データ・AI/機械学習エンジニア → 生成AI・LLMプロダクト
上場SaaS企業のバックエンドエンジニア → 大手Web企業のLLMエンジニア
35歳/660万円 → 870万円(+210万円)
| 転職前 | 上場SaaS企業/バックエンドエンジニア(IT・データ) |
|---|---|
| 転職後 | 大手Web企業/LLMエンジニア(AI・SaaS) |
| 年齢・経験年数 | 35歳/前職11年 |
| 年収 | 660万円 → 870万円(+210万円) |
| 転職のきっかけ | 意思決定の遅さ |
| 選考の論点 | 成果を数字で語れない |
| 効いた進め方 | 副業・個人開発で実績を作った/手を動かした証拠を用意した |
| 選考の状況 | 応募32社・書類通過15社・内定1社/約3か月 |
転職前の状況
上場SaaS企業で11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
一つの判断に稟議と根回しが必要で、正しさよりも通しやすさで案が選ばれる場面が増えていた。速く試して直す進め方ができる環境に移りたいと考えるようになった。
選考でネックになったこと
職務経歴書が担当業務の羅列になっており、規模も変化量も書かれていなかった。良い仕事をした自覚はあったが、比較できる形になっていなかった。
どう進めたか
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。
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。
応募32社、書類通過15社、最終面接まで進んだのが4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
210万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。
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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