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DBエンジニア → 大手Web企業のアナリティクスエンジニア

32歳/520万円 → 720万円(+200万円)

転職前上場SaaS企業/DBエンジニア(IT・SIer)
転職後大手Web企業/アナリティクスエンジニア(IT・データ)
年齢・経験年数32歳/前職8年
年収520万円 → 720万円(+200万円)
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
効いた進め方不足している知識を先に埋めた/手を動かした証拠を用意した
選考の状況応募29社・書類通過14社・内定2社/約7か月

転職前の状況

上場SaaS企業でDBエンジニアとして8年。集計基盤の構築を一部担当したことがきっかけで、データ側に関心が向いた。

転職を考えたきっかけ

やっていることの難易度は上がっていた。ただ、それが社内の事情に固有の難しさであることにも気づいていた。32歳を過ぎて、その固有性が積み上がるほど動きにくくなることが不安だった。

選考でネックになったこと

長く使ってきた技術が応募先の環境と重ならず、書類の段階で止まることがあった。考え方は移せるはずだったが、それを示す材料がなかった。

どう進めたか

資格の取得より、応募先で使われている考え方の理解を優先した。用語を知っている状態ではなく、なぜその考え方を採るのかを説明できる状態を目標にした。

週末に小さなプロダクトを作り、要件の決め方から公開後の反応の見方までを一通り自分でやった。規模は小さいが、意思決定を全部自分で行った経験として面接で使えるようになった。

応募29社、書類通過14社、最終面接まで進んだのが3社、内定2社。情報収集を始めてから内定まで約7か月かかっている。

年収の動き

200万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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