機械学習エンジニアの転職体験談・口コミ・転職理由（20件掲載）

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。