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システムエンジニア → データ分析支援企業のアナリティクスエンジニア
27歳/590万円 → 760万円(+170万円)
| 転職前 | 中堅の受託開発企業/システムエンジニア(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 | 27歳/前職5年 |
| 年収 | 590万円 → 760万円(+170万円) |
| 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 | 使ってきた技術が古い |
| 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10社・書類通過4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5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
5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
前任者との比較、着任前後の比較、他チームとの比較の3種類で数字を用意した。絶対値が出せない場合でも、比較なら示せることが多かった。
不足していた領域を10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10社、書類通過4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4か月かかっている。
年収の動き
IT・SIerの経験とアナリティクス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170万円の差になった。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。
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