とにもかくにも情報収集の段階だと思われますので、これまでの学会といったアカデミアの世界でだけでなく、実務・ビジネスの世界でも人脈作り・情報収集をされると良いと思います。

具体的には、世の中で数々開催されてる勉強会やセミナーで専門分野、つまり機械学習に関連するものに、片っ端から参加してみることです。ご自身がそこで登壇して発表するのも良しです。

そして、懇親会の類があるならそれにも必ず参加します。色んな企業や組織の人、しかも同じ関心事を持つ人達が集まっているので、有益な議論も期待出来ます。そこで知り合った人らとは、必ずやソーシャルで繋がっておきます。

こうしたことを繰り返していると、リアル及びソーシャルであらゆる情報が入ってきて、自分の実務やキャリアを考える上で非常に有益です。

こうしたことをやる・やらないでは、その先の結果は確実に異なるものになるでしょう。

ソフトウェアエンジニア職であれば、

外資テックに行かれたい場合はLeetCodeを空き時間にやり続けてMiddiumレベルはほぼ問題なく解けるようになると外資テックを受けやすくなるのでは、と思います。

あとは上でも言われていますが人脈は確かに重要かと思います。

外資日系問わず色々な会社に勤めている人と知り合いになっておくと知らなかった会社のことを知れたりリファラルとかも積極的にして頂きやすくなると思うのでオポチュニティも増えるかと思います。

自動車メーカーのR&D部門で働いている者です。30代半ばでAWSのL5程度のTCを得ています（そういう人間の意見と思ってください）。

少なくとも2年ぐらいは、現在の仕事で結果を出せる（会社から高く評価されるような仕事をする）ように全力を尽くすことを勧めます。

自己研鑽も大事ですが、やはり仕事の中での成長が大きいです。R&D は世間が狭いので、転職した先の同僚が前職の同僚の知人ということが稀によくあります。転職後のことを考えても、成果を出しておくに越したことはないです。

いい仕事をしていれば、人脈も自然とついてきます。私も何度か転職していますが、以前の職場の同僚に助けてもらっています。