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リクルートエージェントIT
公開求人 約45,000件5点満点中4.5点4.5
圧倒的な求人母数から、幅広い選択肢を比較できる。
とにかく紹介される求人の数が多く、業界や企業規模の選択肢を広く見渡せるのが強みでした。一方で件数が多いぶん、自分の希望を早めに固めておくと提案の精度が上がります。まずは選択肢を広げて比較したい人に向いています。
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データエンジニア・AI人材に強い転職エージェント
生成AIの実装競争で、データ基盤を作れる人材の価値が跳ね上がっています。データ領域は「どの入り口から入るか」の設計が重要です。
生成AIの業務活用が本格化し、その土台となるデータ基盤・MLOps・分析環境を作れるエンジニアの需要が急拡大しています。データサイエンティストブームの頃と違い、現在の主役は「モデルを作る人」よりも「データを整備し、AIをプロダクションで動かせる人」。データエンジニアリングのスキルは今後10年の市場価値を支える資産になりつつあります。
この領域の転職は求人数こそWeb系より少ないものの、候補者はさらに少なく、経験者は複数社から取り合いになるのが実態です。バックエンドやインフラからデータ領域へ越境するルートも確立されてきており、現在のスキルセットからの入り口を設計できるエージェントに相談する価値が高い職種です。
当サイトはアフィリエイトプログラムを利用し、紹介する転職エージェントへの登録などにより報酬を得ることがあります。掲載している企業は編集部による参考例で、応募・選考を保証するものではなく、想定年収は公開データに基づく目安です。掲載順位や評価は当サイト独自の基準（求人の質・年収交渉力・サポート・対応スピード・求人数・専門領域の6軸）に基づいており、報酬の有無で評価を変えることはありません。掲載順は当サイトの6軸評価にもとづく総合順で、広告の有無・報酬額は順位に影響しません。
データのエンジニアがエージェントを選ぶ3つの基準
1データ職種の求人の見極め
「データエンジニア」の求人名でも、中身は分析メイン・基盤構築メイン・ML運用メインと様々です。業務範囲を具体的に確認できるエージェント経由が安全です。
2越境キャリアの提案力
バックエンド→データ基盤、インフラ→MLOpsなど、隣接職種からの越境は現実的なルートです。現スキルとの重なりから求人を提案できる担当者を選びましょう。
3年収レンジの広さへの対応
データ・AI領域は企業による年収差が極端です。同じスキルセットで200万円以上差がつくこともあるため、複数社比較と交渉のできる体制で臨みましょう。
データにおすすめの転職エージェント4選
当サイト掲載19社のうち、データのサポートに強い4社を総合評価順に掲載しています。
データの視点: 大手事業会社のDX・データ組織の求人を広くカバー。安定企業でデータ基盤に携わりたい人に。
データの視点: データ職種の求人検索性が高く、市場の相場観をつかみながら進められる。
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doda エンジニアIT
公開求人 約30,000件5点満点中4.3点4.3
応募もスカウトも、自分のペースで進められる転職基盤。
エージェント経由の紹介とスカウト型の機能を併用でき、自分の動き方に合わせて使える点が便利でした。地方やリモートも含めて求人の幅が広いです。能動的にも受動的にも転職活動を進めたい人に向いています。
データの視点: モダンなデータスタックを扱う企業からのスカウトが期待できる。技術ブログ文化との親和性も高い。
3
Forkwell
公開求人 約5,000件5点満点中3.8点3.8
技術を正しく評価する企業と出会うための場所。
技術ブログやポートフォリオなど、アウトプットを評価してくれる企業との接点が多い印象でした。エンジニア文化を大切にする会社を探しやすいです。技術志向の環境で働きたい人に向いています。
データの視点: データ・AI人材はスカウト単価が高い領域。市場価値の確認とハイクラス案件の発見に。
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ビズリーチ
公開求人 約36,000件5点満点中3.9点3.9
市場価値が高い人に届く、スカウト起点の選択肢。
経歴を登録しておくとスカウトが届く形式で、ハイクラスや専門職の求人に出会いやすい印象でした。手厚い伴走支援というより自走前提のサービスです。一定の経験を積んだ人が市場価値を試すのに向いています。
データの転職でよくある質問
Q.データエンジニアになるには何から始めればいいですか？
バックエンド経験者ならSQL・データパイプライン（ETL）・クラウドのデータサービス（BigQuery、Redshift等）の実務経験を作るのが王道です。現職で小さくてもデータ整備タスクを拾い、実績として語れるようにしてから転職すると選択肢が大きく広がります。
Q.機械学習の知識は必須ですか？
データエンジニアであれば必須ではありません。求められるのはデータモデリング、パイプライン設計、クラウドインフラの知識が中心です。MLエンジニア・MLOpsを目指す場合に機械学習の基礎知識が要件になります。
Q.データ職の年収はどのくらいですか？
経験者の中央値はエンジニア全体より高めで、データエンジニアは600〜900万円、AI・ML領域では1000万円超の求人も一定数あります。企業のデータ成熟度によって業務内容と待遇の差が大きいので、詳細は市場データページの出典付き数値をご覧ください。
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