データ・AI/エンジニア → データエンジニア(データ基盤)

事業会社の内製開発組織のインフラエンジニア → データ分析支援企業のデータ基盤エンジニア

38歳/600万円 → 830万円(+230万円)

転職前事業会社の内製開発組織/インフラエンジニア(IT・SIer)
転職後データ分析支援企業/データ基盤エンジニア(IT・データ)
年齢・経験年数38歳/前職13年
年収600万円 → 830万円(+230万円)
転職のきっかけ特定ドメインの専門性
選考の論点手を動かせないと見られる
効いた進め方手を動かした証拠を用意した/成果を数字に置き換えた
選考の状況応募23社・書類通過14社・内定1社/約5か月

転職前の状況

事業会社の内製開発組織でインフラエンジニアとして13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

顧客の業界構造に詳しくなるほど提案の質が上がることを実感していた。その蓄積を次に持ち越せる場所へ移りたかった。

選考でネックになったこと

使っていた技術スタックが応募先と合わず、キャッチアップの意思をどう示すかが課題になった。「学習中です」という説明では足りなかった。

どう進めたか

応募先のプロダクトを実際に使い、改善案を資料にまとめて面接に持ち込んだ。外からの推測であることを断ったうえで提出したところ、議論の入り口として機能した。

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。23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。

応募23社、書類通過14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5か月かかっている。

年収の動き

230万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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