インフラ・フロントエンド・バックエンド・AI・モバイル・セキュリティなど20職種のキャリアパスを解説。各職種の必要スキル・年収目安・転職方法がわかります。
サーバー・ネットワーク・クラウド基盤を構築・運用する
AWS/GCP/Azureのクラウド基盤を設計・構築する
ルーター・スイッチからSDN・クラウドネットワークを担当
ソフトウェアエンジニアリングで信頼性・可用性を向上させる
CI/CD・IaC・コンテナ化で開発と運用の橋渡しをする
脆弱性診断・ペネトレーションテスト・セキュリティ設計を担当
API・DB・マイクロサービスなどサーバーサイドを担当する
データパイプライン・DWH・データレイクを構築・運用する
統計・機械学習でビジネス課題を解決する
機械学習・LLM・生成AIのモデル開発と本番デプロイを担当
AI/SaaSの導入戦略を設計・実行するエンジニア×ビジネスのハイブリッドロール
顧客先に常駐しリアルタイムで実装・カスタマイズを行う最前線エンジニア
FDE発祥企業Palantirの日本法人。求められるスキル・選考・カルチャーを解説
機械学習モデルの開発・実験・デプロイ・監視パイプラインを構築・運用する
LLMのプロンプト設計・RAG構築・AIエージェント開発を担当する
技術的提案・デモ・POCで顧客課題を解決するプリセールスエンジニア
LLM・生成AIを活用したプロダクトの企画・開発・グロースを統括する
コード・UX・ビジネスの三角形を横断してプロダクトを自走させるエンジニア
テスト設計・自動化で製品の品質を保証する
C/C++で自動車・IoT・産業機器のソフトウェアを開発する
Unity/Unreal Engineでゲームを開発する
IT開発プロジェクト全体のスケジュール・品質・コストを管理する
コードを書きながらチームの技術方針をリードする
組織全体の技術戦略・エンジニア組織を統括する
INTJ・INTP・ENFP・ISFJなど16タイプすべての適性職種・スキル・年収を解説。
「どの職種を目指すか」の前に、キャリアの方向性は大きく3つに分かれます。自分がどの軸で市場価値を高めたいかを決めると、目指す職種が絞りやすくなります。
特定領域の専門性で勝負するキャリア。クラウド・セキュリティ・AI/MLなど需要に対して人材が不足している領域ほど、経験年数以上に市場価値が伸びやすいのが特徴です。
代表職種: クラウドエンジニア / セキュリティエンジニア / AIエンジニア / SRE
技術の理解を土台に、チーム・プロダクト・事業の成果に責任を持つキャリア。プレイヤーとしての実装力に加えて、採用・評価・意思決定の経験が価値になります。
代表職種: テックリード / プロジェクトマネージャー / CTO
エンジニアリングと顧客・事業の間をつなぐキャリア。技術がわかる人材がビジネス側に立つと希少性が高く、AI時代に採用が増えている方向性です。
代表職種: FDE / Deployment Strategist / ソリューションエンジニア / プロダクトエンジニア
| 年代 | キャリアパスの考え方 | 詳細ガイド |
|---|---|---|
| 20代 | 方向転換のコストが最も低い時期。幅広く経験を積みつつ、伸ばす軸(言語・領域)を1つ決めて深掘りを始める。第二新卒枠も活用できる。 | 第二新卒の転職 |
| 30代 | スペシャリスト/マネジメントの分岐点。「何ができる人か」を一言で説明できる専門性と、後輩育成・リード経験の両方が評価対象になる。 | 30代の転職戦略 |
| 40代 | 実績の言語化が最重要。マネジメント実績か、代替の難しい専門性のどちらかを軸に、これまでの成果を数値で示せるように整理する。 | 40代の転職戦略 |
スカウト型サービスに職務経歴を登録し、どんな企業・条件からオファーが来るかで客観的な評価を測る。スカウト転職ガイドで活用法を解説しています。
上の職種一覧から2〜3個に絞り、必要スキルと年収目安を比較する。年収の伸ばし方は年収アップロードマップが参考になります。
IT専門エージェントに相談すると、あなたの経験・スキルセットに合った職種と求人を提案してもらえます。