データ・AI/機械学習エンジニア → 生成AI・LLMプロダクト

大手Web企業の機械学習エンジニア → 大手Web企業のAIプロダクトエンジニア

26歳/970万円 → 1310万円(+340万円)

転職前大手Web企業/機械学習エンジニア(IT・データ)
転職後大手Web企業/AIプロダクトエンジニア(AI・SaaS)
年齢・経験年数26歳/前職4年
年収970万円 → 1310万円(+340万円)
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10社・書類通過4社・内定2社/約2か月

転職前の状況

大手Web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

業界全体が縮小に向かっていることは社内でも共有されていた。ただ、具体的な手が打たれる気配はなく、待つ理由が見つからなかった。

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

10週間かけて、副業で小さく実務に近い案件を1件やり切った。規模は小さいが、社外で通用した証拠として面接で機能した。

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。

応募10社、書類通過4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2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340万円の増加。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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