公的研究機関のデータ解析担当 → シリーズBのAIスタートアップのMLエンジニア

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

検収が終わればプロジェクトは成功、という評価軸に納得しきれていなかった。実際に使われているかどうかで評価される側に立ちたい、というのが転職を考えた一番の理由だった。

選考でネックになったこと

管理側に回って年数が経っており、直近で自分が手を動かした成果物を示せなかった。技術的な会話にはついていけるが、証拠がない。

どう進めたか

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。

不足していた領域を9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。

応募8社、書類通過4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8か月かかっている。

年収の動き

採用が長く埋まっていないポジションで、提示は相場の上限に寄っていた。結果として270万円の増加。希少性が価格に出たケース。

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。