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企業のインフラエンジニア → 上場SaaS企業のデータエンジニア
36歳/490万円 → 630万円(+140万円)
| 転職前 | 上場SaaS企業/インフラエンジニア(IT・SIer) |
|---|---|
| 転職後 | 上場SaaS企業/データエンジニア(IT・データ) |
| 年齢・経験年数 | 36歳/前職8年 |
| 年収 | 490万円 → 630万円(+140万円) |
| 転職のきっかけ | 年収の頭打ち |
| 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20社・書類通過11社・内定1社/約2か月 |
転職前の状況
上場SaaS企業で8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
社内でこれ以上年収を上げるには管理職の枠に入るしかなく、その枠が空くのは数年先だと分かっていた。時間で解決する問題ではないと判断した。
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。20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20社、書類通過11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2か月かかっている。
年収の動き
IT・SIerの経験とデータエンジニアの職種要件を両方満たす候補者が少なく、その希少性がそのまま140万円の差になった。同じ職種でも、前職の組み合わせによって提示額は変わる。
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。
キャリア相談について見る →