大学・大学院の研究員 → 上場SaaS企業のMLエンジニア

転職前の状況

大学・大学院で研究員として14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

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

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

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。

6週間かけて、副業で小さく実務に近い案件を1件やり切った。規模は小さいが、社外で通用した証拠として面接で機能した。

応募22社、書類通過12社、最終面接まで進んだのが4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

研究・アカデミアの経験とML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270万円の差になった。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

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。