エンジニアが年収1000万円を目指すには?キャリアプランや職種、注意点を解説
2026年07月22日更新
年収1,000万円という数字を見て、「エンジニアの自分には縁がない話」と感じたことはないでしょうか。
同じエンジニアでも、担当する工程や所属する企業によって年収は300万円以上変わることが珍しくありません。国税庁の調査では、年収1,000万円を超える給与所得者の割合は全体の6.2%にとどまりますが、テックゴーが支援した転職決定者に限ると、年収1,000万円を超えたケースは全体の10.6%です。
年収1,000万円に届くかどうかは、スキルの高さだけでなく、どの職種でどの工程を担当し、どのルートでキャリアを進めるかという選び方に大きく左右されます。
この記事では、以下の内容を解説します。
- 年収1,000万円に到達しているエンジニアの実際の割合
- 年収1,000万円という数字を目指すうえで押さえておきたい注意点
- 自分が年収1,000万円にどれだけ近いかを判断する基準
- 年収1,000万円を稼ぐエンジニアに共通する条件と、狙いやすい職種
- 副業や転職、独立といった年収1,000万円を実現する具体的なルート
今の年収に伸びしろを感じられずにいるエンジニアの方に、年収1,000万円という目標を現実的な選択肢として捉え直すための材料をお伝えしているので、ぜひ参考にしてください。

著者
串田 聡太
(Kushida Sota)
明治大学卒業後、富士通株式会社にて、自社製品に加えSAPやSalesforce導入、DX提案などを経験。その後、パーソルキャリア株式会社にて、ITエンジニアの転職支援を担当。業界トップクラスの実績を有する。
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監修者
高久 侑歩
(Takaku Yuho)
新卒で技術接客業経験後、株式会社リクルートにて法人営業を行う。企業の経営課題を解消するコンサル営業として多くの中小企業の立て直しを経験。 その後、企業成長へ貢献したいと思い、IT企業にてWebコンサルタントとして従事。そこで、エンジニアファーストではない現場の実態から、企業成長の妨げの根本はここにあるのではないか?と考え、My Vision・ITエンジニアのCAへ転職。企業の実態や求める人材を誰よりも深く理解し、候補者様のキャリアビジョンと精度の高いマッチングを実現し、候補者様・企業様の「成長」をサポート。
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目次
CONTENTS
年収1,000万を稼ぐ人はどれくらいいる?
年収1,000万円と聞くと、一部の限られた人だけが届く数字に感じるかもしれません。
まずは、実際にどれくらいの人が年収1,000万円を超えているのかを、公的データとテックゴーの転職支援実績の両方から確認していきましょう。
日本における「年収1,000万円超え」の割合は6.2%(民間給与実態統計調査)
国税庁が公表した令和6年分の民間給与実態統計調査によると、1年を通じて勤務した給与所得者のうち、年収1,000万円を超える人の割合は6.2%でした。給与所得者全体の平均給与は478万円のため、年収1,000万円は平均のおよそ2倍の水準です。男女別に見ると、男性が9.7%、女性が1.6%と差が大きく、性別によって到達しやすさが大きく異なる数字だとわかります。
この6.2%は、正社員・非正規雇用を問わず、すべての業種・職種を含んだ数字です。医師や弁護士といった高収入の職業も、営業職や事務職も、同じ母集団のなかに含まれています。そのため、専門職であるエンジニアという職種だけに絞り込むと、この割合はまた違った姿を見せます。
参考:国税庁「令和6年分 民間給与実態統計調査」
エンジニア転職市場だけ見ると10.6%(テックゴー調査)
エンジニア特化の転職エージェント「テックゴー」が支援した転職決定者のデータで見ると、転職によって年収1,000万円を超えた人の割合は10.6%でした。国税庁の6.2%と比べると、およそ1.7倍の水準です。
年収1,000万円を達成した人の平均年齢は36.5歳で、最年少は28歳のSREエンジニア、最年長は50歳のPMという結果でした。
また、転職前の年収が低い人でも、700万円前後は確保していたケースが目立ちます。転職によって年収が300万円ほど上がる例は、エンジニアという職種であれば十分に起こり得ますが、その前提として700万円ほどのベースがあることが多いという実態です。
ただし、テックゴーはハイクラス層の転職支援に強いエージェントのため、10.6%という数字はエンジニア転職市場全体からするとやや高めに出ている可能性があります。とはいえ、年収1,000万円という目標が、エンジニアという職種であれば十分に狙える範囲にあることは間違いありません。
エンジニアの年収1,000万円という数字が持つ4つの注意点
年収1,000万円という数字には、額面だけでは見えてこない注意点があります。ここでは、目指す前に知っておきたい4つのポイントを解説します。
- フリーランスの月単価を12倍しただけの年収イメージは実態とズレる
- SESや多重下請け構造にいると年収の天井が低くなりやすい
- 額面年収の高さが、そのまま生活の余裕につながるとは限らない
- 年収だけを目的にした転職はミスマッチを招きやすい
それぞれの内容を、順に確認していきましょう。
フリーランスの「月収◯◯万」を単純に12倍した数字は実態と異なる
フリーランスエンジニアの案件情報では、「月単価80万円」のような表記をよく見かけます。この数字を単純に12倍して、年収960万円と捉えるのは実態とズレます。
月単価は稼働率100%を前提にした金額であり、案件と案件のあいだに発生する待機期間や、体調不良による休みは反映されていません。また、正社員の年収とは異なり、単価から税金や社会保険料、確定申告のための諸経費を自分で差し引くことになります。
同じ「月80万円」でも、正社員の年収に置き換えると、手取りベースでは800万円台に届かないケースも珍しくありません。フリーランスの単価と正社員の年収は、前提となる条件がまったく異なる数字だと理解しておくことが大切です。
SES・多重下請け構造にいると到達が難しくなる
SESや多重下請け構造のなかにいると、年収1,000万円への到達は難しくなりやすい傾向があります。SESの給与は、クライアントが支払う案件単価から自社の利益を差し引いた金額をもとに決まるため、商流の下位にいるほど、エンジニア本人に還元される割合は下がります。
二次請け、三次請けと商流が深くなるほど、同じスキルレベルでも年収の天井が低く設定されがちです。上流工程を担当できる元請けや、自社開発企業に移ることで、同じ経験年数でも年収が大きく変わるケースは多くあります。
年収1,000万円を目指すのであれば、商流のどの位置にいるかという視点は避けて通れません。
額面年収の高さが生活の余裕に直結するとは限らない
額面年収が1,000万円を超えても、生活の余裕に直結するとは限りません。所得税や住民税は年収が上がるほど税率が高くなるため、額面が増えた分だけ手取りが増えるわけではないからです。
さらに、年収1,000万円のなかに固定残業代やみなし残業代が含まれているケースもあり、その場合は実際の労働時間が長く、時給換算すると見た目ほど高くないという状況も起こり得ます。
家族構成や住宅ローンの有無によっても、同じ額面年収でも生活実感は大きく変わります。年収1,000万円という数字を目指すときは、額面だけでなく手取りや労働時間とのバランスまで含めて考えることが欠かせません。
年収だけを目的にした転職はミスマッチにつながりやすい
年収だけを軸にした転職は、入社後のミスマッチにつながりやすい傾向があります。提示された年収の高さに惹かれて転職を決めても、業務内容や裁量の範囲、働き方が自分に合わなければ、早期に離職を選ぶ人も一定数います。
年収は転職先を選ぶうえで重要な条件のひとつですが、それだけを目的にしてしまうと、入社後に「思っていた仕事と違う」という状況に陥りやすくなります。
年収1,000万円を目指す場合も、金額だけでなく、担当したい工程や身につけたいスキル、働き方の希望とあわせて転職先を検討することが、結果的に年収アップの実現にもつながります。
自分が年収1,000万円にどれだけ近いかを判断する5つの基準
年収1,000万円に近いかどうかは、スキルの高さだけで決まるわけではありません。以下の5つの基準に沿って、現在地を確認してみましょう。
- 所属企業が元請けか下請けか
- 担当工程が上流か下流か
- 目指せる役職の限界はどこか
- 所属企業の給与テーブルの上限はいくらか
- 自分のスキルの市場価値はどれくらいか
それぞれの基準を、順に見ていきましょう。
所属企業が元請けか下請けか
元請けか下請けかは、年収の伸びしろに直結する基準です。元請け企業は、クライアントと直接契約を結び、案件単価をそのまま自社の売上として受け取ります。
一方、二次請け・三次請けといった下請け企業は、元請けや一次請けが差し引いた中間マージンのあとの金額をもとに、社員の給与を組み立てます。同じ業務内容・同じスキルレベルであっても、商流のどこに所属するかで年収の水準は大きく変わるでしょう。
自社が元請け案件を主体にしているか、下請け中心の受託開発かは、求人票や企業サイトの取引実績からもある程度読み取れます。年収1,000万円を目指すなら、まず自社の商流上の立ち位置を把握することが、はじめの一歩になります。
担当工程が上流か下流か
担当している工程が上流か下流かも、年収を左右する重要な基準です。要件定義や基本設計といった上流工程は、クライアントの課題を整理し、システム全体の方向性を決める役割を担うため、より高い年収評価につながりやすい傾向があります。
厚生労働省の「令和7年賃金構造基本統計調査」でも、経験年数が浅い層と15年以上の層とでは、平均年収に300万円前後の差が見られます。経験を重ねるほど上流工程を任される機会が増えることが、この差の背景にあると考えられます。
実装やテストなど下流工程が中心のポジションにとどまり続けると、経験年数が増えても年収が頭打ちになりやすいのが実情です。
参考:厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」
目指せる役職の限界はどこか
目指せる役職に限界があるかどうかも、年収を判断するうえで見落とせない基準です。企業によっては、管理職に昇進しない限り一定の年収以上に届かない給与体系を採用しているところがあります。
また、企業規模やポジションの数によっては、課長クラスや部長クラスの椅子自体が少なく、昇進のタイミングを待つ間に年収が頭打ちになるケースも珍しくありません。現在の会社で目指せる役職の上限と、その役職に就いたときの年収水準を具体的に把握しておくことが大切です。
もし自社の役職ルートの先に年収1,000万円が見えないのであれば、社外にも目を向けたほうがよいでしょう。
所属企業の給与テーブルの上限はいくらか
所属企業の給与テーブル、つまり等級ごとに設定された年収の上限も確認しておきたい基準です。大手企業やメガベンチャーでは、管理職になる前の専門職等級でも年収1,000万円に届く設計になっている場合があります。
一方、中小企業やSIerでは、等級表そのものの上限が800万円前後に設定されているケースもあり、この場合はどれだけ成果を出しても、年収1,000万円への到達は制度上難しくなります。
自社の等級制度と、各等級に対応する年収レンジを人事や上司に確認しておくと、自分の年収の伸びしろが客観的に見えてきます。
もし自社の給与テーブルが公開されていない場合は、口コミサイトを見るか、転職エージェントへ相談してみましょう。
自分のスキルの市場価値はどれくらいか
最後に重要なのが、社内の評価とは別軸にある、転職市場における自分のスキルの市場価値です。在籍している企業のなかでどれだけ評価されているかと、転職市場でどれだけの年収オファーを受けられるかは、必ずしも一致しません。
需要の高い技術領域の経験や、上流工程を任された実績、マネジメント経験などは、社内の評価以上に転職市場で高く評価されることがあります。逆に、社内では評価されていても、他社で通用しない業務知識に偏っている場合、市場価値は思ったより低いこともあります。
今の年収が自分のスキルに見合っているかどうかは、実際に転職市場に触れてみないとわからない部分です。
年収1,000万円を稼ぐエンジニアに共通する4つの条件
年収1,000万円を稼いでいるエンジニアには、いくつかの共通点があります。ここでは、代表的な4つの条件を紹介します。
- 特定領域で高い専門性を持っている
- 上流工程を任されるだけの信頼を得ている
- 技術力とマネジメント力を両立できる
- 英語力を含めた高いコミュニケーション力がある
それぞれの条件を、詳しく見ていきましょう。
特定領域で圧倒的な専門性を持っている
年収1,000万円クラスのエンジニアの多くは、特定の技術領域において、他のエンジニアが簡単には追いつけない専門性を持っています。幅広い技術に浅く触れているだけでは、転職市場での評価は伸びにくいのが実情です。
たとえば、特定のクラウド基盤の大規模運用経験や、セキュリティ領域の専門知識、機械学習モデルの実装経験など、需要が高く供給の少ない領域に強みを持つエンジニアは、企業から見て代替が難しい存在になります。この代替の難しさが、そのまま年収の高さに直結します。
専門性を磨く方向は人によって異なりますが、何でもできる人材より、何かに強い人材のほうが、年収1,000万円には近づきやすいといえます。
上流工程を任されるだけの信頼を得ている
年収1,000万円を稼ぐエンジニアは、開発の実務だけでなく、要件定義や基本設計といった上流工程を任されているケースが目立ちます。上流工程は、クライアントの課題を正しく理解し、実現可能な形に落とし込む役割を担うため、技術力に加えて、周囲やクライアントから任せてもらえるだけの信頼が欠かせません。
この信頼は、過去のプロジェクトでの実績や、納期・品質を守り続けてきた積み重ねによって築かれます。下流工程の担当が長く続いている場合でも、実装力を土台にしながら、少しずつ設計や要件のヒアリングに関わる機会を増やしていくことで、上流工程への移行は現実的な選択肢になります。
技術力とマネジメント力を両立できる
技術力とマネジメント力を両立できることも、年収1,000万円クラスのエンジニアに共通する条件です。開発の実務を理解したうえでチームやプロジェクトを管理できる人材は、技術寄りの管理職としても、現場をよく知るマネージャーとしても重宝されます。技術がわからないマネージャーには務まらない役割を担えることが、こうした人材の市場価値を押し上げています。
実際に、テックリードやエンジニアリングマネージャーといった、技術とマネジメントの両方を求められる職種は、テックゴーの求人データベースでも年収の水準が高い傾向にあります。プレイヤーとして技術を磨きながら、チームを動かす経験も並行して積んでいくことが、両立への近道です。
英語力を含めた高いコミュニケーション力がある
英語力を含めた高いコミュニケーション力があることも、年収1,000万円を実現しているエンジニアに共通する条件のひとつです。
英語力があると、外資系企業やグローバル展開している企業の求人など、選べる求人の幅が大きく広がります。こうした企業は、日系企業と比べて年収水準が高く設定されていることが多く、選択肢が増えること自体が年収アップにつながります。
英語力に加えて、クライアントや他部署に対して技術的な内容をわかりやすく伝えられる力も、上流工程を任される条件として重要です。技術力が高くても、周囲との意思疎通に課題があると、任される仕事の範囲は広がりにくいといえます。
年収1,000万円を狙いやすいエンジニア系職種
エンジニアのなかでも、年収1,000万円を狙いやすい職種と、そうでない職種があります。ここでは、テックゴーの求人データベースをもとに、狙いやすい6つの職種を紹介します。
- ITコンサルタント
- プロジェクトマネージャー(PM)
- ITアーキテクト・テックリード
- データサイエンティスト・AIエンジニア
- クラウドエンジニア
- 外資系ソフトウェアエンジニア
それぞれの職種について、詳しく見ていきましょう。
ITコンサルタント
テックゴーの求人データベースによると、ITコンサルタントの平均年収は997万円で、今回紹介する6職種のなかでもっとも1,000万円に近い水準です。
ITコンサルタントは、クライアント企業の経営課題を整理し、システムによる解決策を提案する役割を担うため、技術知識に加えて、経営視点での提案力が求められます。
厚生労働省の「令和7年賃金構造基本統計調査」でも、ITコンサルタントを含む区分の45〜49歳の平均年収は1,226万円に達しており、経験を積んだ層では1,000万円超えが珍しくない水準です。上流の企画・提案フェーズに強みを持つエンジニアにとって、狙いやすいキャリアといえます。
参考:厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」
プロジェクトマネージャー(PM)
テックゴーの調査では、PMの平均年収は890万円でした。PMは、システム開発プロジェクト全体の予算・進行・品質に責任を持つ役割で、担当する案件の規模が大きくなるほど、年収も伸びやすい傾向があります。
大規模開発や複数プロジェクトを横断するPMOへとキャリアを広げることで、年収1,000万円を超えるオファーを受けられるケースも出てきます。
開発経験を土台にしながら、進行管理や利害調整のスキルを積み重ねてきたエンジニアにとって、現実的な到達ルートのひとつです。
プロジェクトマネージャー(PM)の求人情報
ソリューション・コンサルタント/インフラ/東京/FPTテクノジャパン
想定年収
600~1,000万円
勤務地
東京都(港区)
業務内容
1. 顧客への提案 営業担当者と連携した顧客要望・課題・RFP/RFI等のヒアリングおよび整理 顧客要件に基づくソリューション、サービススコープ、運用モデル、提供体制の検討 顧客要求事項とFPTの提供サービス・CapabilityとのFit & Gap整理 複数のソリューション/体制案の比較・評価および推奨案の策定 サービスレベル(KPI/SLA)、役割分担、エスカレーション、運用プロセス等の設計 国内/オフショアチームと連携した工数見積・価格モデルの策定 提案書、見積説明資料等の作成 2. オフショアチームとの連携 ベトナムを中心とした海外技術チームへの顧客要件の「正確な」説明・展開 技術チームから提示されたSolution、体制、工数、前提条件等のレビュー 顧客要件と提案内容に乖離がある場合の修正 提案作成に必要なタスク・スケジュール・担当者の管理 日本側とオフショア側の認識差・コミュニケーションギャップの解消 3. 顧客折衝・営業支援 営業担当者との提案戦略・提案ストーリーの検討 顧客との提案内容・技術要件・サービス内容に関するディスカッション 顧客向け提案・プレゼンテーション 顧客からのQA対応および国内外関係者との回答調整 受注後のDelivery/Project Managerへの提案内容・前提条件等の引き継ぎ 主な提案領域 AWS / Azure等のクラウド移行・クラウド基盤構築 オンプレミス/クラウドインフラの設計・構築・移行 マネージドサービス/ITインフラ運用 Service Desk / ITSM Modern Workplace / Microsoft 365 / Intune Network / Security等のインフラサービス 大規模マイグレーションおよび運用移管 etc
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【AMBL株式会社】DX事業本部 / Forward Deployed Engineer (FDE)
想定年収
600~1,200万円
勤務地
東京都(港区)
業務内容
AMBLのDX事業本部では、日本を代表するナショナルクライアントを中心に、数千万円〜10億円超規模のWeb・アプリ・基幹システム刷新など、各種DX/AX(AI Transformation)推進プロジェクトを最上流から手掛けています。 本ポジションは、単なるWeb/バックエンド開発や進捗管理のPMOではなく、クライアント最前線に入り込み、生成AIやAIツールを活用して業務効率化・BPR(業務プロセス再設計)を主導・実行するコアポジションです。 弊社ではデータサイエンティストやAIエンジニアも約200名在籍している部署もございますが、本ポジションは自社内の開発部隊に依存するのではなく、 「顧客の課題解決の手段」としてAIツールを駆使し、業務改革から最上流の構想策定、現場での導入・定着までをハンズオンでやり切る人材を募集します。 具体的な業務内容 大手クライアント(放送局、食品大手メーカー、大手損保、大手通信など業種不問)の現場最前線に入り込み、AIツールを活用した業務効率化・BPRの推進をお任せします。 ●課題特定・グランドデザイン・BPR構想策定 クライアント現場の業務フロー・ボトルの分析およびアセスメント AIツール(生成AI・自動化ツール等)の適用による業務効率化・BPR案の策定 投資対効果(ROI)の試算および全体ロードマップの策定 ●プロトタイピング・PoC 課題解決に最適なAIツールの選定・活用による業務プロセスの試作検証 現場などを巻き込んだ実証実験の実施と導入効果の可視化 ●最上流支援・仕様定義・RFP策定 曖昧なビジネス要件や、業務改革に伴うシステム・運用要件の取りまとめ 事業会社(顧客)側に入り込んだRFP策定支援 全体ロードマップの策定、プロジェクトスコープの定義 ベンダー選定 ●プロジェクト推進 業務フロー刷新に伴う顧客側キーマンや現場社員との合意形成、チェンジマネジメント、意思決定支援 マルチベンダーなどステークホルダー調整、ベンダーコントロール 進行管理 品質管理 ●定着化・継続的な提案 リリース後の運用定着フォロー、効果検証、システム改善案の提示 次なるAX施策に向けた継続的なパートナーシップの構築、受注に向けた提案 案件事例 ●あくまでも一例のため、下記以外にも案件が多数ございます <案件事例①:大手放送局 通信系基盤システムリニューアル> 概要:動画配信・報道・番組表アプリ等を支える通信系基盤システムについて、肥大化した課題を解消するための再編・刷新プロジェクト。最上流から参画し、キーメンバーと「次世代TV局のビジネス」を見据えた意思決定・推進を支援。 顧客:大手民放放送局 担当:グランドデザイン・アセスメント〜要件定義〜開発・テスト〜リリース 規模:約13億円 体制:全体PM、サブPM、PMO、品質管理、PL、エンジニア等(現場全体で最大50名程) ポイント:最大50名規模・マルチベンダー体制における全体スケジュール管理や品質管理を推進。「事業領域と放送領域の分離」という経営判断に近い最上流フェーズからPMOとして支援できる稀有な案件。 <案件事例②:大手食品原材料メーカー 原料管理システム再構築> 概要:28年間使用されている原材料管理を行う基幹システムのリプレイスプロジェクト。事業会社側のPMを支援するPMOとして、スコープ決定からRFP作成・発出、ベンダー選定、要件定義までを主導。 顧客:大手食品原材料製造会社 担当:スコープ決定、RFP作成・ベンダー選定、要件定義 規模:約2億円 体制:PMO(事業会社支援)、QC(品質管理) ※全体で最大15名程度 ポイント:業界トップ企業の基幹システム再構築において、事業会社(顧客)側のPMOとして参画。レガシーシステムの現代的アーキテクチャ化を推進し、多角的な視点と市場価値の高いPMOスキルを習得可能。 <案件事例③:大手損害保険会社向け 申込受付システムリプレイス> 概要:Salesforceで構築された既存申込システムのリプレイス。UI/UXの改善、基幹システム連携、現行運用フローの刷新など、保険申込手続き〜運用に至る業務全体のデジタルシフトを支援。 顧客:大手損害保険会社 担当:要件定義〜開発・テスト〜リリース、運用保守 規模:初期開発 約6,000万円 / 運用保守 約3,000万円(年) 体制:PM/PMO、PL、ディレクター、デザイナー、エンジニア(最大15名程度) ポイント:顧客側・請負側の双方のPMOとして参画。上流での意思決定支援から、各機能仕様レビュー、オフショア管理まで一貫して経験可能。 <案件事例④:大手通信会社向け 保険加入申込受付Webアプリ構築> 概要:大手通信会社が提供するアプリ内へ、大手損保会社との共同出資による保険商材を組み込む新規Webアプリケーション開発プロジェクト。 顧客:大手通信会社 / 大手損害保険会社 担当:要件定義〜開発・テスト〜リリース、運用保守 規模:初期開発 約7,000万円 / 運用保守 約500万円(年) 体制:PM、PMO、PL、ディレクター、デザイナー、エンジニア(最大10名程度) ポイント:複数クライアント(通信×損保)が複雑に絡み合う大型プロジェクトにおいて、ステークホルダー間の調整力とプロジェクト推進力を磨ける環境。
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【シニアエンジニア+PM】※実務経験5年~
想定年収
600~1,000万円
勤務地
東京都(渋谷区)
業務内容
Webエンジニアとして、モダンな技術を活用したシステム開発をお任せします。 上流工程から実装まで一貫して携わり、現場での提案や技術ノウハウの共有を行いながら幅広くご活躍いただけます。 ポジションによっては、新規、既存クライアントとのプロジェクトにおける事業責任者や営業責任者と連携しながら事業推進を行います。ま た、ご経験やご志向次第では、社内エンジニアに向けた研修等のサポートやフォローもお願いいたします。 ●Webアプリケーションの要件定義・設計(上流工程) ●Java,C#,Ruby,Go言語等を活用した開発・実装業務 ●現場での課題抽出および改善提案 ●社内勉強会・ナレッジ共有会での技術発表 ●フルスタックエンジニア・リーダーとしてプロジェクト推進 【業務内容の変更範囲】当社の指定する業務 ※常駐勤務の求人です。 ●案件特徴 ・大手企業のプロジェクトが中心で、プライム案件がメイン!上流工程から参画することが多いです。 ・Web案件をメインに多彩なプロジェクトを豊富に持っており、ご本人の志向やスキルによってプロジェクトを紹介しています。 ※本人のスキルと案件状況によって変わります。
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【正】_本社_インフラPM・PMO_高田馬場
想定年収
410~501万円
勤務地
東京都(新宿区)
業務内容
事業内容 お客様が抱える様々な経営課題に対し、以下のサービスを組み合わせ解決のための最適なソリューションを提供します。様々な現場を知る当社のきめ細かでスピード感溢れるサービスは、有名企業をはじめ高いサービスレベルを求めるお客様からも高評価をいただいています。 ・コンサルティング、業務設計 ・営業支援 ・マーケティング支援 ・システム開発・運用 ・オペレーション 業務内容 お客様社内向けには、案件を推進していくうえでお客様が判断しやすいように要件の整理や計画・進捗の説明を行う、関係する部署間の橋渡しを行うなど、円滑に進めていくための対応が求められます。 一方でベンダー向けには、プロジェクトが予定通り問題なく進捗するよう、計画・設計・作業などの適切なレビュー・修正対応が求められます。 尚、実作業(設計・構築・運用)はベンダーが担当しますので、自ら手がけることはありません。 上記のような業務について、ネットワークPMと連携しながら以下を担当いただきま す。 • プロジェクト推進補佐(PM補佐): 課題/進捗確認・管理、会議体運営、社内 外向けの資料作成支援 等 • 回線申請・調整: 回線の新設/変更/解除に伴う申請・調整(申請情報の取り まとめ、社内外関係者との調整 等) • ベンダーコントロール: 通信キャリアやSierによる対応事項の適切な管理・ 監督 配属先の組織構成 2名(30代・50代) その他 リモートワークは週1回程度(現場状況により変動あり)
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AIソリューションの企画・提案・導入をリードするプロジェクトマネージャー(課長)
想定年収
1,160~1,490万円
勤務地
神奈川県(川崎市)
業務内容
職務概要 生成AI・AI技術を活用したプロジェクトにおいて、顧客の経営・業務課題の整理から、ソリューションの企画・提案、システム開発の推進、プロジェクトマネジメントまで幅広く担当いただきます。 お客さまに近い立場で課題解決を構想し、AIによる業務変革を実現するための戦略立案から実装・定着までをリードいただく、上流から下流まで携わることができるポジションです。 職務詳細 お客さまの経営・業務課題を起点に、生成AIを活用したソリューションの企画・提案から、PoCの推進、要件定義、システム開発・導入までを一貫して担当いただきます。 単なるシステム導入に留まらず、お客さまと伴走しながら業務変革を実現するため、運用定着支援や継続的な改善提案にも携わり、AI活用による新たな価値創出をリードしていただきます。 プロジェクト推進にあたっては、社内外のビジネスパートナーやグローバルエンジニアと連携しながら、プロジェクトマネジャーとしてチームを牽引いただきます。小規模なPoCから数億円規模の大規模案件まで幅広いプロジェクトに参画し、構想策定から事業化・運用まで、AIビジネスの成長を最前線で推進いただきます。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 製造業・社会インフラ分野のお客さまに対し、生成AIをはじめとする先端技術を活用した業務変革や新規サービス創出を推進しています。 顧客課題の整理からAI活用構想の策定、ソリューション提案、システム開発・導入、導入後のデリバリーおよび価値創出支援まで一貫して携わり、AIによる変革をリードしていただきます。 配属組織名 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(アプリケーションサービス) アプリケーションサービス事業部 HMAX&AIデリバリ本部 配属組織について(概要・ミッション) 当組織は、日立グループのAI事業拡大をけん引する組織として、生成AIをはじめとした先進技術を活用し、お客さまの業務変革や新たな価値創出を支援しています。 特に、製造業・社会インフラ分野を中心としたお客さまに対し、AIを活用した業務改革、システム高度化、新規サービス創出を推進しています。また、国内外のグループ会社やグローバルエンジニアとの連携を通じて、最先端技術を活用したソリューション開発・提供を行っています。 組織のミッションは、 ・AIを活用したHMAX事業の拡大 ・顧客課題の解決に向けたAIソリューションの企画・実装 ・AI事業の拡大および競争力強化 を通じて、日立グループ全体の価値向上に貢献することです。 HMAXとは:https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/hmax/index.html 働く環境 ①100名規模の組織へ配属。20代から50代まで幅広い年齢層で構成 若手層は技術指向の強く専門性高いメンバが比較的多い印象。 中堅層以上では、リーダシップを発揮、マネージャーとして各種PJを牽引している。 人柄良い方が多く、ワークライフバランスを尊重して働ける職場です。 ②在宅勤務OK。出社頻度は配属先PJにて決定(参考:週1回目安+必要に応じて出社)。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
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ITアーキテクト・テックリード
テックゴー編集部が独自に分析したところ、ITアーキテクトの平均年収は964万円、テックリードの平均年収は971万円で、いずれも1,000万円に近い水準でした。
ITアーキテクトはシステム全体の技術設計を、テックリードは開発チームの技術的な意思決定を担う役割で、どちらも技術力の高さがそのまま評価に直結しやすい職種です。
特定の技術領域に強みを持ちながら、チームやプロジェクト全体を見渡せる立場に立つことで、年収1,000万円の到達が視野に入ってきます。
テックリードの求人情報
システムエンジニア/ITスペシャリスト/アプリケーションアーキテクト(AIソリューション部)
想定年収
-
勤務地
上記勤務地、自宅、及び、その他会社の定める場所
業務内容
(雇入れ直後) ・AI駆動開発におけるSkills、Harness等の開発標準・ベストプラクティスの策定・高度化、およびFDEとしての開発現場への導入・技術支援 ・AI駆動開発を実現するLLM、AIエージェント、MCP、ナレッジグラフ等を活用したアーキテクチャの設計・技術選定・導入 ・AI・先進技術に関する最新動向のリサーチ、技術検証・研究開発、PoCの実施、および実システム・開発現場への導入推進 ・AIエージェントを活用した業務課題の分析、業務プロセスの自動化・高度化、現場起点でのDX施策の企画・実装・展開 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ●開発案件における役割・責任 ・AIや先進技術を活用したシステム開発を主体的に推進する ・設計・実装・テスト・リリースまで一連の開発工程を担当する ・AIが生成した成果物を適切に評価・改善し、高品質なシステムを実現する ・生成AIやAIエージェントなど新技術の技術検証・PoCを実施し、金融システムへの適用可能性を評価する ・技術検証結果を踏まえ、最適な技術・アーキテクチャを設計・実装へ反映する ・経験に応じて、設計レビューや技術検討をリードし、プロジェクトの技術的な成功に貢献する ・現場の業務課題や開発課題を理解し、AIや先進技術を活用した改善施策を企画・実装する 【配属想定部署】 三菱UFJインフォメーションテクノロジー(MUIT) DI本部 【配属想定部署概要】 生成AIをはじめとするAI技術、クラウドネイティブ技術、OSS等の先進技術を活用し、金融システム開発の高度化・効率化を推進する部署です。 生成AIを活用したアプリケーション開発、AI駆動開発、新規技術の研究・PoC、既存システムのモダナイゼーションなどを通じて、金融システム開発の新しいスタンダードの確立に取り組んでいます。 【配属想定部署の人員構成】 150名(※銀行からの出向者を含む) 【おもな関係者】 各業務を所管する三菱UFJ銀行の事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 ・AIエージェントを活用したAI駆動開発プロジェクト ・AIを活用したレガシーシステムのモダナイゼーション案件 ・AIによる開発プラットフォーム構築案件 ・新しいAI技術の研究開発やその結果を踏まえたロードマップおよび戦略の策定 ・AIを活用した新しいソフトウェア開発プロセスやアーキテクチャの検証・実装 ・生成AIを活用した業務改善(DX)プロジェクト
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【シニアエンジニア+PM】※実務経験5年~
想定年収
600~1,000万円
勤務地
東京都(渋谷区)
業務内容
Webエンジニアとして、モダンな技術を活用したシステム開発をお任せします。 上流工程から実装まで一貫して携わり、現場での提案や技術ノウハウの共有を行いながら幅広くご活躍いただけます。 ポジションによっては、新規、既存クライアントとのプロジェクトにおける事業責任者や営業責任者と連携しながら事業推進を行います。ま た、ご経験やご志向次第では、社内エンジニアに向けた研修等のサポートやフォローもお願いいたします。 ●Webアプリケーションの要件定義・設計(上流工程) ●Java,C#,Ruby,Go言語等を活用した開発・実装業務 ●現場での課題抽出および改善提案 ●社内勉強会・ナレッジ共有会での技術発表 ●フルスタックエンジニア・リーダーとしてプロジェクト推進 【業務内容の変更範囲】当社の指定する業務 ※常駐勤務の求人です。 ●案件特徴 ・大手企業のプロジェクトが中心で、プライム案件がメイン!上流工程から参画することが多いです。 ・Web案件をメインに多彩なプロジェクトを豊富に持っており、ご本人の志向やスキルによってプロジェクトを紹介しています。 ※本人のスキルと案件状況によって変わります。
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【SWX_Xi1】テックリード
想定年収
650~1,200万円
勤務地
-
業務内容
業務概要 AWSプレミアティア サービスパートナーとして、累計30,000件以上の実績を持つ当社にて、インフラ構築・クラウドネイティブ化プロジェクトの技術面を牽引するテックリードを募集いたします。 「アーキテクチャ選定」「難易度の高いインフラ技術課題の解決」「チームの技術指導・標準化」を中心に担っていただき、成果を発揮していただきます。 具体的な業務内容 大規模・複雑なAWSインフラの要件定義およびアーキテクチャ設計(マルチアカウント管理、ネットワーク設計、セキュリティ基盤など) 生成AI(Amazon Bedrock等)を活用したクラウド基盤構築や、Kiro・Gemini・NotebookLM・Claude等のAIツールを駆使したインフラ構築プロセスの生産性向上とチームへの展開 IaC(Terraform, AWS CDK, CloudFormation等)やCI/CDを用いたインフラ自動化・コード化の推進およびチーム内での標準化 チームメンバーが作成したインフラ設計書やコード(IaC)のレビュー、ペアプログラミング、技術指導によるチーム全体のスキル向上 PL/PMと連携した技術見積もり・実現可否調査(PoC)および障害時の高度なトラブルシューティング支援 携わる案件 これまでの導⼊実績は累計で取引社数1,500社以上、AWS案件実績30,000件を超えています。 そのうちの90%以上が直接の受注です。⼆次請け・三次請けといった構造を取っておらず、⾃社でヒアリング〜設計・構築〜納品後の運⽤までをサポートしています。 お客様の業界は製造業・⼩売業・⾦融業など幅広く、企業規模も⼤規模から中⼩規模の企業様まで様々です。 小規模では2~3名程度で1ヶ月程度のプロジェクトから、大規模なものになれば外部含めて数十名のステークホルダーと関わり数年がかりとなる案件まで幅広く対応しています 組織構成 クロスインダストリー第1本部への配属となります。 新規顧客へのクラウド導入の提案を通して顧客の事業に貢献する製販一体の組織です。 全体構成:部長1名、課長8名(営業課2+技術課7 ※課長兼任あり)、メンバー100名超 スキル・ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの課に加わっていただきます(現在、複数課でPLポジションを募集中です)。 ●SA1課(中小企業CI・プロジェクト推進型) メンバー構成:課長1名、メンバー9名 期待する役割:中小企業(SMB)を中心とした新規インフラ構築プロジェクトにおいて、PM/PLとして案件を力強く推進していただきます。 ●CC1課(エンタープライズ・計画立案/顧客コミュニケーション重視) メンバー構成:課長1名、メンバー19名 期待する役割:お客様の言葉の裏にある意図を理解し、中長期的な計画立案や案件推進を実施していただきます。AWSの一般的な知識を前提としつつも、顧客との高度なコミュニケーション能力とビジネス視点をより重視するチームです。 ●CC2課(中小規模CSM/技術先行型) メンバー構成:課長1名、メンバー17名 期待する役割:お客様の技術課題をメインにアーキテクチャやAWSサービスの調査・提案します。特に昨今登場している生成AI関連のサービスはお客様のビジネス課題を大きく改善する可能性はありながら、技術的な仕様の把握・導入方法・限界や責任分界点の把握の難易度が高い領域です。本当にお客様の課題解決に繋がるのか、時にはお客様と一緒にトライアンドエラーを行いながら解決を目指すポジションです。 【業務内容の変更範囲】 (雇入れ直後) クラウドインテグレーション業務、および関連付随業務 (変更の範囲) 会社の定める業務
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テックリードエンジニア/バックエンド
想定年収
500~1,000万円
勤務地
東京都(港区)
業務内容
●私たちについて 昨今、日本は生産年齢人口の急減に直面し、黒字廃業リスクを抱える企業が約62万社にのぼる現実があります。 私たちは、M&Aという手段を通じて、この社会的課題を解決しようとしています。 fundbookは2024年12月、東証プライム上場のチェンジホールディングス(CHD)にグループインしました。 「すべての人に、正しく価値のあるM&Aを。 」というミッションのもと、テクノロジーと人の力でM&Aの当たり前をアップデートし、日本の生産性向上と地方創生を実装することを目的にしています。 ●Team Culture 私たちテクノロジー戦略部では、個人の成果にとどまらずチーム全体の力を最大化するために、知見を積極的に共有し合う文化を根付かせています。 特に、後輩育成や未経験領域への挑戦を歓迎し、互いにサポートしながら共に技術レベルを高めていく姿勢を大切にしています。 ●業務内容 『fundbook cloud』(PHP/Laravel)およびCRM基盤(Kotlin/Quarkus)のサーバーサイド開発をリードしていただきます。 DDD(ドメイン駆動設計)やレイヤードアーキテクチャに基づいたシステム構築と、チーム全体の設計力底上げを担っていただきます。 ・Kotlin (Quarkus) 7および PHP (Laravel) 8 を用いたAPI開発 ・DDD、クリーンアーキテクチャを用いた設計・実装のリード ・スキーマ駆動開発(OpenAPI)の推進 ・データベース設計および正規化、パフォーマンスチューニング ●開発環境 ・サーバサイド -Kotlin (Quarkus) -PHP (Laravel) -Rust (一部機能にて利用) ・フロントエンド -TypeScript -Next.js (App Router / Page Router) ・インフラ -AWS Cloud -Aurora MySQL / PostgreSQL -ECS (Fargate) / EC2 -S3 / ECR -CloudFront / WAF -Cognito -Vercel / AWS Amplify ・システム連携・ツール -Docker -jOOQ / Flyway -GitHub Actions -SendGrid -Notion
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【正】_本社_AI・DX導入推進
想定年収
650~850万円
勤務地
東京都(港区)
業務内容
事業内容 お客様が抱える様々な経営課題に対し、以下のサービスを組み合わせ解決のための最適なソリューションを提供します。様々な現場を知る当社のきめ細かでスピード感溢れるサービスは、有名企業をはじめ高いサービスレベルを求めるお客様からも高評価をいただいています。 ・コンサルティング、業務設計 ・営業支援 ・マーケティング支援 ・システム開発・運用 ・オペレーション 業務内容 ●AIエージェント(AgentOps)の構想立案および社内・顧客への導入推進 ●AIOpsのアーキテクチャ設計、および自律型AIを用いた運用自動化の設計 ●DevOps+AI駆動開発のアーキテクチャ設計および運用設計(CI/CDパイプライン構築等) ●既存ツール(WinActor、PowerPlatform等)を用いた運用の可視化とAIによる工数削減・アーキテクチャ見直し 事業内容と今後の事業展開 コムテックでは、IT/ビジネス・プロセス・アウトソーシング (BPO)を二軸としたサービスをお客様へ展開しています。 ●業務調査/分析 ●課題解決 BPO 配属先の組織構成 5名程度(※プロジェクトによって変動します) その他 ※※宿泊を伴う出張あり
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データサイエンティスト・AIエンジニア
テックゴーの求人データベースでは、データサイエンティストの平均年収は874万円、AIエンジニアの平均年収は834万円と算出されています。いずれも需要の伸びが大きい領域で、統計・機械学習の知識をビジネス課題の解決に結びつけられる人材は、企業からの評価が高くなりやすい傾向があります。
大量のデータを扱う実務経験と、成果をビジネス指標に落とし込む力を両立できると、年収1,000万円クラスの求人にも手が届きやすくなります。
専門性の需要が今後も伸び続けると見込まれる領域のため、若手のうちから経験を積んでおく価値があります。
データサイエンティストの求人情報
データサイエンティスト(ヘルスケア領域)【次世代戦略本部】
想定年収
773~1,195万円
勤務地
東京都(港区)
業務内容
【ミッション】 PHR、EMR、健診データなどの医療・健康データを活用し、AIによる疾患予測や行動変容支援を高度化することで、一人ひとりに最適なヘルスケアの実現に貢献する。 【主な業務】 PHR、EMR、健診データなどのリアルワールドデータを活用し、高血圧患者向けAIサービスの精度向上と、新たな医療インサイトの創出を推進する。 【具体的な業務】 ・リアルワールドデータの分析 ・AIサービスの精度向上に向けたインサイトの創出 ・医療専門家と連携した高血圧リスク予測、行動変容支援の分析・モデル開発 ・疾患特化AIの継続的な改善 ・新機能開発の推進 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務
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【オープンポジション】データ・テクノロジー職種/エキスパート■ご経験に合わせて適切なポジションをご提案
想定年収
760~1,500万円
勤務地
東京都(港区)
業務内容
パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験・専門性に応じて最適なポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「自身の専門性を最大限発揮できるポジションを見極めたい」「経験を活かし、より上流や高度な領域で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後は社内横断でポジションサーチを行い、スキル・実績および志向性を踏まえ、書類選考を通過したポジションをご案内いたします。 ●募集ポジション例(※以下ポジション以外を打診させていただく可能性がございます) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの先端技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックおよびAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・生成AI/機械学習領域の新技術検証・開発 ・Python/PySparkを用いた分析・モデル開発 ・デモ/PoC開発による技術検証 ・業務効率化に向けた分析・自動化・AI活用 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外での発信(講演・論文・資料作成) 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、分析基盤の高度化を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定およびプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・データパイプラインやバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、分析基盤の整備と意思決定支援を担っていただきます。 「doda」「doda X」において、以下業務を推進します。 ・データマート構築(要件定義~設計~実装~テスト) ・データ収集・加工・集計 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKを踏まえたデータマネジメントおよび利活用推進 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境での構成設計(AWS/GCP/Azure) ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視/セキュリティ/ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。 モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。 また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。 ・データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装 ・Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発 ・レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用 ・安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計 ・レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備 ・A/Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善 ・データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成
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【公共】AI・データ活用で防衛分野における高度意思決定を実現するデータドリブンサービスの提案・実証・開発業務<1320>
想定年収
700~1,100万円
勤務地
東京都(新宿区)
業務内容
我が国の安全保障環境を支える重要なシステム・サービス案件に参画頂き、マルチモーダルAI・生成AI/LLM・AutoML・オントロジー・仮想データレイク等の世界最先端のデータ活用テクノロジーを活用し、防衛分野(自衛隊等)のお客様の意思決定を強力に支援するサービス提案・実証・開発に携わって頂きます。 これらシステム・サービスの実現に向けては、Foresight・先見性の視点を重視し、国内先端R&D機関であるNTT及び米軍実績等を有する米国企業等の世界最先端技術・ノウハウを有する企業との連携を積極的に進め、革新的なシステム・サービスを追求しております。 目まぐるしく変化する安全保障環境・デジタル技術の台頭等を念頭に、提供するシステム・サービスも変革が本格化する中にあり、ソフトウェアの力で防衛力強化の実現を追求し、先進技術・手法の適用を含めたアプリケーション開発に携わることによってエンジニアとしての成長や社会的意義・誇りを感じることができます。
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【2167】_HM_四輪事業の意志決定高度化の為のデータサイエンティスト
想定年収
570~1,040万円
勤務地
東京都(港区)
業務内容
市場環境や顧客ニーズ、事業環境の変化を定量的に捉え、将来の需要やリスクの予測を元に事業成長検討の為の販売台数を予測し四輪事業における重要な意思決定に貢献します。 販売台数を形成する本質的な因果構造を事業戦略・商品戦略部門と連携しながらデータサイエンスの技術で紐解き、分析モデルで表現することで中長期の顧客需要と事業リスク・台数変動を定量化する役割です ①現場担当者とのコミュニケーションを通じた事業課題を明確化・市場・顧客分析を通じた課題解決の方向性と戦略提言 ●事業戦略部門や商品戦略部門と連携した事業課題の整理・構造化 ●市場動向、顧客ニーズ、競争環境、マクロ経済指標などを活用した中長期(3年・5年・10年)の販売需要予測 ●サプライチェーンマネジメント部門と連携した短期(1年以内)の販売台数予測および在庫リスク分析 ●原材料供給リスクや地政学リスクなどを踏まえた事業環境リスク予測 ●分析結果に基づく事業戦略、商品戦略、生産戦略への提言 ②社内外の様々なデータを活用し、事業環境変化による車両需要を元にした台数 予測を行うための高度分析モデル作成 ●統計解析、機械学習、時系列分析等を活用した予測モデルの開発 ●特徴量エンジニアリングや因果分析を通じた需要変動要因の特定 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 ・汎用分析ツール:Python(pandas, scikit-learn), Dataiku, MS excel ・Web・アプリ分析ツール:Google Analytics, Sprinklr ・情報共有ツール:Teams
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【2166】_HM_マーケティング戦略領域におけるデータサイエンティスト
想定年収
570~1,040万円
勤務地
東京都(港区)
業務内容
マーケティングおよびデジタルマーケティング領域において、データサイエンスを活用した顧客分析・市場分析を推進により、既存ビジネスの改善や新たな事業機会の創出に貢献します。 販売増加にむけた課題形成や課題解決にむけた仮説立案から分析設計、モデル構築、インサイト創出までを担い、データ分析を通じてマーケティング施策や事業戦略の高度化を支援し、データドリブンな意思決定を推進する役割です。 ①Hondaが保有する様々なデータや外部データを組み合わせた高度なデータ分析技術による 分析Prj企画・推進 ●ビジネスアナリストや営業部門と連携した販売増加課題解決にの為の仮説立案および分析設計の実施と分析プロジェクトの推進 ●マーケティング投資の最適化に向けた予測モデルの構築(販売台数予測、マーケティング・ミックス・モデリング(MMM)等) ●ビジネス部門が持つ知見や仮説のデータによる検証、および分析結果に基づく戦略・施策提言 ②複数の顧客データ分析にもとづく顧客行動の理解 ●AIDMA等の顧客行動モデルや価値観データに基づく顧客状態の可視化・分類 ●コネクテッドカーから取得されるビッグデータを活用したライフスタイル・移動特性の推定 ③販売領域課題解決・顧客理解を促進するデータ分析技術の開発 ●統計解析、機械学習、クラスタリング、次元圧縮などの手法を用いた顧客セグメンテーション技術・顧客状態推定技術の開発 ●価格感度や各種販売施策による販売台数影響推定技術の開発 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 <プロジェクト概要> 国単位の大規模プロジェクトでは5~6名程度のチームで数か月から1年程度の期間をかけて推進し、営業部門や販売会社と密接に連携しながら、実際の販売戦略や投資判断に反映される成果創出を目指します。 【開発ツール】 ・汎用分析ツール:Python(pandas, scikit-learn), Dataiku, MS excel ・Web・アプリ分析ツール:Google Analytics, Sprinklr ・情報共有ツール:Teams
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クラウドエンジニア
クラウドエンジニアの平均年収は743万円と、今回紹介する6職種のなかでは平均としてもっとも低い水準です。ただし、これはあくまで平均であり、上位層まで含めると状況は変わります。
大規模なクラウド基盤の設計・移行を主導できる人材や、複数のクラウドサービスを横断的に扱える人材は、平均を大きく上回る年収で評価されるケースが目立ちます。
クラウド需要は今後も拡大が見込まれており、運用中心のポジションから設計・アーキテクチャ領域へとスキルを広げていくことで、年収1,000万円への到達が見えてきます。
クラウドエンジニアの求人情報
ソリューション・コンサルタント/インフラ/東京/FPTテクノジャパン
想定年収
600~1,000万円
勤務地
東京都(港区)
業務内容
1. 顧客への提案 営業担当者と連携した顧客要望・課題・RFP/RFI等のヒアリングおよび整理 顧客要件に基づくソリューション、サービススコープ、運用モデル、提供体制の検討 顧客要求事項とFPTの提供サービス・CapabilityとのFit & Gap整理 複数のソリューション/体制案の比較・評価および推奨案の策定 サービスレベル(KPI/SLA)、役割分担、エスカレーション、運用プロセス等の設計 国内/オフショアチームと連携した工数見積・価格モデルの策定 提案書、見積説明資料等の作成 2. オフショアチームとの連携 ベトナムを中心とした海外技術チームへの顧客要件の「正確な」説明・展開 技術チームから提示されたSolution、体制、工数、前提条件等のレビュー 顧客要件と提案内容に乖離がある場合の修正 提案作成に必要なタスク・スケジュール・担当者の管理 日本側とオフショア側の認識差・コミュニケーションギャップの解消 3. 顧客折衝・営業支援 営業担当者との提案戦略・提案ストーリーの検討 顧客との提案内容・技術要件・サービス内容に関するディスカッション 顧客向け提案・プレゼンテーション 顧客からのQA対応および国内外関係者との回答調整 受注後のDelivery/Project Managerへの提案内容・前提条件等の引き継ぎ 主な提案領域 AWS / Azure等のクラウド移行・クラウド基盤構築 オンプレミス/クラウドインフラの設計・構築・移行 マネージドサービス/ITインフラ運用 Service Desk / ITSM Modern Workplace / Microsoft 365 / Intune Network / Security等のインフラサービス 大規模マイグレーションおよび運用移管 etc
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【インフラエンジニア】設計構築90%!クラウド案件40%/社員教育への惜しみない投資!
想定年収
440~600万円
勤務地
プロジェクト先(東京23区内予定)
業務内容
~スタンダード上場/構築経験を活かして設計・上流工程・クラウドへステップアップ~ ●サーバ・オンプレ・クラウド領域を中心に設計構築案件へ参画 ●AWSを中心としたクラウド案件あり/オンプレ経験からの領域拡大も可能 ●資格手当は毎月支給/外部研修・オンライン学習で成長を支援 ●業務概要 スタンダード上場の独立系SIerである同社にて、サーバ、ネットワーク、ミドルウェア、クラウドなどに関するインフラ設計構築業務をお任せします。これまでのご経験に近い領域から参画し、構築、テスト、運用設計などを担当いただきます。 その後、基本設計、要件定義、顧客調整、提案活動、見積作成などへ業務範囲を広げていただく想定です。 案件はサーバ、オンプレミス、クラウド領域が中心で、クラウドではAWS案件が多い傾向です。 配属は本人の希望、経験、保有資格、案件状況を踏まえて決定します。 オンプレ環境での構築経験を土台に、設計工程やクラウド領域へステップアップしたい方に合うポジションです。 ●案件例 ・銀行向け新規システム導入 フェーズ:要件定義、設計~構築・テスト 環境:AWS ・リース会社向けサービス展開 フェーズ:設計~構築・テスト 環境:AWS、EKS、Lambda、Ansible、スクリプト系 ・官公庁向けシステム更改対応 フェーズ:提案、要件定義、設計~構築・テスト 環境:Windows、Linux ●募集部門 <東京>インフラソリューション部(現在、東京のインフラ部門は約100名で構成されております)
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SRE エンジニア
想定年収
700~900万円
勤務地
東京都(渋谷区)
業務内容
●ポジション概要 マイクロニティグループが運営する複数プロダクトを支えるクラウドエンジニア(SRE)として、AWSを中心としたインフラの設計・運用からFinOpsの実践まで、幅広く担っていただくポジションです。 ●プロダクトについて マイクロニティでは、複数の自社プロダクトを開発・運営しています。 ・ガバメントクラウドのAWSコスト可視化・最適化を支援するFinOpsツール「srest」 ・AIで業務の見える化から定着までを支援する業務改善プラットフォーム「mfloow」 ・ITエンジニアに特化した直接契約型案件プラットフォーム「re:shine」 このほか、大手流通グループ向け認証基盤や、グループ会社が提供する給与即時払いサービスのインフラ運用保守も担っています。 複数領域にまたがるプロダクト群とグループ各社のシステムを、少数精鋭のクラウドエンジニアチームが横断的に支えています。少数だからこそ、AIを最大限活用しながら一人ひとりが広い裁量を持って働くスタイルです。 ●具体的な業務 自社プロダクトを中心とした基盤の信頼性向上と、グループ横断のインフラ共通基盤づくりを重点テーマとしていただきます。 ・AWSインフラの設計・構築・運用(TerraformによるInfrastructure as Code) ・ClickHouse Cloudと生成AI(Amazon Bedrock)を活用した大規模コストデータ分析基盤 ・エージェント型分析機能の開発・運用 ・FinOpsの実践とグループ横断のクラウドコスト最適化 ・グループ各社への技術支援(アーキテクチャ設計支援、クラウドネイティブ化の支援、インフラ共通基盤の導入) ・開発者体験(Developer Experience)向上と開発プロセスの自動化 ・サービス監視・オブザーバビリティの設計・構築・運用、障害対応 ●開発環境 ・クラウド:Amazon Web Services ・インフラ:Amazon ECS(Fargate)、AWS Lambda、Amazon API Gateway、Amazon Bedrock ・IaC:Terraform ・データストア:Amazon Aurora(MySQL)、ClickHouse Cloud、Amazon OpenSearch Service ・CI/CD:GitHub Actions ・モニタリング:Datadog、Grafana、Sentry ・AI開発支援:GitHub Copilot、Claude Code ※プロダクトにより異なります ●チーム構成(エンジニアチーム) 正社員6人、業務委託2人
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インフラエンジニア
想定年収
500~1,200万円
勤務地
東京都(港区)
業務内容
●私たちについて 昨今、日本は生産年齢人口の急減に直面し、黒字廃業リスクを抱える企業が約62万社にのぼる現実があります。 私たちは、M&Aという手段を通じて、この社会的課題を解決しようとしています。 fundbookは2024年12月、東証プライム上場のチェンジホールディングス(CHD)にグループインしました。 「すべての人に、正しく価値のあるM&Aを。 」というミッションのもと、テクノロジーと人の力でM&Aの当たり前をアップデートし、日本の生産性向上と地方創生を実装することを目的にしています。 ●Team Culture 私たちテクノロジー戦略部では、個人の成果にとどまらずチーム全体の力を最大化するために、知見を積極的に共有し合う文化を根付かせています。 特に、後輩育成や未経験領域への挑戦を歓迎し、互いにサポートしながら共に技術レベルを高めていく姿勢を大切にしています。 ●業務内容 fundbook cloudおよびCRM、新規AIプロダクトのインフラ構築・運用を担当します。 AWSをベースとした一般的なWebアプリケーション構成の構築に加え、CI/CDの高速化やセキュリティ強化など、開発チームが走りやすい環境作りを推進していただきます。 ・AWSを用いたインフラ設計・構築・運用(ECS, RDS, CloudFront, WAF等) ・障害時の問題切り分け(レイヤーごとの調査・特定)と恒久対策の実施 ・CI/CD環境の改善による開発生産性の向上 ・アプリケーションレイヤー(BE/FE)と連携したトラブルシューティング ●開発環境 ・サーバサイド -Kotlin (Quarkus) -PHP (Laravel) -Rust (一部機能にて利用) ・フロントエンド -TypeScript -Next.js (App Router / Page Router) ・インフラ -AWS Cloud -Aurora MySQL / PostgreSQL -ECS (Fargate) / EC2 -S3 / ECR -CloudFront / WAF -Cognito -Vercel / AWS Amplify ・システム連携・ツール -Docker -jOOQ / Flyway -GitHub Actions -SendGrid -Notion
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【D&T】インフラエンジニア/リーダー(基幹システム)(東京)
想定年収
865~1,800万円
勤務地
東京都(千代田区)
業務内容
大手企業向け基幹システム導入・更改プロジェクトにおけるインフラ領域のリーダーとして、提案から設計・構築・導入までプロジェクト全体を推進いただきます。 主に製造業・製薬業を中心とした大手企業の基幹システム導入・更改案件において、お客様や複数のベンダーと連携しながら、プロジェクトの成功に向けたマネジメントを担っていただきます。 基幹システムの経験は入社後に習得いただくことも可能なため、これまで培ったプロジェクト推進力・リーダーシップ・テクニカルスキルを活かし、より上流かつ大規模なプロジェクトに挑戦したい方を歓迎しています。 <具体的には> ・基幹システム導入・更改プロジェクトにおけるインフラ領域のプロジェクト推進 ・顧客との折衝、要件整理、各種提案活動 ・プロジェクト計画策定および進捗・課題・品質管理 ・サーバー、ネットワーク、クラウド基盤の設計・構築推進 ・社内外メンバーおよび協力会社のマネジメント(数名~10名程度) ・設計書や各種ドキュメントのレビュー ・システム移行・カットオーバー計画の策定および推進 ・各種クラウドサービス(AWS、Azure等)や基幹システム基盤を活用したプロジェクトの推進 ・導入後の安定稼働に向けた改善提案や運用設計支援 ※担当プロジェクト・役割は、ご経験・ご希望を踏まえて決定します。 上記業務のすべてをお任せするわけではなく、ご経験を活かせる領域から参画いただくことを想定しています。 ●従事すべき業務の変更の範囲について (変更の範囲)会社の定める業務
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外資系ソフトウェアエンジニア
外資系企業で働くソフトウェアエンジニアは、日系企業と比べて年収水準が高く設定されている傾向があります。外資系企業の多くは、日本国内の給与水準ではなく、グローバル基準の等級制度で報酬を決めているため、同じ職務内容でも年収が高く出やすい構造です。
英語力と専門性の両方を備えたエンジニアにとって、有力な選択肢のひとつであることは間違いありませんが、年収水準は企業や職務内容によって幅が大きい点に気をつけましょう。
エンジニアが年収1,000万円を実現する5つのルート
年収1,000万円を実現するには、いくつかのルートがあります。ここでは、代表的な5つのルートを紹介します。
- 副業で本業と収入を掛け合わせる
- 大手・外資系・上流工程の企業へ転職する
- スタートアップでストックオプションを狙う
- フリーランスとして独立し高単価案件を積み上げる
- エンジニアとして起業する
それぞれのルートについて、リスクと現実性の両面から見ていきましょう。
副業で本業と収入を掛け合わせる
本業の年収に加えて、副業による収入を掛け合わせるルートです。エンジニアは、技術指導や設計レビュー、小規模な開発案件の受託など、副業として単価の高い仕事を受けやすい職種です。
本業の年収が700万円台でも、副業で月数十万円の単価の仕事を継続的に受けられれば、合計の年収換算で1,000万円に近づけることは可能です。
ただし、副業は本業の就業規則で認められている範囲に限られ、体力的な負担も大きくなります。まずは本業の年収を上げる努力を優先しつつ、余力のある範囲で副業を組み合わせるのが現実的です。
大手・外資系・上流工程の企業へ転職する
大手企業、外資系企業、あるいは上流工程を担当できる企業へ転職するルートは、もっとも再現性の高い方法です。ここまで見てきた通り、同じスキルレベルでも、所属する企業や担当する工程によって年収の水準は大きく変わります。
転職によって商流の上位に移ったり、給与テーブルの上限が高い企業に移ったりすることで、年収1,000万円は現実的な目標になります。
副業やフリーランスと比べて、収入の安定性を保ちながら年収を引き上げられる点も、このルートの大きな利点です。年収1,000万円を目指すうえで、まず検討したいルートといえるでしょう。
また、転職によって同じスキルでも年収が数百万円単位で上がることを、業界用語で「年収バグ」といいます。年収バグについては次の記事で解説しているので、ぜひ参考にしてみてください。

エンジニア転職で“年収バグ”が起きる理由とは?年収を上げる転職戦略と成功事例を解説
スタートアップでストックオプションを狙う
スタートアップに参画し、ストックオプションを受け取るルートもあります。スタートアップは、大手企業と比べて基本の年収が低めに設定されているケースが多い一方で、株式を一定の価格で取得できる権利であるストックオプションを報酬の一部として提供している企業があります。
会社がIPOやM&Aといった形で成功すれば、ストックオプションの行使によって、年収とは別軸でまとまった収入を得られる可能性があります。
ただし、これはあくまで会社が成功した場合の話であり、実現しない可能性のほうが高いことも理解しておきましょう。年収の安定性よりも、大きなリターンの可能性に賭けたい人に向いたルートです。
フリーランスとして独立し高単価案件を積み上げる
フリーランスとして独立し、高単価の案件を積み上げるルートです。正社員の年収とは異なり、フリーランスの収入は案件単価と稼働率のかけ算で決まります。特定の技術領域で実績を積み、指名で案件を依頼されるレベルの専門性を身につけられれば、月単価100万円を超える高単価案件を継続的に受注できる可能性があります。
ただし、このルートは、正社員としてすでに一定の専門性と実績を築いたエンジニアに向いた選択肢です。実績が浅い段階で独立すると、案件が途切れる期間の不安定さのほうが大きくなりやすい点には気をつけましょう。
エンジニアとして起業する
エンジニアとして起業し、自分のサービスや事業を持つルートです。自社サービスが軌道に乗れば、雇用されている状態では届きにくい規模の収入を得られる可能性があります。ただし、起業による収入は年収という形で保証されるものではなく、事業が軌道に乗るまでは収入が不安定になりやすいのが実情です。
開発力に加えて、資金調達やマーケティング、経営全般の知識も求められるため、技術力だけで成立するルートではありません。5つのルートのなかでも、もっともリスクが高く、再現性の低い選択肢といえます。
【年代別】年収1,000万円までのキャリアのロードマップ例
年収1,000万円までの道のりは、年代によって意識すべきことが変わります。ここでは、年代別のキャリアの考え方を紹介します。
- 20代は上流工程や需要の高い技術に触れる場数を優先する
- 30代前半でマネジメントか専門特化かの方向性を決める
- 30代後半以降は転職・独立を含めて実行フェーズに移す
それぞれの年代で意識したいポイントを見ていきましょう。
20代は上流工程や需要の高い技術に触れる場数を優先する
20代は、年収そのものよりも、経験の幅を広げることを優先したい時期です。厚生労働省の「令和7年賃金構造基本統計調査」でも、20代前半の平均年収は363万円から476万円台にとどまっており、この時期の年収差はまだ小さく、後からいくらでも取り返せる段階といえます。
それよりも重視したいのが、上流工程や需要の高い技術領域に触れる場数を、できるだけ多く踏んでおくことです。要件定義の場に同席する、新しい技術を扱う案件に手を挙げるといった小さな積み重ねが、30代以降の専門性や年収の伸びに直結します。
20代のうちは、目先の年収よりも経験の質と幅を優先しましょう。
30代前半でマネジメントか専門特化かの方向性を決める
30代前半は、マネジメントに進むか、特定領域の専門性を極めるかの方向性を決めておきたい時期です。厚生労働省の「令和7年賃金構造基本統計調査」でも、30〜34歳の平均年収は職種区分によって559万円から866万円まで幅があり、この時期の選択が、その後の年収の伸び方を大きく左右し始めます。
マネジメントを選ぶなら、チームや案件をまとめる経験を意識的に積んでいきましょう。専門特化を選ぶなら、代替が難しいと言えるレベルの技術力を、この時期までに固めておきたいところです。
どちらが正解というわけではありませんが、方向性を決めずに時間を過ごすことが、もっとも年収の伸びを鈍らせます。
30代後半以降は転職・独立を含めて実行フェーズに移す
30代後半以降は、これまで積み上げてきた経験と専門性を、実際の年収に変えていく実行フェーズです。厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」でも、35〜39歳から40代にかけて平均年収が大きく伸びる区分が多く、この年代は転職市場での評価も高くなりやすいタイミングです。
今の会社で年収の天井が見えているなら、このタイミングでの転職や独立が、年収1,000万円への現実的な一手になります。年齢を重ねるほど、企業側が求める即戦力性や実績のハードルは上がっていくため、動くなら早いほうが選択肢は広く残ります。
迷いがあるなら、まず自分の市場価値を確認するところから始めましょう。
エンジニアが年収1,000万円を目指す転職ならテックゴー
年収1,000万円という目標は、勢いだけで実現できるものではありません。所属企業の商流や担当工程、マネジメントか専門特化かという方向性まで、戦略的に見極めながらキャリアを組み立てることが求められます。
テックゴーは、エンジニア・ITコンサル領域に特化した転職エージェントとして、上流工程や高年収帯の求人を多数保有しています。元エンジニア・ITコンサル出身のアドバイザーが、現在の年収が商流や工程のどこに起因しているのかを整理したうえで、年収1,000万円に届く求人を提案します。
- エンジニア・ITコンサル領域に特化しており、上流案件の求人を多数保有している
- 平均年収アップ金額は138万円と、収入アップの実績が豊富にある
- 年収交渉の成功率は100%で、交渉をすべて代行してもらえる
- アドバイザーは元エンジニア・ITコンサル出身者が多く、現場感覚に基づいたアドバイスを受けられる
- 面接対策は回数無制限で、選考通過に向けて徹底サポートしてもらえる
自分の年収がどこまで伸ばせるのか、まずは現状を客観的に把握するところから始めてみましょう。
まとめ
この記事では、エンジニアが年収1,000万円を目指すための考え方について解説しました。年収1,000万円を超える人の割合は、給与所得者全体では6.2%ですが、テックゴーが支援した転職決定者に限ると10.6%です。商流・工程・役職・給与テーブル・市場価値という5つの基準から自分の現在地を把握し、専門性や上流工程での実績、マネジメント力、コミュニケーション力を磨いていくことが、年収1,000万円への近道になります。
年収1,000万円という数字は、努力次第でだれもが届く水準ではありませんが、職種やルートの選び方次第で現実的な目標に変わります。今の会社での年収の伸びしろに限界を感じているなら、まずは自分の市場価値を客観的に把握することから始めてみましょう。
エンジニアとして年収1,000万円やキャリアアップを目指しているなら、テックゴーへの相談がおすすめです。上流案件・ITコンサル領域に強く、元エンジニア出身のアドバイザーが、現在の商流や工程を踏まえたうえで、年収を伸ばせる求人を提案しています。
よくある質問
年収1,000万円は勝ち組と言えますか?
年収の額面だけで見れば、給与所得者全体の上位6.2%に入るため、高い水準にあることは間違いありません。ただし、税金や住居費、勤務先の忙しさによって生活の余裕は変わるため、年収だけで「勝ち組かどうか」を判断しきれるわけではありません。 とはいえ、転職先やキャリアの選択肢が広がるという点では、年収1,000万円は明確なアドバンテージといえます。
エンジニアで一番年収が高い職種は何ですか?
テックゴーの求人データベースによると、もっとも年収水準が高いのはCTO(最高技術責任者)で、平均年収は1,500万円です。次いでVPoE・エンジニアリングマネージャーといったマネジメント職の年収水準が高くなっています。 プレイヤーとしての技術職に絞ると、テックリード・ITアーキテクトが970万円前後ともっとも高い水準です。マネジメントに進むか、技術を極めるかで、目指すべき職種は変わってきます。
年収600万円のエンジニアはどのくらいのレベルですか?
厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」で見ると、年収600万円は、システムエンジニア(受託開発・Webサービス開発等)区分では経験10年以上の水準にあたります。 一方、システムエンジニア(基盤システム)・PM・ITコンサルタント区分では、経験1〜4年でも624万円に届くため、同じ600万円でも所属する領域によって難易度は変わります。 600万円は、中堅として一定の実務経験を積んだレベルの目安といえます。
