データ・AI/エンジニア → データエンジニア(データ基盤)
上場SaaS企業のバックエンドエンジニア → データ分析支援企業のアナリティクスエンジニア
39歳/720万円 → 770万円(+50万円)
| 転職前 | 上場SaaS企業/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/アナリティクスエンジニア(IT・データ) |
| 年齢・経験年数 | 39歳/前職6年 |
| 年収 | 720万円 → 770万円(+50万円) |
| 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/不足している知識を先に埋めた |
| 選考の状況 | 応募16社・書類通過9社・内定1社/約5か月 |
転職前の状況
上場SaaS企業で6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
社内では評価されている実感があった一方で、社外で通用する言葉に置き換えられるスキルが増えていない感覚があった。求人を眺めても、自分の経験がどの欄に当てはまるのか分からなかった。
選考でネックになったこと
設計はできるが実装から離れている、という状態が最も評価しにくいと、面接で率直に指摘された。
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。16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。
不足していた領域を8週間で最低限埋めることにし、範囲を絞って学習した。網羅ではなく、面接で論点になる部分だけに絞ったのが結果的に効いた。
応募16社、書類通過9社、最終面接まで進んだのが4社、内定1社。情報収集を始めてから内定まで約5か月かかっている。
年収の動き
50万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。
同じパターンの他の事例
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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