公的研究機関のポスドク → AI開発企業の機械学習エンジニア

転職前の状況

10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

成果と報酬の連動が弱く、同期との差が年間で数十万円の範囲に収まる仕組みだった。37歳で800万円という水準そのものに不満はなかったが、この先の伸び方には納得できなかった。

選考でネックになったこと

37歳という年齢に対して、応募先が想定していたのは一段上の役割だった。実力の問題ではなく、期待値との差が最初の壁になった。

どう進めたか

不足していた領域を7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19社、書類通過8社、最終面接まで進んだのが2社、内定2社。情報収集を始めてから内定まで約4か月かかっている。

年収の動き

研究・アカデミアの経験と機械学習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260万円の差になった。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

実務経験が足りないとき、最短の証明は職務経歴書の書き方ではなく、小さくても自分でやり切った1件だった。