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バックエンドエンジニア → 大手Web企業のデータエンジニア
26歳/750万円 → 930万円(+180万円)
| 転職前 | 中堅の受託開発企業/バックエンドエンジニア(IT・SIer) |
|---|---|
| 転職後 | 大手Web企業/データエンジニア(IT・データ) |
| 年齢・経験年数 | 26歳/前職4年 |
| 年収 | 750万円 → 930万円(+180万円) |
| 転職のきっかけ | 年収の頭打ち |
| 選考の論点 | 専門が狭すぎる |
| 効いた進め方 | 成果を数字に置き換えた/手を動かした証拠を用意した |
| 選考の状況 | 応募20社・書類通過9社・内定1社/約6か月 |
転職前の状況
中堅の受託開発企業で4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
4年同じ領域を深く担当してきたぶん、その領域を持たない会社では評価しようがなかった。深さが、そのまま応募できる先の少なさになっていた。
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。20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。
直近で自分が書いたコードと設計資料を、公開できる形に整理した。量ではなく、判断の跡が読み取れる形にすることを優先した。
応募20社、書類通過9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6か月かかっている。
年収の動き
IT・SIerの経験とデータ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180万円の差になった。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
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。
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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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