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 → 上場SaaS企業のLLMエンジニア

42歳/650万円 → 890万円(+240万円)

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)
転職後上場SaaS企業/LLMエンジニア(AI・SaaS)
年齢・経験年数42歳/前職10年
年収650万円 → 890万円(+240万円)
転職のきっかけ意思決定の遅さ
選考の論点見せられる成果物がない
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21社・書類通過10社・内定2社/約8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10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。42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

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

応募先のプロダクトを実際に使い、改善案を資料にまとめて面接に持ち込んだ。外からの推測であることを断ったうえで提出したところ、議論の入り口として機能した。

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21社、書類通過10社、最終面接まで進んだのが4社、内定2社。情報収集を始めてから内定まで約8か月かかっている。

年収の動き

IT・データの経験とLLMエンジニアの職種要件を両方満たす候補者が少なく、その希少性がそのまま240万円の差になった。同じ職種でも、前職の組み合わせによって提示額は変わる。

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。

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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