データ・AI/機械学習エンジニア → 生成AI・LLMプロダクト
AI開発企業の機械学習エンジニア → シリーズAのスタートアップのLLMエンジニア
26歳/840万円 → 1160万円(+320万円)
| 転職前 | AI開発企業/機械学習エンジニア(IT・データ) |
|---|---|
| 転職後 | シリーズAのスタートアップ/LLMエンジニア(AI・SaaS) |
| 年齢・経験年数 | 26歳/前職4年 |
| 年収 | 840万円 → 1160万円(+320万円) |
| 転職のきっかけ | 会社・事業の将来性 |
| 選考の論点 | 使ってきた技術が古い |
| 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25社・書類通過11社・内定1社/約4か月 |
転職前の状況
AI開発企業で4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
主要顧客への依存度が高く、その1社の方針で自分の仕事が決まる構造だった。会社の外に持ち出せる経験を積める場所を探し始めた。
選考でネックになったこと
4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
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。
週末に小さなプロダクトを作り、要件の決め方から公開後の反応の見方までを一通り自分でやった。規模は小さいが、意思決定を全部自分で行った経験として面接で使えるようになった。
応募25社、書類通過11社、最終面接まで進んだのが1社、内定1社。情報収集を始めてから内定まで約4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320万円の増加。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
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。
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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