データエンジニアへの転職は未経験でも可能？転職市場動向や最新求人を解説

DX推進への取り組みが活発化するなか、ビッグデータを扱う職種として求人が増えているのが「データエンジニア」です。

企業からの需要に対して、経験者の数が追いついておらず、データエンジニアの経験がない異分野からのエンジニアがデータエンジニア職へ転職するケースも増加しています。
本記事では、データエンジニアの転職市場動向や転職で求められる経験・スキル・マインド・資格をJAC Recruitment（以下、JAC）が解説いたします。

未経験からデータエンジニアに転職できるのか

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データエンジニアは、企業が持つ大量のデータを効率的に収集、保存、処理、分析するための基盤を設計したり、構築や運用したりする役割を担います。具体的には、データパイプラインの構築やデータベースの最適化、クラウド環境での基盤設計などを行い、データサイエンティストやアナリストが分析に専念できる環境を整備します。

現在、多くの企業でデータ活用が重要視されている一方、経験豊富なデータエンジニアが不足している状況です。そのため、未経験からデータエンジニアへの転職は、決して不可能ではありません。
特に、SQLやデータベース知識を持つサーバーサイドエンジニア、あるいはクラウド環境の運用経験があるクラウドエンジニアは、業務の親和性が高く歓迎される傾向にあります。

採用選考では技術的な素養に加えて、「なぜデータエンジニアを目指すのか」という明確な動機と自主的な学習姿勢が評価の対象になります。データウェアハウスやデータ処理フレームワークなどの実務経験がなくても、学ぶ意欲と仕事に対する強い興味を伝えることができれば、未経験からでもキャリアチェンジを実現できるでしょう。

データエンジニアの転職市場動向

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本章では、データエンジニアの転職市場動向について、次の3つの観点から解説します。

DX推進によりデータエンジニアの採用ニーズは高まっている

「DX」の推進にあたり、「データサイエンティスト」「機械学習（AI）エンジニア」などの採用は、引き続きニーズが高い状況が続いていますが、現在同等かそれ以上に必要とされているのが「データエンジニア」です。
データサイエンティストや機械学習（AI）エンジニアがデータの分析・利活用を行おうとしても、肝心のデータにおいて「管理形式が統一されていない」「欠損がある」「結合できない」といった状況では分析を進められません。そこでまずは既存のデータを分析できる形に整える必要があり、その役割を担うのがデータエンジニアです。
先進的な企業では以前からDXに取り組んでいましたが、大多数の企業はここ数年で着手しており、まだまだデータ分析以前のフェーズにあります。そのため、これらの企業では特にデータエンジニアを強く求めているのが現状です。
このような背景から、データエンジニアの求人はさらに増加しています。

さまざまな業界・企業でデータエンジニアの求人がある

データエンジニアは、データ分析に必要な基盤の構築やデータの収集・加工・整備を担う職種であり、データ活用をビジネスの中心に据える企業にとって欠かせない存在です。具体的には、自社サービスの品質向上や新規開発にデータを活用するテックカンパニー、業務改善や新規事業創出のためにDXを推進する事業会社、クライアント企業のDXを支援するSIerやITコンサルティングファームなど、多様な企業で求められています。

特に、データ形式や管理方法が部門ごとに分断されている事業会社では、データの統合と可視化を担うデータエンジニアの需要が急増しています。さらに、コンサルティング業界では、クライアント企業からのDX支援依頼に応えるため、体制強化の一環としてデータエンジニアの採用が進んでいます。

ビッグデータ活用や機械学習などの観点から将来性も明るい

データエンジニアの将来性は、ビッグデータの活用や機械学習、AI技術の進化などを背景に、非常に明るいといえるでしょう。
企業が保有するデータ量は増え続けており、データを効果的に活用するための基盤構築や運用を担うデータエンジニアの役割はますます重要になりつつあります。また、機械学習やAIの分野においても、データエンジニアの存在は不可欠であり、テクノロジーの発展とともに、データエンジニアの需要は今後も拡大していくことが予想されます。
このように、テクノロジーの進化にともなって需要が拡大するデータエンジニアは、今後も中長期的に安定したニーズが見込まれる職種であり、将来性の高いキャリアパスとして注目されています。

データエンジニアの最新転職・求人情報

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ここでは、データエンジニアの最新求人・転職情報を紹介します。

本記事で紹介している求人は、JACが取り扱う求人の一部です。JACでは取り扱い求人の大半が非公開となっているため、非公開求人も含めデータエンジニアの求人紹介を受けたい方は、ぜひJACへご登録ください。転職支援のプロであるコンサルタントが、丁寧なヒアリングを通じて適性や希望に沿う求人を紹介いたします。

>>非公開求人について詳しく知りたい方はこちら

● 非公開：【フルリモート勤務可】データエンジニア/データアナリスト　※地方在住可能
● エムスリー株式会社：【エンジニア】データエンジニア
● 株式会社ミスミ：データエンジニア（大規模データ統合／DWH進化／データ分析・活用）＜東京・九段下＞
● 日系SIer：データ活用コンサルタント・データエンジニア
● REALITY株式会社：REALITYアプリ／データエンジニア／Data Engineer
● 株式会社カプコン：データエンジニア、アナリスト（ゲーム開発経験不要）　＜東京・大阪＞
● 株式会社ココペリ：データエンジニア【急成長Fintech企業/SMBマーケットに強み/地方創生】

※求人の募集が終了している場合もございます。ご了承ください。（2025年5月最新）

データエンジニアへの転職で求められる経験・スキル・マインド

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本章では、データエンジニアへの転職で求められる、次の3つの要素について解説します。

プログラミング言語・データ活用・クラウド等に関するスキルセット

データエンジニアへの転職で求められるスキルセットとして、プログラミング言語があります。特にPythonやR言語が求められることが多く、汎用性の高いJavaはもちろん、Javaの後継ともいわれる比較的新しい言語Scalaなども学んでおくとプラスとなります。
一方、DWH・ETLなど「Hadoop」「Spark」「Snowflake」「trocco」といったフレームワークやツールも使えると評価が高まるでしょう。アナリスト寄りの業務を担う場合は、「Tableau」などのBIツールの知識もあればプラス評価となります。
近年はクラウドで処理することも多いため「AWS」「GCP」「Azure」を求める傾向も見られます。「Amazon Redshift」「BigQuery」といったデータウェアハウス構築・運用経験も歓迎されています。
選考において重視されるのは上記のテクニカルスキルですが、加えて「データの整理・データ活用の基盤作りに面白みを感じられるか」というポイントも注目されます。

データ整理・活用基盤づくりに面白みを感じられるか

データエンジニアへの転職では、データを整理し活用できる基盤を構築することに面白みを感じられるかどうかが重要なポイントです。データエンジニアの業務は、データの収集や加工、統合、保管など、正確で再現性のあるデータ基盤の構築が中心であり、地道な作業が多く含まれます。さらに、技術的な精度や整合性が強く求められる側面もあり、職種への印象と実際の実務に大きなギャップを感じるケースも少なくありません。

膨大かつ複雑なデータの整理やインフラ設計に面白さや価値を見いだせなければ、長く働き続けることはできないでしょう。地道な作業にも粘り強く取り組めるマインドや、裏方としてビジネスに貢献できることにやりがいを感じられるマインドが必須になることを理解しておく必要があります。

粘り強く問題解決に向きあう力

上述したとおり、データエンジニアには、困難な問題に対しても諦めずに粘り強く向き合う力が求められます。
データエンジニアの業務では、データパイプラインが正常に動作しない、システムのパフォーマンスが低下している、新しい技術を導入する必要があるなど、予期せぬ課題に直面することも珍しくありません。
数ある能力や適性のなかでも、粘り強く最適解を導き出す姿勢と課題解決への探究心は、データエンジニアの職務の特性上、不可欠な素養といえるでしょう。

データエンジニアに転職した場合の年収相場

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データエンジニアの年収は、ほかのITエンジニア職種と比較して相対的に高い傾向にあります。
その理由として、データエンジニアには大量データを扱うスキルやクラウド環境での基盤構築、機械学習に対応できる技術力が求められ、専門性の高さがそのまま報酬に反映されるからです。

年収相場としては、500万〜1,100万円程度の幅があり、企業規模や業界、担当領域によって年収レンジは大きく変動します。例えば、テック企業や外資系コンサルティングファームでは、プロジェクトの複雑さや扱うデータ量が多いため、高い年収が提示される傾向があります。一方で、事業会社でもDX推進の中核として位置づけられることから、全体的に高い年収水準にあります。

また、個人の経験やスキルも年収額の決定に大きく影響します。長年データエンジニアとしてキャリアを築いてきた実績やSparkをはじめとするHadoop、Kafkaなど特定の技術領域における深い知識を持っていれば、高い年収額を提示するオファーを受けられるでしょう。

データエンジニアへの転職に役立つ資格

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ここでは、データエンジニアに転職する際に役立つ、次の4つの資格について解説します。

ORACLE MASTER

ORACLE MASTERは、日本オラクル社が提供するデータベース関連の公式認定資格であり、特にデータベース構築や運用に関するスキルを対外的に証明できる資格として知られています。
レベルは「Bronze」「Silver」「Gold」「Platinum」の4段階に分かれていますが、転職時にはGold以上の取得が望まれます。Goldは状況ごとに適切な対応を推進できること、PlatinumはOracle Databaseに関する技術全般に対して深い知識を有していることを証明できます。
Bronze・Silver・Goldの受験方法に関しては、CBT方式が用いられていますが、Platinumのみ2日間にわたり試験が実施され、データベースを構築・管理するスキルや障害対応に関する技術が問われます。
なお、受験はオラクル公式サイトより、申し込み可能です。

>>ORACLE MASTER

Azure Data Engineer Associate（Microsoft Azure認定試験）

Azure Data Engineer Associateは、Microsoft社が提供するクラウドプラットフォーム「Azure」におけるデータエンジニアリングスキルを証明する資格です。試験では、Azureを利用したデータ処理やデータパイプラインの構築、ETL処理、セキュリティ対策など、データ基盤構築に必要な知識が問われます。
受験資格は特に定められていませんが、実践に即した内容が出題されるため、Azureの利用経験やAzureの基本的な知識を持ち合わせていることが推奨されます。
難易度は中程度といわれていますが、Microsoft Azure環境を用いたデータ基盤の構築・運用に携わる企業に転職する際は、採用選考で優遇される可能性が期待できるでしょう。

>>Azure Data Engineer Associate（Microsoft Azure認定試験）

応用情報技術者試験

応用情報技術者試験は、経済産業省所管の独立行政法人 情報処理推進機構（IPA）が実施する国家資格です。
データエンジニアに特化した資格ではありませんが、データベースやネットワーク、システム構成など、データエンジニアに求められる横断的なスキルを持つ旨を証明できます。

受験資格は特にありませんが、試験範囲が広く、合格率は20〜25%前後と難易度はやや高めです。情報処理技術者試験のなかでも難関試験に位置づけられているため、資格取得を目指す際は、計画的に試験勉強を進める必要があるでしょう。

>>応用情報技術者試験

CDMP（Certified Data Management Professionals）

CDMPは、DAMA Internationalが認定するデータマネジメントに関する国際的な資格です。データガバナンスやデータ品質、データウェアハウジング、データ統合など、組織的なデータ活用に不可欠な知識を有している旨を対外的に証明できます。

国際的に広く認知された資格であることから、グローバル企業や外資系企業を目指す場合に取得を目指すのもよいでしょう。試験は英語で実施されるため一定の語学力が求められますが、英語力が求められるポジションへの応募では、ほかの応募者と差別化を図れる要素になることもあります。

CDMPには、アソシエイト・プラクティショナー・マスター・フェローの4つの認定レベルが設けられており、転職を目的に取得を目指す際は、業界経験2～10年程度が求められるプラクティショナー以上の取得が推奨されます。応募ポジションによっては、最低10年以上の業界経験が求められるマスターや25年以上の業界経験が求められるフェローの取得も視野に入れましょう。

>>CDMP（Certified Data Management Professionals）

データエンジニアへの転職を成功させるためのポイント

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ここでは、データエンジニアへの転職を成功させるために意識したい、次の2つのポイントについて解説します。

プロジェクト経験を棚卸し・言語化し、アピール材料として活用

データエンジニアへの転職を成功させるには、これまでに経験したプロジェクトを詳細に振り返り、強みを言語化しておきましょう。また面接では、単に技術力をアピールするだけに終始せず、どのような課題に対して、どのような技術や手法を用いて解決してきたのかを具体的に説明することを意識してみてください。

例えば、利用した技術やツール、対応したビジネス課題、対応方法などを説明できるようにしておくと、強みや自己PRの説得力が増します。また、使用したフレームワークやツール名だけでなく、それらを選定した理由や成果まで語れるように準備しておくと、これまでの自身の経験が応募先のデータエンジニアポジションでどのように生かせるのかを、採用担当者にイメージしてもらいやすくなるでしょう。

「データの面白さ」を、実体験を交えて語る

面接では「データに対する関心」や「どのような点にやりがいを感じているのか」などについて、実体験を交えて語ることを意識しましょう。データエンジニアは、縁の下の力持ち的な役割であり、データそのものに興味を持ち、データを活用することに面白さを感じられないと、仕事へのやりがいを見いだすことは難しいでしょう。そのため採用選考でも、「なぜデータエンジニアになりたいのか」という志望動機が重視されます。

例えば、「データの可視化を通じて業務改善に貢献できた」「部署ごとのデータ形式を統一し、分析精度が大きく向上した」などの体験を振り返り、そのなかで感じたやりがいや学びを言葉にすることで、熱意と適性が伝わり、採用担当者の印象にも残りやすくなるでしょう。

データエンジニアの転職事例

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ここでは、JACが提供する転職支援サービスを利用し、データエンジニアへの転職を成功させた事例を紹介します。

50代で大手メーカーのデータエンジニアへ転職した事例（男性／50代前半）

	業種	職種	年収
転職前	中堅サービス企業	アーキテクト	850万円
転職後	大手メーカー	データエンジニア	1,000万円

これまでSIerや事業会社など5社以上に勤務し、一貫してデータベース関連業務に携わってきました。直近勤務していた中堅サービス企業ではアーキテクトを務めていましたが、会社がIT投資を縮小し業務が減少。まだまだこの領域を突き詰めてキャリアを磨きたいと考えていたため、転職を決意しました。
JACのコンサルタントに伝えた要望は「IT投資に積極的な企業で、技術を生かす&磨くことに加え、事業サイドにも関わっていきたい」ということです。
その後、条件に合う求人を20〜30件紹介いただきました。SIer・ネット企業・事業会社と求人ラインナップは多様でしたが、そのなかに含まれていたのが大手メーカーA社です。

大手メーカーは、私にとって思いがけない選択肢でした。そのA社の製品を愛用していたこともあり、思い入れがある会社なので、ぜひ挑戦したいと思いました。
しかし、「50代で転職歴も多い自分が本当に応募していいのだろうか」と半信半疑でした。それでも、コンサルタントはA社の採用部門と綿密なすり合わせを行ったうえで、私の経験・スキルがぴったりはまると判断したようです。
「今までの経験に自信をもって」と背中を押され、応募したところ、採用に。専門スキルはもちろん、マネジメントの経験があること、かつ技術を高めていきたいという志向性が、A社が求める人物像にマッチしたのだそうです。
年収150万円アップとなったことも想定外の喜びでした。

※事実をもとにしておりますが、プライバシー保護のため、個人が特定されないように内容を一部変更しています。

>>【データエンジニアの転職事例】50代で大手メーカーの新規部門に転職し年収150万円アップ

自社プロダクトを持つ企業にデータエンジニアとして転職した事例（男性／30代後半）

	業種	職種	年収
転職前	IT・通信	データエンジニア	650万円
転職後	IT・通信	データエンジニア	700万円

Kさんは、これまで一貫してエンジニアとしてキャリアを積み重ねてきました。最初は組み込みエンジニアとしてスタートし、次にバックエンドエンジニアへと活躍の場を広げ、直近ではデータエンジニアとして全社横断のデータ基盤構築に従事していました。リーダーポジションも任され、複数名の部下の育成にも携わりながら、自らもプレイヤーとして開発業務に深く携わってきた経験をお持ちです。

転職を考えたきっかけは、データドリブンな組織でデータエンジニアとしての裁量を持ちながらプロダクト開発に貢献したいという強い思いからでした。
転職活動では、データエンジニアの役割が正当に評価される企業を中心に選考を進め、最終的に裁量権を持ってデータ基盤整備をリードできるポジションへの内定を獲得し、さらなるキャリアアップを見据えた新たなスタートを切ることに成功しました。

※事実をもとにしておりますが、プライバシー保護のため、個人が特定されないように内容を一部変更しています。

金融業界でデータエンジニアとして転職した事例（男性／30代前半）

	業種	職種	年収
転職前	サービス業	データエンジニア	700万円
転職後	金融（クレジットカード・信販）	データエンジニア	900万円

Hさんは、大学卒業後、エンジニアとしてキャリアをスタートし、バックエンド開発を中心に電気自動車関連システムや物流システム、在庫最適化サービスの開発など、幅広いシステム構築に携わりました。その後、EC企業に転職し、データエンジニアとしてMLモデルを活用した商品属性抽出のためのデータパイプライン開発や運用保守に取り組み、毎日数千万件規模のデータ処理を担いました。

転職を考えた背景には、自社サービスにより深く関わりたいという希望と、これまで以上に業務領域を広げたいという成長意欲がありました。転職先選定では、データエンジニアリングスキルを生かせるポジションであることに加え、知名度や規模感のある企業を志向するとともに、自身の強みをより広い領域で発揮できる環境を求めて応募先企業を絞り込んでいきました。

結果として、これまでの開発経験と大量データ処理の実績が高く評価され、自社プロダクトを展開する企業からの内定を獲得し、年収も含め、希望していた条件を満たす転職を実現しました。

※事実をもとにしておりますが、プライバシー保護のため、個人が特定されないように内容を一部変更しています。

同業界でデータエンジニアに転職した事例（男性／30代前半）

	業種	職種	年収
転職前	銀行・信金・信組	データエンジニア	850万円
転職後	銀行・信金・信組	データエンジニア	950万円

Mさんは、大学を卒業後、信用金庫に入社し、コンサルティング業務や融資審査モデルの運用、市場業務部での業務効率化など、多岐にわたる業務に従事してきました。直近では、データ活用高度化プロジェクトに携わり、データ分析を中心とした業務にも取り組むなど、幅広い経験をお持ちです。

転職を意識し始めた背景には、年収アップやキャリアアップを目指したいという思いがありました。
転職活動では、金融業界に限定せず、安定性の高い大手企業を志向し、事業会社で腰を据えて働ける環境を重視しながら応募先企業を選定しました。最終的に、データエンジニアとしての適性が高く評価され、データ利活用に加え、システム構築や運用の知見を生かせるポジションの内定を獲得しました。
Mさんは今回の転職によって年収アップを実現するとともに、今後のスキル拡張やキャリア成長に向けた新たな環境も手にすることができました。

データエンジニアへ転職後のキャリアパス

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本章では、データエンジニアから描ける次の4つのキャリアパス例について解説します。

アーキテクト

データエンジニアとして経験を積んだ後、より専門性を高めるキャリアパスとしてアーキテクトが挙げられます。アーキテクトは、データ基盤の設計全体を担うスペシャリスト職であり、システムの要件定義から技術選定、データフローの最適化までを一貫して構想・設計する役割を担います。データエンジニアとして蓄積したETL処理やDWHの構築、クラウドインフラの知識をより高度かつ広範に活用するポジションであり、技術志向の強い人に選ばれることの多いキャリアパスの一つです。

特に、複数のプロジェクトを通じて異なる業界やシステムに触れてきた経験がある場合、アーキテクトとしての説得力が高まり、採用選考で優遇されたり、入社後は既存社員からの信頼を得られやすくなったりするでしょう。

プロジェクトマネージャー・エンジニアリングマネージャー

データエンジニアとしての技術的な知識と経験を生かし、マネジメントの道に進むキャリアパスもあります。プロジェクトマネージャーは、データ関連のプロジェクト全体を計画・実行・管理する役割を担い、エンジニアリングマネージャーは、データエンジニアのチームを率いて、技術的な指導や育成を行います。

データエンジニアとしての業務経験は、どちらのポジションにおいても、メンバーの技術支援やリスク判断を行う際に重宝するでしょう。

データサイエンティスト

データエンジニアとしてデータ基盤の構築やデータ処理に携わった経験は、データを分析し、ビジネス上の課題解決や新たな価値創造を目指すデータサイエンティストを目指す際にも役立つでしょう。

データエンジニアとして、分析に耐えうる高品質なデータを構築・整備してきた経験は、データサイエンティストとして統計解析や機械学習を行う際にも生かされます。実際、分析用データの加工や前処理に精通した知見は、モデリング精度を向上させるうえで不可欠です。
分析やモデリングに特化したキャリアを志したいと考える方にとって、魅力的なキャリアパスとなるでしょう。

データアナリスト

データエンジニアとして培ったデータへの深い理解と操作スキルは、データアナリストを目指す際にも生かされます。データアナリストは、定量データの分析を通じて意思決定支援を行う職種であり、データエンジニアリングで培ったデータ抽出や加工、集計のスキルは、データアナリストとして効果的な分析を行う際に重宝するでしょう。
よりビジネスに近い視点でデータ活用に貢献したいと考える方にとって、最適なキャリアパスになる可能性が期待できます。

データエンジニアへの転職なら、JAC Recruitment

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JACには、日本ディープラーニング協会が認定する「G検定」を取得しているコンサルタントが複数名在籍しており、技術的な側面を理解した転職支援を提供しています。さらに、データ関連のスペシャリストを専門に支援するチームも設けており、データエンジニア転職をチームで支援する体制も整っています。

また、JACが取り扱う求人案件は、スタートアップから大手企業、そしてテック企業から事業会社のDX部門まで、幅広いラインナップを誇ります。単に求人を紹介するだけでなく、転職希望者のスキルを最大限に生かし、将来的なキャリアの可能性を広げ、個々の志向に合致する最適な選択肢を提供することに努めている点も特徴の一つです。加えて、未経験からデータエンジニアを目指す方に対しても、これまでの経験やスキルがどのように生かせるのかを丁寧にアドバイスいたします。

自身の専門性を高めつつキャリアの幅を広げたい方は、ぜひJACにご相談ください。