データ・AI/研究職 → 機械学習エンジニア
大手メーカーの研究所の研究員 → AI開発企業の機械学習エンジニア
40歳/560万円 → 640万円(+80万円)
| 転職前 | 大手メーカーの研究所/研究員(研究・アカデミア) |
|---|---|
| 転職後 | AI開発企業/機械学習エンジニア(IT・AI) |
| 年齢・経験年数 | 40歳/前職12年 |
| 年収 | 560万円 → 640万円(+80万円) |
| 転職のきっかけ | 年収の頭打ち |
| 選考の論点 | 業界の慣習・進め方の差 |
| 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6社・書類通過2社・内定1社/約6か月 |
転職前の状況
12年、研究に従事。手を動かす力はあったが、本番環境で動かし続ける経験がなかった。
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
前職では当たり前だった意思決定の順番が通用せず、面接での受け答えが噛み合わなかった。知識ではなく作法の差だった。
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。
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6社、書類通過2社、最終面接まで進んだのが1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
80万円の増加分の多くは、本人の評価というよりIT・AI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
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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