機械学習エンジニアの退職理由・入社理由|転職体験談21件【2025年最新】
機械学習エンジニアのサマリー
- 1キャリアの停滞感11件
- 2業務内容のミスマッチ8件
- 3個人的事情(家庭・健康)3件
- 1魅力的な業務内容15件
- 2新しい役割・挑戦14件
- 3キャリア成長への期待8件
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機械学習エンジニアの退職理由・入社理由
機械学習エンジニアの退職理由と入社理由をグラフと実例で可視化しています。
機械学習エンジニアの退職理由の分布
機械学習エンジニアの入社理由の分布
機械学習エンジニアの退職理由別の声
※複数理由がある場合は重複表示11件キャリアの停滞感
- NTT → 外資系企業(記載なし)在籍7年業務内容のミスマッチキャリアの停滞感
「研究組織としては最高峰で研究費も潤沢、人間関係も非常に良好。しかし、部署と自身の専門性のミスマッチがあり、専門家が他にいないため成長機会が限られていた。また、縦割り組織のため計算機環境の整備に課題があり、異動のハードルも高い「背番号」という制度が存在する。サービスの利用者との距離が遠い点も、事業貢献を目指す上での課題だった。」
詳細を見る → - 不明 → エムスリーキャリアの停滞感業務内容のミスマッチ
「未経験からエンジニアとして採用してくれた点は評価できるものの、機械学習システムを構築するためのデータ収集・整備に2〜3年を要する見込みだった。よりレベルの高い環境で、最新技術を用いてキャリアを積みたいと考える人にとっては、成長速度に物足りなさを感じる可能性がある。」
詳細を見る → - CyberAgent → Ubie在籍4年キャリアの停滞感個人的事情(家庭・健康)
「組織が大規模化したことで、変化のスピード感に物足りなさを感じるようになった。一方で、エンジニアリングの基礎を教えてくれた同僚には深く感謝しており、文化自体は近しいものがあった。」
詳細を見る → - BrainPad → Ubie在籍12年業務内容のミスマッチキャリアの停滞感
「新卒から12年間在籍し、CDTOとして裁量権を持って働ける良い会社。経営陣には数年先を見通す力があった。一方で、役職が上がるにつれ現場感が薄れ、コンフォートゾーンにいる感覚が強まったことが、個人のキャリアを考えた上での転職のきっかけとなった。」
詳細を見る → - Sansan → 不明給与・待遇への不満個人的事情(家庭・健康)評価制度への不満キャリアの停滞感
「Kaggleのトップランカーが複数在籍するなど、技術的に非常にレベルの高い人材が集まる少数精鋭チーム。インフラや学習環境、各種補助も充実しており、エンジニアが成長するには最適な環境であった。一方で、新卒向けの給与テーブルがあり、成果や能力が給与に反映されにくいと感じる可能性があった。」
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機械学習エンジニアの入社理由別の声
※複数理由がある場合は重複表示15件魅力的な業務内容
- NTT → 外資系企業(記載なし)在籍7年魅力的な業務内容新しい役割・挑戦優秀な同僚・チーム給与・待遇の向上
「憧れのあった外資系IT企業。データサイエンティストとして、これまでの専門性を活かしつつ、エンジニアとして事業に貢献していくことが期待される。」
詳細を見る → - 不明 → エムスリー魅力的な業務内容キャリア成長への期待優秀な同僚・チーム魅力的な組織・カルチャー
「既に機械学習を活用できるデータ基盤が整っており、優秀なエンジニアが多数在籍している。機械学習エンジニアとデータエンジニアの2人体制という少人数チームで開発を進めるため、意思決定が迅速で、エンジニアとして高速な成長が期待できる環境である。」
詳細を見る → - BrainPad → Ubie在籍12年事業・ビジョンへの共感優秀な同僚・チーム新しい役割・挑戦キャリア成長への期待魅力的な業務内容働き方の柔軟性
「「医療版Googleを目指す」というミッションと代表の熱意に強く共感。視座の高い優秀な人材が集まっている点や、ホラクラシーという組織形態で自分の役割を自分で決められる自由度の高さに魅力を感じている。」
詳細を見る → - Sansan → 不明給与・待遇の向上魅力的な業務内容優秀な同僚・チームキャリア成長への期待
「金銭的な待遇が良く、技術とデータが豊富で企業として安定感がある。また、尊敬できるエンジニアが在籍している点も入社の決め手となった。」
詳細を見る → - Sansan → Ubie在籍2年魅力的な業務内容新しい役割・挑戦事業・ビジョンへの共感優秀な同僚・チーム魅力的な組織・カルチャー
「医療分野のITベンチャー。知人が在籍し、自身の経歴とも親和性がある。事業内容やサービスに加え、真摯な選考プロセスを通じて会社や人を信頼し入社を決意。自然言語処理の領域で開発に携わる予定。」
詳細を見る →
この企業を検討中の方が次にやること
ここまでの傾向を見て同じ軸で検討するなら、非公開求人も一度確認してから意思決定するのがおすすめです。
機械学習エンジニアのキャリアパス(主な転職元・転職先)
機械学習エンジニアの主な転職元・転職先の傾向を一覧にしています。転職DBの集計データから代表的な企業を抜粋しました。
主な転職元企業
主な転職先企業
機械学習エンジニアの転職体験談一覧
高専2年生の筆者が、自動運転スタートアップのTuring株式会社に魅力を感じ、1年間休学して正社員として勤務した経験を綴る。同社では、低レイヤーから機械学習まで幅広い技術に触れ、要件定義から実装まで一気通貫で担当。優秀な仲間と対等に議論できる文化の中でエンジニアとして大きく成長した。元々の予定通り1年で退職し高専に復学。これは会社への不満ではなく、将来大きな挑戦をするために『個としての力』をつけ、大学進学を目指すという前向きなキャリア選択である。
NTT研究所に研究員として7年間在籍後、外資系IT企業へデータサイエンティストとして転職。研究よりも事業貢献への意欲が高まったが、所属部署がネットワーク分野中心のため、自身の専門である機械学習を活かせる環境ではなくキャリアの停滞感を覚えた。専門家が他にいないことによる成長機会の不足や、異動の難しさ、「背番号」制度による将来的なキャリアパスへの懸念が退職の決め手となった。より待遇が良く、専門性を活かして切磋琢磨できる魅力的な環境を求め転職を決意した。
中小SIerのエンジニアが、よりレベルの高い環境と機械学習の実践機会を求め、エムスリーへデータエンジニアとして転職。前職では、データ基盤の整備にあと2〜3年かかると感じ、最新技術のトレンドから取り残される機会損失を懸念したことが主な退職理由。転職先のエムスリーは、既に機械学習を活用できるデータ基盤があり、優秀なエンジニアと少人数チームでスピーディに開発できる点に魅力を感じ入社を決意。自身のキャリア成長を加速させることを期待している。
サイバーエージェントで約4年間MLEとして勤務後、30歳という節目に、より変化を楽しめる主体的な環境を求めてUbie Discoveryへ転職。前職も良い環境だったが、組織が大規模化したことで変化への物足りなさを感じていた。Ubieの自律性を重んじるユニークな組織文化、優秀なメンバー、「自分たちで組織を作る」という姿勢に強く共感。現在は専門性を深める「Focus」という役割で、変化に富んだ環境で楽しく働いており、転職目的は達成されている。
新卒から12年間在籍しCDTOを務めたBrainPadからUbieへ転職。BrainPadは経営の先見性もあり良い会社だったが、役職が上がるにつれ現場から離れ、コンフォートゾーンにいる感覚が強まったことからキャリアチェンジを決意。転職先のUbieでは「医療版Googleを目指す」というミッションや代表の熱意、人材の質の高さに魅力を感じた。今後は一人の機械学習エンジニアとして、裁量のあるホラクラシー組織で新たな成長を目指す。
新卒でSansanに入社し、R&Dの機械学習エンジニアとして勤務。Kaggle Grand Masterなど優秀な同僚や充実した技術環境に恵まれ、幸福感を感じていた。しかし、結婚を機に妻が専業主婦となり、より高い給与と経済的余裕が必要になった。新卒向けの給与テーブルでは自身の市場価値に見合った待遇を得にくいと感じ、早期の市場価値向上を目指して転職を決意。尊敬するエンジニアからの誘いをきっかけに、金銭面が良く、技術とデータが豊富な企業への転職を果たした。
データサイエンティストとして2年半在籍したSansanからUbieへ転職。Sansanでは、優秀な同僚に囲まれ自然言語処理の貴重な経験を積む一方、キャリアの停滞感やWLBへの課題を感じていた。自身のバックグラウンドと親和性の高い医療分野であること、知人が在籍していたことをきっかけにUbieに興味を持つ。最終的には、事業内容やビジネスモデル、そして何よりも真摯な選考プロセスを通じて感じた「人」の魅力が決め手となり、新たな挑戦を決意した。
新卒でPreferred Networks(PFN)に入社し、データサイエンティストとして2年間勤務。PFNは若手の裁量が大きく、優秀な同僚や充実した計算環境、残業ゼロの働きやすさなど、エンジニアにとっては「地上の楽園」と評する最高の環境だった。しかし、筆者自身はエンジニアリングという「手段」よりも、ビジネスサイドで「価値の提供」という「目的」にフォーカスしたいという思いが強くなった。この業務内容と自身の志向のミスマッチから、より主体的にビジネス開発に関われる環境を求め、総合商社のDX・ビジネス開発部門への転職を決意した。
NTT CS研に研究職として4年間在籍後、はてなへWebアプリケーションエンジニアとして転職。研究環境は非常に良好だったが、研究と開発の境界が曖昧になる中で、自身の専門である自然言語処理・機械学習の技術をリアルなデータに活用したいという思いが強まり、研究職からエンジニアへの転身を決意。転職先では専門性を活かせる業務に加え、対外的な活動も推奨されており、エンジニアとして新たなキャリアをスタートさせる。
新卒から5年間在籍したNECを退職。ハードウェア設計開発とソフトウェアエンジニアを経験し、上司やWLBには恵まれたものの、技術から離れていくキャリアパスや若手が少なく硬直化した組織体制に強い危機感を抱いた。エンジニアとしての将来的な待遇や成長環境への懸念から転職を決意。諸々のリスクを考慮しても、自身の人生に納得できるキャリアを歩むため、オファーの中から最高と判断したWebサービス企業へ移り、データサイエンティストとして新たな挑戦を始める。
自然言語処理技術を扱うMNTSQで法務ドメインの機械学習エンジニアとして勤務。ドメイン知識の重要性を認識する中で、スカウトを機に自身の中国語と日本語のバイリンガルという背景が最大限活かせる「日中の機械翻訳」領域に強い魅力を感じ、みらい翻訳へ転職した。前職への不満はなく、自身の専門性をより活かすためのポジティブなキャリアチェンジ。入社後は早速語学力を活かし、ドメイン知識を持つエンジニアとして活躍できている。
新卒で入社した富士ゼロックスからLINEへ転職し、約1年半、スマートスピーカーClovaの機械学習配信基盤プロジェクトリードとして従事。LINEの最高の開発環境、優秀な同僚、エンジニアの成長を支援する文化、高い給与水準に満足していた。しかし、「世界中の技術を集約し、誰もが利用できる世界を作る」という自身のビジョンをより中心的な立場で追求するため、ABEJAへの転職を決意。退職理由はネガティブなものではなく、自身のやりたいことを実現するための前向きな挑戦である。
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機械学習エンジニアのよくある質問
出典・このページの作り方
このページは、noteやブログ、インタビュー記事など公開された転職・退職エントリを情報源にしています。AIで退職理由・入社理由・職種などを分類し、人手で確認したうえで集計しました。出典URLは以下に全21件掲載しています。