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インフラエンジニア → 上場SaaS企業のアナリティクスエンジニア
37歳/850万円 → 930万円(+80万円)
| 転職前 | 中堅の受託開発企業/インフラエンジニア(IT・SIer) |
|---|---|
| 転職後 | 上場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 | 37歳/前職3年 |
| 年収 | 850万円 → 930万円(+80万円) |
| 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 | 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24社・書類通過11社・内定1社/約8か月 |
転職前の状況
中堅の受託開発企業で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
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
不足していた領域を5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。
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24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8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80万円の差になった。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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