データ・AI/研究職 → 機械学習エンジニア

博士課程の研究開発 → 大手Web企業のリサーチエンジニア

32歳/410万円 → 550万円(+140万円)

転職前博士課程/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32歳/前職9年
年収410万円 → 550万円(+140万円)
転職のきっかけ会社・事業の将来性
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7社・書類通過2社・内定2社/約3か月

転職前の状況

9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

業界全体が縮小に向かっていることは社内でも共有されていた。ただ、具体的な手が打たれる気配はなく、待つ理由が見つからなかった。

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

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。

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2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

140万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

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。

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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