データエンジニアに転職するには？手順・年収・将来性を徹底解説

「データエンジニアに転職したいけれど、何から始めればいいのかわからない」「やめとけという声が気になるが実態はどうなのか」——そんな不安を抱えていませんか。データエンジニアはAI/DX時代においてデータ基盤を支える中核的な専門職であり、転職による年収アップ率は約64%、平均で70万円の年収増加が報告されています。

本記事では、データエンジニアの仕事内容や年収相場から、前職別の具体的な転職ロードマップ、「やめとけ」と言われる理由の真相、面接対策、エージェントの活用法まで、転職成功に必要な情報を網羅的に解説します。

データエンジニアが「最強の専門職」である理由

DX推進と人材不足が生む構造的チャンス

経済産業省の試算によると、2030年には最大79万人のIT人材が不足するとされています。中でもデータ基盤を扱える専門人材の供給は需要に対して大幅に不足しており、この人材ギャップが転職市場に構造的なチャンスを生んでいます。

企業のDX推進が加速する中、自社のデータ活用基盤を整備できるエンジニアの採用ニーズは右肩上がりです。結果として、即戦力の経験者だけでは求人を充足できず、バックエンドエンジニアやインフラエンジニアからの転向者、さらには未経験者にまで募集の門戸が広がっています。この供給不足は短期的に解消される見込みがなく、今後数年間は転職希望者にとって有利な市場環境が続くと考えられます。

AI/LLM時代に「データ基盤を握る側」が持つ圧倒的な市場価値

生成AIやLLM（大規模言語モデル）の普及により、データエンジニアの市場価値はさらに高まっています。LLMの学習データの整備、RAG（検索拡張生成）パイプラインの構築、リアルタイムデータの前処理など、AI技術を支えるデータ基盤の設計・構築は、まさにデータエンジニアの専門領域です。

つまりAIに仕事を奪われる側ではなく、AIを動かすための基盤を握る側に立てるのがこの職種の最大の強みといえます。テクノロジーの進化が加速するほど、データ基盤を構築できる人材の希少性は増していきます。この構造的な優位性こそが、データエンジニアが「最強の専門職」と称される所以です。

求人が多い業界・企業タイプ別の特徴と選び方

データエンジニアの求人は幅広い業界に存在しますが、企業タイプによって仕事内容やキャリアの伸び方が異なります。EC・金融・製造などの事業会社では自社プロダクトのデータ基盤を内製で構築・運用する仕事が中心で、一つのプロダクトに深く関わりたい方に向いています。

SIerやコンサルティングファームではクライアント企業のデータ基盤構築を支援するため、多様なプロジェクトで経験を積みたい方に適しています。メガベンチャーやテック企業では大規模データ処理基盤の設計・開発に携われます。スタートアップではデータ基盤をゼロから立ち上げる経験ができます。自分のキャリアの方向性に合った企業タイプを選ぶことが、転職後の満足度を大きく左右します。

データエンジニアの年収相場と年収アップ戦略

経験年数・ポジション別の年収レンジ

データエンジニアの年収は、経験年数やポジションによって大きく異なります。未経験から1年目の段階ではSQLやPython、クラウドの基礎知識が求められ、年収は400万〜500万円程度です。実務経験2〜3年ではETLパイプライン構築やDWH設計の経験が評価され500万〜700万円に上がります。

4〜6年のミドルクラスでは大規模データ基盤の設計・運用経験が求められ700万〜900万円が目安です。リードエンジニアやアーキテクトクラスでは組織全体のデータ戦略を担い、900万〜1,200万円超が見込めます。体験談データによると、転職によって年収アップを実現した方は全体の約64%にのぼり、平均で約70万円の年収増加を達成しています。

年収1,000万円に到達するための条件と要件分解

年収1,000万円以上を目指すには、技術力だけでなく「どのポジションで」「どの業界で」働くかが重要になります。具体的には、3つの条件のうち2つ以上を満たすことが現実的なルートです。第一に、データアーキテクトやテックリードなど設計・意思決定に関わるポジションに就くことです。

第二に、金融・テック・コンサルティングなど高単価業界を選ぶことです。第三に、AWS認定やGCP認定などのクラウド資格に加え、大規模プロジェクトの実績を積むことです。年収交渉においては、処理速度の改善率やコスト削減額など定量的な成果を提示できるかどうかが決め手になります。

フルリモート×高年収を両立する働き方の現実

データエンジニアの求人においてフルリモート案件は確実に増加しており、特にクラウド環境での開発を前提とする企業では場所を問わない働き方が定着しつつあります。ただし、フルリモートで高年収を両立するにはいくつかの条件があります。まず実務経験が3年以上あること、次に非同期コミュニケーションでの自律的な業務遂行力があること、そしてセキュリティ要件への理解があることです。

リモート環境では成果物の品質が直接的に評価される傾向が強いため、ドキュメント整備力やコードレビューの質が年収にも影響します。リモートだからこそ、可視化できる成果を意識した働き方が求められます。

未経験・異職種からの転職ロードマップ

コアスキル：まずこれだけ押さえる（SQL・データモデリング・ETL/ELT）

データエンジニアへの転職を目指すなら、最初に押さえるべきコアスキルは3つに絞られます。第一にSQLです。データの抽出・加工・集計を行うSQLはあらゆる業務の基礎であり、複雑なクエリを書けるレベルまで習得する必要があります。第二にデータモデリングで、正規化やスタースキーマなど、データの構造を設計する知識が求められます。

第三にETL/ELTの概念と実装で、Airflowやdbtといったツールでデータパイプラインを構築できることが実務での必須条件となります。この3つを土台として固めた上で、クラウドやプログラミング言語のスキルを段階的に積み上げていくのが最短ルートです。

クラウド基盤（AWS/GCP/Azure）の最低ラインと選び方

データエンジニアの求人ではクラウド基盤の経験がほぼ必須条件として求められます。日本の転職市場ではAWSの求人シェアが最も高く、次いでGCP、Azureと続きます。最初に学ぶべきクラウドとしてはAWSを推奨します。最低限押さえるべきサービスとしては、S3（ストレージ）、Redshift/Athena（DWH/クエリ）、Glue（ETL）、Lambda（サーバーレス処理）があります。

GCPを選ぶ場合はBigQuery中心の学習が効率的です。重要なのは1つのクラウドに絞って深く習得することで、複数を浅く学ぶよりも転職市場での評価は高くなります。資格取得も有効で、AWS認定データエンジニアやGCP Professional Data Engineerは採用担当者への強いアピール材料になります。

前職別「勝ち筋」の作り方（バックエンド/インフラ/社内SE/非エンジニア）

転職成功の鍵は、自分の経験を「データエンジニアの文脈で読み替える」ことにあります。すべてのスキルをゼロから学ぶ必要はありません。バックエンドエンジニアの方はプログラミングやDB操作の経験をすでにお持ちですので、クラウドサービスとETLツールを追加で習得すれば即戦力に近づけます。

インフラやクラウドエンジニアの方はIaCやクラウド運用の経験をデータ基盤に読み替えることで差別化でき、SQLの応用とデータモデリングを足すだけで転職が見えてきます。社内SEや運用保守の方はDB運用やSQLの経験が武器になるため、Pythonとクラウドの習得に集中するのが効率的です。

非エンジニアの方は基礎から学ぶ必要がありますが、ビジネス側の視点は採用時に高く評価されます。この「スキルの引き算」が最短距離での転職を実現します。

ポートフォリオの作り方（実務レベルの成果物テンプレート）

未経験からの転職では、ポートフォリオが「実務で通用する人材かどうか」を判断する重要な材料となります。採用担当者に評価されるポートフォリオの基本型は、パブリックデータセットを使ったデータパイプラインの構築プロジェクトです。

具体的には、APIやWebスクレイピングでデータを収集し、Pythonで加工処理を行い、クラウド上のDWHに格納して、BIツールで可視化するまでの一連の流れをGitHubに公開します。コードの品質だけでなく、READMEでアーキテクチャ図や設計判断の理由を明記することが重要です。「なぜこの技術を選んだか」を説明できるポートフォリオは、実務経験に代わる強力な説得材料になります。

学習で「やること」と「やらないこと」の整理

限られた時間で効率的にスキルを習得するには、やるべきことだけでなく「今はやらなくていいこと」を明確にすることが不可欠です。優先的に取り組むべきことは、複雑なJOINやウィンドウ関数までをカバーするSQLの実践演習、AWSまたはGCPの主要データサービスのハンズオン、dbtやAirflowを使った簡易パイプラインの構築、そしてGitによるバージョン管理の習慣化です。

一方、今の段階ではやらなくてよいことは、高度な機械学習アルゴリズムの習得、3つ以上のクラウドの同時学習、高度な数学・統計学の体系的な学習、そしてHadoop/Sparkの深い習得（求人の主流はクラウドネイティブ）です。この「やらないこと」の明確化が、学習の迷路に迷い込むことを防ぎ、最短距離でのスキル習得を可能にします。

準備から内定獲得までのステップ

現在地の棚卸し：求人要件との「距離」を正確に測る方法

転職活動の第一歩は、自分のスキルの現在地を正確に把握することです。具体的な方法として、まず転職サイトでデータエンジニアの求人を10件以上確認し、「必須条件」と「歓迎条件」に記載されたスキルを一覧にします。

次に、自分が実務で使った経験のあるスキルにチェックを入れ、必須条件のうち何割を満たしているかを数値化します。目安として、必須条件の6割以上を満たしていれば応募可能な水準です。3割未満であれば、まずスキル習得期間を3〜6ヶ月確保することを推奨します。この「距離の可視化」が、無駄のない転職活動計画の起点になります。

職務経歴書の書き方：バラバラな経験を「必然のストーリー」に変える

データエンジニアへの転職では、単なるスキルや経験の羅列では通用しません。採用担当者が見ているのは「なぜデータエンジニアなのか」という一貫したストーリーです。職務経歴書では、過去の経験を「データ領域への転身の布石」として再構成します。

たとえばバックエンドでのDB設計経験は「大規模データの構造化への関心」として読み替え、業務改善の実績は「データ活用によるビジネス課題の解決」として位置づけます。成果は必ず定量化し、「処理時間を40%短縮」「月間データ処理量を3倍に拡大」といった数値で示すことが重要です。キャリアの「点」を「線」につなげるストーリー構築が、書類選考突破の鍵となります。

面接対策：データエンジニア特有の頻出質問と回答の型

データエンジニアの採用面接では、技術的な質問が一般的なエンジニア職以上に具体的かつ実践的になる傾向があります。頻出する質問テーマとしては、パイプライン設計に関する「大量のデータを日次でDWHに取り込む仕組みをどう設計しますか？」、データ品質管理に関する「データの欠損や重複をどのように検知・対処しますか？」、障害対応に関する「パイプラインが障害で停止した場合どのような手順で復旧しますか？」、コスト最適化に関する「クラウド上のデータ基盤のコストをどう管理・削減しますか？」などがあります。

回答のポイントは、抽象的な方法論ではなく「自分ならどう実装するか」を具体的に述べることです。未経験の方であっても、ポートフォリオで実際に構築した経験をもとに語ることができれば十分な評価を得られます。

前職別モデルケース｜あなたに最も近い成功パターン

ケース1：バックエンドエンジニア（30代前半）→ データエンジニア

Javaでの業務システム開発を5年経験した32歳のバックエンドエンジニアが、データエンジニアへ転職した事例です。転職の動機は、AI時代に自分のスキルがコモディティ化する危機感でした。準備期間は約4ヶ月で、AWSのデータ関連サービスとdbtの学習に集中しました。

既にSQLとプログラミングの基礎があったため、クラウドとETLツールの習得に専念できたのが大きな利点でした。転職後はEC企業のデータ基盤チームに配属され、年収は520万円から680万円にアップしています。既存のプログラミング経験とDB知識がそのまま武器になった好例です。

ケース2：インフラ/クラウドエンジニア → データエンジニア

AWSのインフラ構築・運用を3年経験したクラウドエンジニアが、データエンジニアに転身したケースです。IaC（Terraform）やCI/CDパイプラインの運用経験を「データ基盤の自動構築」という文脈で読み替え、職務経歴書をストーリー化しました。

追加で学んだのはSQLの応用とデータモデリング、そしてAirflowの基本操作のみです。転職先はSIerのデータコンサルティング部門で、クライアント企業のデータ基盤設計を担当しています。年収は580万円から750万円に上昇しました。インフラ領域の知識はデータ基盤の構築において高く評価されます。

ケース3：非エンジニア・未経験者（20代後半）→ データエンジニア

営業職からデータエンジニアへ転身した28歳の事例です。プログラミングスクールで半年間PythonとSQLを集中的に学習した後、独学でAWSの基礎資格を取得しました。ポートフォリオとして、公開APIからデータを収集しS3に蓄積、Athenaで集計してQuickSightで可視化する一連のパイプラインをGitHubに公開しました。

採用の決め手は「ビジネス側の視点でデータ活用の提案ができる点」だったそうです。入社先はスタートアップのデータチームで、年収は前職の380万円から450万円にアップしました。未経験でも「前職の強み×技術力」で勝負できることを示した好例です。

ケース4：社内SE/運用保守 → データエンジニア

社内SEとしてDB運用とSQL業務を4年経験した30代前半のエンジニアが、データエンジニアへキャリアチェンジしたケースです。日常業務でSQLを使いこなしていたため、データモデリングとクラウド（GCP BigQuery）の学習に3ヶ月集中しました。

職務経歴書では社内の業務データ整理やレポート自動化の実績を「データ基盤の運用・改善経験」として再定義しました。転職先は中堅の事業会社で、自社プロダクトのデータ基盤を構築するポジションを獲得しています。年収は480万円から620万円に上昇しました。社内SEの経験はデータエンジニアとの親和性が高いといえます。

転職後のキャリアパス｜データエンジニアの「次」を見据える

データアーキテクト / テックリードへの道

データエンジニアとしての技術を深化させた先にあるキャリアが、データアーキテクトやテックリードです。データアーキテクトは組織全体のデータ戦略を策定し、最適なアーキテクチャを設計する役割を担います。単一のパイプラインではなく、企業のデータエコシステム全体を俯瞰する視座が求められます。

テックリードはチームの技術的な意思決定をリードし、メンバーの成長を支援するポジションです。いずれも年収1,000万円以上が現実的に見込める上位キャリアであり、実務経験5年以上と大規模プロジェクトの実績が到達の目安になります。

PM / エンジニアリングマネージャー（EM）への転身

技術力を基盤としながらマネジメント方向へ進むキャリアパスも有力です。PMやエンジニアリングマネージャー（EM）は、プロジェクト全体の推進やチームビルディングを担います。データ基盤の技術的な背景を理解しているからこそ、開発チームとビジネスサイドの橋渡し役として高い価値を発揮できます。

特にDX推進を経営課題とする企業では、データ領域のPMやEMの需要が増加しており、年収レンジも800万〜1,200万円と高水準です。技術とマネジメントの両方に興味がある方にとって、データエンジニアはその両立を実現するための理想的な出発点となります。

データサイエンティスト / MLエンジニアへの拡張

データエンジニアから横展開できるキャリアとして、データサイエンティストやMLエンジニアへの拡張があります。データ基盤を設計・構築してきた経験は、分析や機械学習の分野で大きなアドバンテージとなります。データの品質管理やパイプライン設計を理解しているエンジニアは、モデル構築だけでなくMLOps（機械学習の本番運用）領域でも即戦力として評価されます。

データ分析の基礎を学びながらMLエンジニアリングの領域に進む場合、統計学とPythonの機械学習ライブラリの習得が追加で必要になりますが、データ基盤の知識があることで学習効率は格段に上がります。

40代以降のキャリア戦略：「一生モノの専門性」として活用する

データエンジニアリングの専門性は、40代以降のキャリアにおいても大きな武器となります。体験談の中には「将来のセーフティネットとして、データ基盤のスキルを習得した」という声もあります。データ基盤の設計・構築・運用は高度な専門性が求められる領域であり、AIによる自動化が進んでも「何を自動化するかを決める」上流工程の人材需要は残り続けます。

フリーランスとしての独立、技術顧問やアドバイザーとしての活動、あるいは後進の育成など、経験を活かした多様な働き方が可能です。データエンジニアリングは一時的なブームではなく、今後も成長が続く分野といえます。

よくある質問と回答

まとめ：データエンジニア転職を成功させる「次の一手」

データエンジニアはAI時代においてデータ基盤を支える中核的な職種であり、人材不足を背景に転職市場での需要は今後も拡大が見込まれます。年収アップの実績データや将来性の高さから、キャリアチェンジの選択肢として極めて有力です。

今日から取るべきアクションを整理します。第一に、転職サイトで求人要件を確認し自分のスキルとの距離を測ることです。第二に、コアスキル（SQL・クラウド・ETL）に絞って学習を開始することです。第三に、転職エージェントに登録し市場の最新動向を確認することです。

第四に、ポートフォリオを構築して実務力を証明することです。第五に、職務経歴書を「必然のストーリー」に再構成することです。準備の足踏みから一歩を踏み出すことが、データエンジニアとしてのキャリアを切り拓く鍵になります。