データ分析支援企業のバックエンドエンジニア → 上場SaaS企業のMLエンジニア

転職前の状況

データ分析支援企業で10年目。個人で試している内容と、業務で求められる内容の差が広がっていた。

転職を考えたきっかけ

社内では評価されている実感があった一方で、社外で通用する言葉に置き換えられるスキルが増えていない感覚があった。求人を眺めても、自分の経験がどの欄に当てはまるのか分からなかった。

選考でネックになったこと

関わった仕事はすべて社外に出せないもので、選考で示せる実物がなかった。話せることと見せられることの差が、そのまま評価の差になった。

どう進めたか

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。

不足していた領域を3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。

応募8社、書類通過3社、最終面接まで進んだのが3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

110万円の増加分の多くは、本人の評価というよりAI・SaaS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。