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データ・AI

研究職 → 機械学習エンジニア

モデルを作る力より、動く形にして運用に乗せた経験が問われる。論文と実装の両方を持っている人は少なく、評価は高い。

研究の経験を活かして機械学習エンジニアになれますか。

この移動の事例を25件掲載しています。 この25件の中で選考の論点になっていたのは、 「業界の慣習・進め方の差」、「手を動かせないと見られる」、「年齢に対してポジションが見合わない」。 年収は25件すべてで上がっています。

※ 市場全体の統計ではなく、この事例集に収録した25件の内訳です。

このパターンでよくある壁

  • 業界の慣習・進め方の差11件
  • 手を動かせないと見られる7件
  • 年齢に対してポジションが見合わない7件

効いた進め方

  • 副業・個人開発で実績を作った18件
  • 手を動かした証拠を用意した18件
  • 不足している知識を先に埋めた14件

事例25件

  1. CASE 01 大手メーカーの研究所の研究員 → AI開発企業のMLエンジニア 34歳／480万円 → 680万円（+200万円） 研究・アカデミアの研究員からMLエンジニアへ。選考の論点は「業界の慣習・進め方の差」。副業・個人開発で実績を作ったことで前に進んだケース。 30代 500〜700万円 自社プロダクトに関わりたい
  2. CASE 02 大手メーカーの研究所のポスドク → AI開発企業のMLエンジニア 26歳／700万円 → 1030万円（+330万円） 研究・アカデミアのポスドクからMLエンジニアへ。選考の論点は「業界の慣習・進め方の差」。手を動かした証拠を用意したことで前に進んだケース。 20代 900〜1200万円 年収の頭打ち
  3. CASE 03 大手メーカーの研究所の研究員 → AI開発企業の機械学習エンジニア 40歳／560万円 → 640万円（+80万円） 研究・アカデミアの研究員から機械学習エンジニアへ。選考の論点は「業界の慣習・進め方の差」。不足している知識を先に埋めたことで前に進んだケース。 40代 500〜700万円 年収の頭打ち
  4. CASE 04 公的研究機関のデータ解析担当 → シリーズBのAIスタートアップのMLエンジニア 36歳／650万円 → 920万円（+270万円） 研究・アカデミアのデータ解析担当からMLエンジニアへ。選考の論点は「手を動かせないと見られる」。手を動かした証拠を用意したことで前に進んだケース。 30代 900〜1200万円 自社プロダクトに関わりたい
  5. CASE 05 公的研究機関のポスドク → AI開発企業の機械学習エンジニア 37歳／800万円 → 1060万円（+260万円） 研究・アカデミアのポスドクから機械学習エンジニアへ。選考の論点は「年齢に対してポジションが見合わない」。不足している知識を先に埋めたことで前に進んだケース。 30代 900〜1200万円 年収の頭打ち
  6. CASE 06 博士課程のデータ解析担当 → 大手Web企業のMLエンジニア 29歳／470万円 → 590万円（+120万円） 研究・アカデミアのデータ解析担当からMLエンジニアへ。選考の論点は「手を動かせないと見られる」。副業・個人開発で実績を作ったことで前に進んだケース。 20代 500〜700万円 会社・事業の将来性
  7. CASE 07 大手メーカーの研究所の研究開発 → シリーズBのAIスタートアップのMLエンジニア 35歳／750万円 → 860万円（+110万円） 研究・アカデミアの研究開発からMLエンジニアへ。選考の論点は「年齢に対してポジションが見合わない」。手を動かした証拠を用意したことで前に進んだケース。 30代 700〜900万円 自社プロダクトに関わりたい
  8. CASE 08 公的研究機関のポスドク → 上場SaaS企業のリサーチエンジニア 38歳／630万円 → 690万円（+60万円） 研究・アカデミアのポスドクからリサーチエンジニアへ。選考の論点は「業界の慣習・進め方の差」。副業・個人開発で実績を作ったことで前に進んだケース。 30代 500〜700万円 自社プロダクトに関わりたい
  9. CASE 09 大学・大学院の研究員 → AI開発企業の機械学習エンジニア 31歳／470万円 → 660万円（+190万円） 研究・アカデミアの研究員から機械学習エンジニアへ。選考の論点は「年齢に対してポジションが見合わない」。手を動かした証拠を用意したことで前に進んだケース。 30代 500〜700万円 年収の頭打ち
  10. CASE 10 公的研究機関のデータ解析担当 → 大手Web企業のリサーチエンジニア 40歳／790万円 → 1060万円（+270万円） 研究・アカデミアのデータ解析担当からリサーチエンジニアへ。選考の論点は「業界の慣習・進め方の差」。副業・個人開発で実績を作ったことで前に進んだケース。 40代 900〜1200万円 年収の頭打ち
  11. CASE 11 博士課程の研究員 → 上場SaaS企業のMLエンジニア 26歳／540万円 → 750万円（+210万円） 研究・アカデミアの研究員からMLエンジニアへ。選考の論点は「業界の慣習・進め方の差」。手を動かした証拠を用意したことで前に進んだケース。 20代 700〜900万円 年収の頭打ち
  12. CASE 12 大手メーカーの研究所の研究開発 → 大手Web企業のリサーチエンジニア 27歳／750万円 → 940万円（+190万円） 研究・アカデミアの研究開発からリサーチエンジニアへ。選考の論点は「業界の慣習・進め方の差」。不足している知識を先に埋めたことで前に進んだケース。 20代 900〜1200万円 年収の頭打ち
  13. CASE 13 大学・大学院の研究員 → AI開発企業のMLエンジニア 26歳／760万円 → 1000万円（+240万円） 研究・アカデミアの研究員からMLエンジニアへ。選考の論点は「年齢に対してポジションが見合わない」。不足している知識を先に埋めたことで前に進んだケース。 20代 900〜1200万円 年収の頭打ち
  14. CASE 14 博士課程の研究開発 → シリーズBのAIスタートアップのリサーチエンジニア 42歳／710万円 → 850万円（+140万円） 研究・アカデミアの研究開発からリサーチエンジニアへ。選考の論点は「手を動かせないと見られる」。副業・個人開発で実績を作ったことで前に進んだケース。 40代 700〜900万円 会社・事業の将来性
  15. CASE 15 大学・大学院の研究員 → 上場SaaS企業のMLエンジニア 40歳／610万円 → 880万円（+270万円） 研究・アカデミアの研究員からMLエンジニアへ。選考の論点は「業界の慣習・進め方の差」。不足している知識を先に埋めたことで前に進んだケース。 40代 700〜900万円 自社プロダクトに関わりたい
  16. CASE 16 博士課程のポスドク → 上場SaaS企業のリサーチエンジニア 35歳／760万円 → 810万円（+50万円） 研究・アカデミアのポスドクからリサーチエンジニアへ。選考の論点は「業界の慣習・進め方の差」。副業・個人開発で実績を作ったことで前に進んだケース。 30代 700〜900万円 自社プロダクトに関わりたい
  17. CASE 17 大学・大学院の研究開発 → シリーズBのAIスタートアップのリサーチエンジニア 30歳／410万円 → 690万円（+280万円） 研究・アカデミアの研究開発からリサーチエンジニアへ。選考の論点は「手を動かせないと見られる」。副業・個人開発で実績を作ったことで前に進んだケース。 30代 500〜700万円 年収の頭打ち
  18. CASE 18 博士課程の研究開発 → シリーズBのAIスタートアップのリサーチエンジニア 28歳／660万円 → 880万円（+220万円） 研究・アカデミアの研究開発からリサーチエンジニアへ。選考の論点は「年齢に対してポジションが見合わない」。手を動かした証拠を用意したことで前に進んだケース。 20代 700〜900万円 年収の頭打ち
  19. CASE 19 大学・大学院の研究員 → 大手Web企業の機械学習エンジニア 41歳／410万円 → 670万円（+260万円） 研究・アカデミアの研究員から機械学習エンジニアへ。選考の論点は「年齢に対してポジションが見合わない」。不足している知識を先に埋めたことで前に進んだケース。 40代 500〜700万円 会社・事業の将来性
  20. CASE 20 博士課程の研究員 → シリーズBのAIスタートアップのMLエンジニア 34歳／540万円 → 850万円（+310万円） 研究・アカデミアの研究員からMLエンジニアへ。選考の論点は「業界の慣習・進め方の差」。副業・個人開発で実績を作ったことで前に進んだケース。 30代 700〜900万円 自社プロダクトに関わりたい
  21. CASE 21 大手メーカーの研究所の研究員 → 大手Web企業のMLエンジニア 41歳／630万円 → 1000万円（+370万円） 研究・アカデミアの研究員からMLエンジニアへ。選考の論点は「手を動かせないと見られる」。副業・個人開発で実績を作ったことで前に進んだケース。 40代 900〜1200万円 年収の頭打ち
  22. CASE 22 大手メーカーの研究所の研究開発 → シリーズBのAIスタートアップのリサーチエンジニア 29歳／750万円 → 1030万円（+280万円） 研究・アカデミアの研究開発からリサーチエンジニアへ。選考の論点は「手を動かせないと見られる」。副業・個人開発で実績を作ったことで前に進んだケース。 20代 900〜1200万円 自社プロダクトに関わりたい
  23. CASE 23 博士課程の研究開発 → 大手Web企業のリサーチエンジニア 32歳／410万円 → 550万円（+140万円） 研究・アカデミアの研究開発からリサーチエンジニアへ。選考の論点は「業界の慣習・進め方の差」。不足している知識を先に埋めたことで前に進んだケース。 30代 500〜700万円 会社・事業の将来性
  24. CASE 24 博士課程の研究員 → 上場SaaS企業のリサーチエンジニア 41歳／760万円 → 940万円（+180万円） 研究・アカデミアの研究員からリサーチエンジニアへ。選考の論点は「年齢に対してポジションが見合わない」。副業・個人開発で実績を作ったことで前に進んだケース。 40代 900〜1200万円 自社プロダクトに関わりたい
  25. CASE 25 公的研究機関の研究員 → シリーズBのAIスタートアップのMLエンジニア 40歳／690万円 → 1040万円（+350万円） 研究・アカデミアの研究員からMLエンジニアへ。選考の論点は「手を動かせないと見られる」。副業・個人開発で実績を作ったことで前に進んだケース。 40代 900〜1200万円 年収の頭打ち

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