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30代 | 男性
インフラエンジニア
社会人歴
10〜15年
退職時の職種
機械学習エンジニア
退職時の役職
係長・リーダークラス
入社先の職種
入社先の役職
NTTドコモ
機械学習エンジニア,係長・リーダークラス
グーグル(Google)
インフラエンジニア,係長・リーダークラス
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新たに挑戦したい職種/業界ができた, 年収をあげたい, 目指すべきキャリアゴールに近づけない
エンジニア専門のエージェントからのオファーを頂いたため。当時機械学習による最適なマーケティング手法の提案、広告枠取引市場の自動収集、分析のリアルタイム実施および状況に応じた追加の自動売買を可能とするプラットフォームの開発と実装を行っていた。マーケティング部門のオペレーション拡大と、人員不足という課題を解消するための内製開発であったが、同様のソリューションを他社は外販用に開発していることをエージェントからの情報で知り、転職するチャンスではと言われ、確かにその通りだと思った。
エンジニアという職業は自分の腕で生きていくことこそが誇り、他の仕事に対する優位性であると思っている。そのため、常により良い就業機会を求めて情報収集はするべきだし、年収とスキルの両方を上げられる転職ならば、基本的にはするべきと言うのが私見。その観点で言うと、エージェントから提示された外資ITで、ソリューション開発に関われることはエンジニアとして夢の舞台とも言え、情熱が湧いた。実際に年収・成長環境ともに申し分なく、更に日本における独特の商習慣に合わせたプログラム開発ができるエンジニアが不足していることも面接でわかり、需給がマッチしていた。
クラウドおよびエッジを両方用いて高度なデータ分析自動化・業務自動化アプリを作成した経験。RedshiftとSnowflakeについては特に詳しく、AWSを自在に扱ってインフラからアプリまで一貫してシステム設計ができることが強みである。また、マーケティングを業務担当者としてもやっていた経験があるからこそ、エンジニアとして絶対に必要なユーザー目線を強く持っている。それらが転職の際、ユーザーファーストかつクラウド基盤(Google Cloud)での開発が前提となる企業文化に合っており、内定に繋がった。
社会人歴10〜15年
カスタマーサクセス(係長・リーダークラス)
インフラエンジニア,課長・マネージャークラス
日本マイクロソフト
カスタマーサクセス,係長・リーダークラス
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パッケージ導入コンサルタント,係長・リーダークラス
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