糞の山の上ホテル

新卒で国内大手SIer子会社に入り人生に絶望したコミュ障クズが、転職で一発逆転したブログ

SEから転職して年収が数百万アップした上、ワーク・ライフ・バランスが改善された話

お久しぶりです。エピックスです。

実は、最近まで留学する事を考えていましたが、色々あって取りやめて国内での転職に舵を切りました。 結果的に、タイトルの通り年収からWLBまでほぼ全ての面において改善されました!

改善点としては下記の通りです。

  1. 年収が数百万アップした。
  2. 残業時間が月平均30時間減少した。
  3. 前職と比較し、周囲がバックグランドの近い人で固められることとなり働きやすくなった。
  4. 通勤時間だけは10分ほど伸びてしまったが、勤務時間が30分短くなりました。
  5. ポジションがSEからクオンツになり、より市場価値の高いタイトルにジョブチェンジできた。

転職活動をしていて思ったのは、やはり日本は学歴社会だということと、20代であれば転職でも学歴カードは十分に活かせるということです。 勿論、学歴なんぞ能力をはかる一つのノルムでしかないが、伝統的な企業であればあるほど重視してしまうようです。

学歴がなかったとしても、現代であれば資格をきっちりとれば評価してくれる企業は山ほどあります。 SEという職に嫌気がさしている理系のバックグランドがある若手は1,2年後での転職を見据えて是非、今から活動を開始してほしいです。

結果的に転職に至らなかったとしても、そこで勉強したことは必ずあなたの人生で活きてきます! 自分も留学のために英語の勉強をしていたのですが、それが転職に役立ちました。 過去に頑張ってやったことが思いがけず活きてくるってことはよくあることです。

理系高学歴の方にオススメはデータサイエンティスト・機械学習エンジニア・クオンツといったポジションです。 特に機械学習系は人が足りないため、超絶売り手市場が続くだろうと考えられています。

転職時にきっちり自己アピールのストーリーを作るために資格をある程度揃えておいたほうが良いです。大体重要なのは下記の二点かと。

数理統計・機械学習の知識

データサイエンス系のポジションを狙うのであれば、統計検定みたいな資格があると素養の証明になります。 自分はその辺りを補強するために付け焼き刃的にCourseraのDeepLearningSpecializationをとって履歴書に書いたんですが、深い質問をされて知識の薄さが露呈することになっちゃいました。 ポジションチェンジを狙う人は、そうならないために、じっくりと学習して知識・経験をつけておくことをおすすめします!

Kaggle

ポジションチェンジを狙う人であれば、おそらくデータサイエンス系の業務経験はないでしょう。 なので、Kaggleみたいなコンペでの経験が重要になるようで、面接では聞かれることが多かったです。 まあ、単純に自分にデータサイエンスの適性があるのかどうかを判断する上でもすごくよい手段かと思います。


年収アップを目指すのであれば話は別ですが、この2つが揃っていて、かつ、ある程度の学歴があればポテンシャルで採用してもらうことは難しくないです。

他にも、英語の資格はマストではないですが、あるとベターかなと思います。クオンツのポジションを狙う人は絶対に取得したほうがよいです。英文の論文を読み込むことがほとんどなので、TOEIC(RL)で問題ないです。

自分は今回転職して本当に良かったと感じています。キャリアチェンジでの転職ということで苦労したことも多かったですが、挑戦したかいがありました。

入社1,2年目でSEにうんざりしている人が、『自分の能力をもっと活かせる職に飛び込んでみよう!』、と考えるきっかけになれば幸いです。

以上です。

#わたしの転機

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