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開発 → 大手Web企業のリサーチエンジニア
27歳/750万円 → 940万円(+190万円)
| 転職前 | 大手メーカーの研究所/研究開発(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 | 27歳/前職5年 |
| 年収 | 750万円 → 940万円(+190万円) |
| 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14社・書類通過8社・内定1社/約3か月 |
転職前の状況
大手メーカーの研究所で研究開発として5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。27歳で750万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
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
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。
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14社、書類通過8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3か月かかっている。
年収の動き
190万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。
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。
キャリア相談について見る →