データ・AI/研究職 → 機械学習エンジニア

公的研究機関のデータ解析担当 → 大手Web企業のリサーチエンジニア

40歳/790万円 → 1060万円(+270万円)

転職前公的研究機関/データ解析担当(研究・アカデミア)
転職後大手Web企業/リサーチエンジニア(IT・AI)
年齢・経験年数40歳/前職9年
年収790万円 → 1060万円(+270万円)
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
効いた進め方副業・個人開発で実績を作った/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3社・内定1社/約7か月

転職前の状況

公的研究機関でデータ解析担当として9年。研究の質には自信があったが、成果が実用に届くまでの距離が遠かった。

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。40歳で790万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

IT・AIのスピード感を理解しないまま、前職の丁寧さを美点として語ってしまった。相手にとっては遅さの話に聞こえていた。

どう進めたか

週末に個人で作ったものを公開し、使われ方の数字まで自分で追った。実務経験の不足を、量ではなく一貫性で埋める形にした。

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3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7か月かかっている。

年収の動き

270万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

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。

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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