件名の通り、プリセールスにキャリアチェンジしたいと考えてます。理由はお金です。。。
当方30代前半（現在年収600万円台）で、目標は40代後半1,500〜2,000万くらいの年収です。
データサイエンティストとして、上記の年収レンジを稼ぐのはかなり難しいと考えており、外資ITプリセのほうが再現性が高いと考えています。
ITコンサルも考えましたが、自身が調べた限りでは、同役職に対する年収レンジは、外資ITプリセのほうが高い（場合が多い）です。
【自身の経歴と志向など】
・前職（メーカー）：工場の生産ラインへのAI導入など
・現職（SIer）：生成AIの社内導入推進など（SIer勤務だが、主に社内向けの仕事）
・技術よりはビジネス寄りのデータサイエンティスト（プログラミングは得意ではない）
・アプリ/インフラともに経験なし
・英語は現時点では得意ではないが、5年〜10年スパンで継続して今後も取り組む
これを踏まえ、自身では下記のキャリアパスを考えています。
【キャリアパス】
現職
→AI/デジタル系コンサルタント（課題解決や営業に近い経験を積む）
→外資ITプリセ
これについて、
・現実的に外資ITプリセに行けるのか
・他に再現性が高いキャリアパスがあるか
・もっとこういう経験を積むべき
などなど、厳しいご意見でも構いませんので、ざっくばらんにコメントいただけないでしょうか。
外資のデータサイエンティストは狙わないのですか？
プリセールスでデータサイエンティストの経歴を活かすとすれば、例えば AWS の professional service (コンサル部門です)でデータサイエンティストを募集していたような気もします
外資のデータサイエンティストって相当ポジション少ない印象だけどどうなんだろ？ただでさえSWEですら激戦区なのにデータサイエンティストはさらに狭き門な印象でした。
プロダクトにもよりますが、例えばDatabricksなどならデータサイエンティストの経験を活かしてプリセワンチャン狙えないですかね。基本的には数字を持った経験か、アプリケーションの開発の経験を求められるのでどうしてもデータサイエンティストよりかはソフトウェアエンジニアの方がプリセには需要あると思います。
＞AI/デジタル系コンサルタント
これのキャリアパスに進むとどちらかというと導入コンサルタント(Implementation ConsultantやTechnical Consultant)のポストセールスの方に行っちゃう気がします。
コメントありがとうございます！
Databricksの募集要項など今一度確認してみます。
>どうしてもデータサイエンティストよりかはソフトウェアエンジニアの方がプリセには需要あると思います。
⇒そうですよね。。。
>これのキャリアパスに進むとどちらかというと導入コンサルタント
⇒ここまでは頭になかったので、大変参考になります。ありがとうございました。
どうも！databricksです！
もしよろしければカジュアル面談も出来ますのでDMさせてもらってもよろしいでしょうか！？
反応いただきありがとうございます。
が、DMのお時間割いていただくのは申し訳なく。。。
貴社Field Engineering等の募集要項確認しましたが、（100%満たしている必要はないと思いますが）現時点の私の経歴だと弱すぎますね⋯
もう少し経験積んでいく中でDatabricksチャレンジしたいなと思いました！
いえいえ！お気になさらず！
いつでも気になった際には連絡いただければと思います
コメントありがとうございます！
表現がわかりづらく申し訳ありませんでしたが、
AI/デジタル系コンサル
≒（外資含む）データサイエンティスト
で、境目はあまり無い認識で書いておりました。
とは言え、AWSのポジションを今一度見直してみたいと思います！ご提案ありがとうございました。
うち(AWS)でAI/ML Consultant、Applied Scientist等なら1500はもっと早く達成できそうな気がします。ビジネス寄りだとAmazon側でコンサルタントのポジションがオープンしてた気がします。プリセがよければML Specialist SAとかAnalytics Specialist SA、あるいはデータ系のSpecialized Salesなんかも可能性あるのではないでしょうか。SAは必ずしもコードをバリバリかける必要はないので場合によってはアリかもしれません。どこまで技術いけそうかはいろんなロールを見てみて決めたらいい気がします。
コメントありがとうございます！
Amazon、AWSともにポジションがかなり細かく分かれていたかと思うので、自分の中で整理してみたほうがいいなと思いました。大変参考になりました！
データサイエンス分野は人材が少ないので、多少足りない点があっても他の強みで補うなどで、実現不可なパスではないはずです。
プリセールスに必要なスキルは、テクノロジーに通じていて、製品サービスの特徴や使い方を理解して、それを他者に分かりやすく説明出来ることです（デモ含む）。何事もハンズオンで行える必要があり、もし仮に顧客のプロジェクトに放り込まれたとしても、自力で実装できるほどに（実際は営業だからその事態は無い）。顧客折衝（社内では無く）があまりないように見えるので、そこをうまくカバーする経験を積むと良いかと。英語は企業規模が小さいほど重要になるので、大手に入り上手く交わすことは出来ます。ただし話せるとキャリアの幅が全く変わってくるので、早めに腹くくる方が何事にも良く出ます。
コメントありがとうございます！
>顧客折衝（社内では無く）があまりないように見えるので、そこをうまくカバーする経験を積むと良いかと。
⇒まさにその通りですね。。。この経験が必要だなと改めてわかりました！
データサイエンティストからプロダクトマネージャーにキャリアチェンジをしたものです！
プリセ以外にもこういうキャリアパスがあるよと参考になればと思い、コメントしております！
現在、AIを活用できるプロダクトマネージャーは引くてあまたです！
https://www.bizreach.co.jp/pressroom/pressrelease/2025/0108.html
なので、ご自身のデータサイエンティストとしての強み・経験を活かすという形でAIプロダクトマネージャーに転職するのもアリかもしれません！
下記にデータサイエンティストからプロダクトマネージャーにジョブチェンジされる際に、評価されたスキルを記載します！
①SQLによるデータ分析/ABテスト設計
②Excelによるクロス集計などの基礎集計
③定量データの解析による課題抽出・仮説構築と改善計画の策定と実行
④Pythonによる機械学習モデルの作成
プロダクトマネージャーは、コーディングするというよりも、ユーザーの課題を解決するソリューションを仕様書に落とすという色合いが強いため、ご自身のAI導入の経験を活かせる部分もありそうです
年収については、WorkCircleで確認いただくのが良いと思いますが、こんなnoteも参考になるかと！https://t.co/3GsPzM6nKC
ご丁寧にコメントありがとうございます！
プロダクトマネージャーという選択肢が自分の中で今までなかったので、なるほど！と思いました。
AIはいつまでブームが続くかわからず不安視することもあったのですが、今熱い分野に身を任せて、
トレンドが変わったら自身のスキルも徐々に変化させながらプロダクトマネージャーをやる、という選択肢もありだなと思いました！
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