データ・AI/エンジニア → データエンジニア(データ基盤)

中堅の受託開発企業のDB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/750万円 → 800万円(+50万円)

転職前中堅の受託開発企業/DB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14年
年収750万円 → 800万円(+50万円)
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/不足している知識を先に埋めた
選考の状況応募9社・書類通過5社・内定1社/約4か月

転職前の状況

中堅の受託開発企業で14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。9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9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9社、書類通過5社、最終面接まで進んだのが2社、内定1社。情報収集を始めてから内定まで約4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

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。

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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