年 |
| 年収 | 450万円 → 670万円(+220万円) |
| 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 | 手を動かせないと見られる |
| 効いた進め方 | 成果を数字に置き換えた/手を動かした証拠を用意した |
| 選考の状況 | 応募32社・書類通過10社・内定2社/約8か月 |
転職前の状況
事業会社の内製開発組織でバックエンドエンジニアとして8年。集計基盤の構築を一部担当したことがきっかけで、データ側に関心が向いた。
転職を考えたきっかけ
同世代が事業会社やスタートアップへ移っていくのを見て、自分の経験が外でどう評価されるのかを一度確かめておきたくなった。すぐに転職するつもりはなく、情報収集から始めている。
選考でネックになったこと
使っていた技術スタックが応募先と合わず、キャッチアップの意思をどう示すかが課題になった。「学習中です」という説明では足りなかった。
どう進めたか
関わった案件を洗い出し、規模・期間・人数・変化量の4つを必ず添える形に統一した。守秘に触れる数字は比率に置き換える。32社に出した書類の中身は、この作業の前後で別物になった。
直近で自分が書いたコードと設計資料を、公開できる形に整理した。量ではなく、判断の跡が読み取れる形にすることを優先した。
応募32社、書類通過10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8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220万円の増加。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
狭く入って中で広げる進み方が機能している。最初から希望の役割で入ろうとすると、選考の難易度が跳ね上がる。
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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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