データ・AI/エンジニア → データエンジニア(データ基盤)
大手SIer(独立系)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
39歳/660万円 → 750万円(+90万円)
| 転職前 | 大手SIer(独立系)/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 | 39歳/前職3年 |
| 年収 | 660万円 → 750万円(+90万円) |
| 転職のきっかけ | 年収の頭打ち |
| 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14社・書類通過5社・内定1社/約2か月 |
転職前の状況
大手SIer(独立系)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
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、660万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
3年かけて習熟した環境が、転職市場ではほとんど求人がないものだった。技術力の問題ではなく、置き場所の問題だった。
どう進めたか
応募先のプロダクトを実際に使い、改善案を資料にまとめて面接に持ち込んだ。外からの推測であることを断ったうえで提出したところ、議論の入り口として機能した。
不足していた領域を4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14社、書類通過5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2か月かかっている。
年収の動き
90万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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