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員 → 大手Web企業のMLエンジニア
41歳/630万円 → 1000万円(+370万円)
| 転職前 | 大手メーカーの研究所/研究員(研究・アカデミア) |
|---|---|
| 転職後 | 大手Web企業/MLエンジニア(IT・AI) |
| 年齢・経験年数 | 41歳/前職4年 |
| 年収 | 630万円 → 1000万円(+370万円) |
| 転職のきっかけ | 年収の頭打ち |
| 選考の論点 | 手を動かせないと見られる |
| 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7社・書類通過2社・内定1社/約3か月 |
転職前の状況
4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。41歳で630万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
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
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。
応募先のプロダクトを実際に使い、改善案を資料にまとめて面接に持ち込んだ。外からの推測であることを断ったうえで提出したところ、議論の入り口として機能した。
応募7社、書類通過2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
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370万円の増加。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
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。
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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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