データ・AI/機械学習エンジニア → 生成AI・LLMプロダクト
データ分析支援企業のデータサイエンティスト → シリーズBのAIスタートアップのLLMエンジニア
27歳/800万円 → 1030万円(+230万円)
| 転職前 | データ分析支援企業/データサイエンティスト(IT・データ) |
|---|---|
| 転職後 | シリーズBのAIスタートアップ/LLMエンジニア(AI・SaaS) |
| 年齢・経験年数 | 27歳/前職5年 |
| 年収 | 800万円 → 1030万円(+230万円) |
| 転職のきっかけ | 意思決定の遅さ |
| 選考の論点 | 使ってきた技術が古い |
| 効いた進め方 | 手を動かした証拠を用意した/副業・個人開発で実績を作った |
| 選考の状況 | 応募33社・書類通過18社・内定2社/約7か月 |
転職前の状況
データ分析支援企業でデータサイエンティストとして5年。既存の分析業務は回せていたが、社内で新しい技術を試す余地がほとんどなかった。
転職を考えたきっかけ
リスクを取らない判断が常に安全側として扱われる文化で、挑戦の総量が年々減っていた。27歳のうちに、意思決定が速い環境を経験しておきたかった。
選考でネックになったこと
5年かけて習熟した環境が、転職市場ではほとんど求人がないものだった。技術力の問題ではなく、置き場所の問題だった。
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。
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33社、書類通過18社、最終面接まで進んだのが3社、内定2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
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230万円の増加。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。
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。
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