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。

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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