NTTデータのエンジニアへ転職するには?難易度・年収・求人情報

NTTデータは、日本最大級のSIerとして「安定した基盤」と「技術的挑戦」を両立できる環境が整っています。
公共・金融・産業など社会を支える大規模プロジェクトに携われるほか、クラウド・データ・AIといった最先端技術にも積極的に取り組んでいます。
リモートワークやフレックス制度も進み、働きやすさと成長の両方を実現できる点が魅力です。

ここでは、NTTデータのエンジニア中途採用情報を中心に、転職のメリットやキャリアパスを詳しく紹介します。NTTデータのエンジニア職への転職をお考えの方は是非お気軽にご相談ください。

弊社転職エージェント「ムービン」では書類作成から面接対策までNTTデータへの転職を徹底サポートしています。
富士通、NEC、IBM、アクセンチュアなどSIer業界で実際に活躍してきたプロフェッショナルが多数在籍しているため、皆様の経験・ご志向から現場感と客観性のバランスの取れたアドバイスが提供できるか思います。

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NTTデータ 転職基本情報


平均年収約923万円
平均勤続年数14.1年
平均年齢39.7歳
残業時間28.7時間
有給取得日数(率)16.2日(83.2%)
リモートワーク利用率63.2%
離職率3.0%
中途採用人数(比率)45.6%

※参照:NTTデータ サステナビリティデータ、有価証券報告書

【厳選】NTTデータのエンジニア求人情報

NTTデータのエンジニアの求人、およびエンジニアが採用ターゲットとなっている求人を一部抜粋してご紹介します。ほかにも求人多数取り扱っておりますのでお気軽にご相談ください。皆様のご志向・適性に合わせ、最適な求人をご紹介します。

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NTTデータのエンジニアに転職するメリット10選

社会インフラ級の大規模案件に参画

公共・金融・産業など日本の基盤を支えるミッションクリティカルな案件が豊富。要件定義から運用までの全工程を経験でき、品質・セキュリティ・可用性など大規模特有の設計判断が身に付きます。技術力と責任感を同時に鍛え、市場価値を大きく伸ばせます。

安定基盤×挑戦の好バランス

NTTグループの信頼と継続案件により事業の安定性は高水準。一方で、生成AI・クラウド・データなど成長領域で攻める姿勢も明確です。安定を土台に新技術へ挑戦できるため、腰を据えつつ市場価値を上げたいエンジニアに最適な“攻守両面”の環境といえます。

先端技術でキャリアを伸ばせる

AI・データ分析・クラウド・MLOps・セキュリティなど成長領域に継続投資。生成AIやデータ利活用の社会実装案件も増加中で、実プロダクションでの検証と拡張が可能。トレンド追随に留まらず、業界横断のユースケースで“使える先端技術”を磨けます。

上流工程で“顧客価値”に直結する仕事

要件定義・業務設計・アーキテクチャ設計・非機能要件策定など意思決定の中枢に関与。技術選定をビジネスKPIの文脈で説明する力が鍛えられます。単なる納品ではなく、業務変革や顧客体験向上という価値創出に直結する成果を積み上げられる点が魅力です。

SRE/モダン運用の実践環境

大規模サービスでSRE文化を推進し、信頼性と開発スピードの両立を追求。可観測性、SLI/SLO設計、インフラ自動化、セキュリティ運用まで横断してスキルアップ可能です。障害対応の標準化や改善の仕組みが整い、実運用で“止めないシステム”を学べます。

年収・福利厚生の安心感

上場IT大手でも高水準の年収レンジに加え、住宅・家族・医療などの手厚い福利厚生で実利が大きいのが魅力。評価基準も明確で、成果に応じて昇給・賞与や役割拡大が狙えます。安定とリターンのバランスに優れ、長期的にキャリア投資しやすい環境です。

学習・資格支援が手厚い

社内外研修、技術コミュニティ、資格取得支援、社内公募制度など学習の仕組みが豊富。配属後も段階的に学べるカリキュラムがあり、専門性とマネジメント力の両輪を計画的に強化できます。学び直しや新領域への越境も推奨され、成長速度を落としません。

柔軟な働き方で生産性と私生活を両立

テレワークやフレックスを業務特性に応じて活用でき、通勤負荷を抑えつつ集中環境を確保。コアタイムの工夫や時間単位の調整で、育児・介護・学習とも両立しやすい体制です。出社とオンラインを組み合わせ、チームの成果と個人の生活の最適点を取りやすい職場です。

グローバルでの成長機会

海外拠点・パートナーとの協業や多国籍チームでの開発を通じ、英語運用や異文化マネジメントを実地で体得。グローバル標準のアーキ設計やセキュリティ要求にも触れられます。国内の安定基盤を活かしながら、国際水準で通用するエンジニアリング力を磨けます。

多様なキャリアパス(ジョブ型含む)

PM、テックリード、アーキテクト、スペシャリスト、コンサルなど選択肢が広く、強みに基づく評価やロール設計が可能。ジョブ型運用で役割と責務が明確なため、成果に直結した報酬・昇格を目指せます。現場志向からマネジメント志向まで無理なく遷移できます。

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NTTデータのエンジニア種類別ガイド

NTTデータでは様々なエンジニアポジションで中途採用を実施しています。ここでは一部エンジニア職種を抜粋して、役割・求められるスキル要件をご紹介します。

アプリケーションエンジニア(業務系/Java)

業務要件に基づく設計・実装・テストから、リリース後の運用改善までを担当します。Java/Spring、RDB設計、REST設計、テスト自動化の経験があると評価されます。大規模案件でレビュー文化やCI/CDに触れ、非機能要件やアーキ設計へ役割を広げやすい点が魅力です。PMやテックリードへのステップも描けます。

クラウドエンジニア(AWS/Azure)

クラウドアーキの設計、IaCによる環境構築、移行・最適化、セキュリティ設計を担当します。AWS/Azureのマネージドサービス活用、Terraform/CloudFormation、可用性・コスト設計の経験があると評価されます。レガシー刷新やハイブリッド構成に携わり、Well-Architected準拠の運用で信頼性と効率化を両立できます。

データエンジニア

DWH/データレイクの基盤設計、ETL/ELTパイプライン構築、データ品質・メタデータ管理を担当します。SQL最適化、Python、Sparkなどの分散処理、クラウドDWHの経験があると評価されます。KPIに直結する分析基盤を整えながら、スキーマ設計やガバナンスの実務を深め、将来的なML基盤やデータプロダクトにも展開可能です。

AI/機械学習エンジニア

課題定義から特徴量設計、モデリング・学習・評価、推論基盤の実装・運用までを担当します。Python、機械学習/深層学習フレームワーク、MLOps、データ前処理の経験があると評価されます。PoC止まりにしない業務実装で、精度だけでなく運用性・説明性・公平性を意識したモデル提供を学べ、生成AIの企画にも関われます。

SRE/インフラエンジニア

SLI/SLOの策定、可観測性の整備、運用自動化、容量計画やコスト最適化、インシデント対応を担当します。Linux、Kubernetes、Observabilityツール、IaC、障害対応の経験があると評価されます。大規模利用環境で「止めない」設計思想を実践でき、ポストモーテム文化のもと継続的に信頼性を高めるスキルが磨かれます。

セキュリティエンジニア

セキュリティ要件定義、脅威モデリング、脆弱性診断、ログ監視、インシデント対応、ゼロトラスト設計を担当します。ID管理・ネットワーク、EDR/SIEM、セキュア開発の経験があると評価されます。公共・金融レベルの厳格基準で設計経験を積み、規制・監査対応の実務に強くなれるほか、リスク評価から実装まで一貫して関与できます。

SAPエンジニア(アプリ/基盤)

要件定義から設計・アドオン開発、移送、運用定着化、ロールアウト支援を担当します。FI/CO/MM/SDなどのモジュール理解、ABAP、BTP、周辺IF設計の経験があると評価されます。基幹刷新で業務知識とシステム統合の両輪を鍛え、テンプレート設計やグローバル展開に関与。会計・SCMの深い理解が市場価値を押し上げます。

プロジェクトマネージャー/テックリード

QCD管理、要員計画、リスク・品質統制、技術判断やレビューのリード、ステークホルダー調整を担当します。要件定義や見積り、アーキ知識、アジャイル/ウォーターフォール適用の経験があると評価されます。大規模・複雑案件で再現性あるデリバリー力を磨き、事業変革の中核として裁量と影響力、評価レンジの広がりを得られます。

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書類・面接突破のポイントは?選考対策情報

選考フロー、面接突破のポイント、求められる経験・スキルなど、NTTデータのエンジニアの中途採用情報についてご紹介します。

転職難易度は?転職するなら今がチャンス!

15年連続IT業界就職人気No.1を誇っているNTTデータ。転職市場においても人気があり倍率も高くなるため転職難易度は高くなっています。
一方で近年は生産年齢人口の減少やグローバル化・デジタル化に伴うIT人財の争奪戦激化により、NTTデータも中途採用を強化しているため、転職の機会は広がってきています。
実際にNTTデータグループの新卒・中途の採用比率および中途採用入社数推移をみてみると以下のようになっています。
※「数字で見るNTTデータグループ」参照


年度中途採用入社数
2023年565人
2022年510人
2021年314人
2020年325人
2019年199人
2018年96人
2017年26人

参照:数字で見るNTTデータグループ

経験者採用の職種比率は以下のようになっており、システムエンジニアやプロジェクトマネージャーはもちろん、コンサル事業にも力を入れているため、コンサルタントの比率も高くなっています。

職種比率
SE・PM45.1%
企画・営業25.0%
コンサルタント16.2%
R&D2.5%
スタッフ・その他11.2%

NTTデータグループへ転職する方が急激に増加していることがわかります。

NTTデータグループの採用担当者も以下のようにメッセージ送っています。 様々な経験やスキル、バックグラウンドを持つ方々の経験者採用を強化し、近年では年間数百名規模での採用を行うようになりました。
NTTデータグループ 人事本部 採用担当部長 岩村 氏

現在NTTデータグループでは、新卒と同様に中途採用にも積極的に取り組んでおり、実は年間に200-300名程度の方にご入社頂いています。その中には、いわゆる第2新卒層と言われる年齢層の方も多いです。 短い期間とはいえ他社で培った技術や知見を有する非常に貴重な人財として活躍してもらっています。
NTTデータグループ 人事本部 採用担当課長 頓所 氏
高い専門性・スキルがなくとも、少しでも親和性のある業務・業界での実務経験があればNTTデータへの転職可能性はあると言えます。

選考フロー

中途採用HPを参照すると選考フローは以下のようになっています。

書類選考→面接及び適性検査→内定
※選考の流れは個々人の選考状況によって変更になる可能性があります。

書類選考では応募ポジションにて求められる経験・スキルなどの水準を満たしているかどうか見られます。親和性のある経験・スキルを記載しましょう。 また日々膨大な書類に目を通している採用担当者に「会ってみたい」と思わせることが大切です。

面接は基本的に2回実施される予定です。少なくとも「なぜ転職するのか」「なぜSierなのか」「なぜNTTデータなのか」などの質問には論理的に答えられるようにしましょう。

エンジニア職の書類突破のポイント

書類選考を通過するコツは、まず「応募職種との親和性」を冒頭で明確に示すことです。職務要約を5行ほどでまとめ、直近3案件は〈役割・規模・期間・技術・成果〉の順で簡潔に記載しましょう。
成果は数値化が有効です(例:p95を40%短縮、MTTRを30%改善、可用性99.95%、コスト20%削減など)。加えて、要件定義や非機能設計、アーキテクチャ選定、顧客折衝・ベンダーコントロールの経験を具体的に。
公共・金融などのドメイン知見や、クラウド/データ/セキュリティの実績は評価につながります。募集要項のキーワードを自然に織り込み、再現性のあるスキルとして伝えましょう。

エンジニア職の面接突破のポイント

面接は「課題→打ち手→成果」を定量で語れるかが鍵です。
直近プロジェクトを図示しつつ、要件定義/非機能設計/アーキ選定の判断根拠、利害調整やリスク対応まで一貫して説明しましょう。
応募部門の事業理解と「なぜNTTデータか」を結び、転用可能な再現性を示すこと。最後は価値提供に踏み込む逆質問をするとよいでしょう。

面接でよくある質問10選

部門・ポジションで聞かれる質問は異なりますが、以下代表的な質問例を一部抜粋してご紹介します。 ・なぜNTTデータなのか?
志望部門の事業課題と自分の経験の“同型性”を具体に。扱った規模・難易度・利害調整の経験が、公共/金融/法人のどの文脈で再現可能かを語る。

・直近プロジェクトの概要と、あなたの役割・成果を教えてください
課題→打ち手→成果の順で簡潔に。規模(ユーザー数・期間)と担当範囲を明確化し、KPIは数値で提示(p95短縮、MTTR改善、コスト削減等)。自分の意思決定が成果にどう寄与したかを因果で語る。

・要件定義や非機能要件(可用性・性能・セキュリティ)で下した設計判断と、その根拠は?
可用性・性能・セキュリティなどの要求水準を先に定義し、選定候補の比較軸(コスト、拡張性、運用性)を示す。最終判断とトレードオフ、リスクとその緩和策まで述べると説得力が増す。

・大規模/レガシーからのクラウド移行をどう計画・実行し、どのようにリスクを抑えましたか?
現状課題→移行方針(段階移行/並行稼働)→アーキ案→検証計画→実行の順に整理。影響分析、ロールバック手順、コスト/性能見積もりを具体化し、結果の指標改善と学びを示す。

・障害・インシデント対応の実例と、再発防止までのプロセス(ポストモーテム含む)を説明してください。
検知→一次対応→恒久対策→再発防止の流れで説明。タイムライン、関係者連携、顧客/上層報告の要点を明示。ポストモーテムの学び(監視強化、SLO見直し、手順自動化)まで触れる。

・ステークホルダー調整(顧客・他社ベンダー・社内関係者)で難しかった場面と、合意形成の進め方は?
利害の整理→合意形成プロセス→意思決定基準を具体例で。前提の可視化(データ/制約)と、代替案・落とし所の提示が鍵。衝突時は事業KPIを基準に客観的に収めた事例を語る。

・品質保証・テスト戦略(自動化、非機能テスト、監視設計)をどう組み立てましたか?
リスクベースで優先度を設計。UT/IT/AT/性能/セキュリティの責務分担、カバレッジ指標、テスト自動化とCI/CD連携を明確化。欠陥流出率や回帰時間短縮などの成果を定量で示す。

・データ設計/データ基盤(DWH・レイク・ETL)でのボトルネックと、解消のための技術選定は?
ボトルネックの計測値(スループット/レイテンシ)を提示し、原因特定→改善案(パーティション、圧縮、キャッシュ、並列化)→効果検証を説明。コストと運用負荷のバランスも述べる。

・セキュリティ要件・法規制(業界基準)を考慮した設計・運用の工夫を教えてください。
要求(法規/業界基準)→リスク評価→対策(認証・権限、暗号化、監査ログ、脆弱性管理)→運用。DevSecOpsやゼロトラストの考え方に触れ、ビジネス影響を抑えた実装事例を示す。

・今後注目している技術トレンド(AI・データ・クラウド等)と、その活用で実現したいことは?
技術名だけでなく“解決する課題”と“導入ロードマップ”を示す。小さく試す検証計画、評価指標、ガバナンス配慮(セキュリティ/コスト/倫理)まで触れると、実装力の解像度が伝わる。

NTTデータのエンジニアへの転職ならムービンにお任せください!

NTTデータでは多数のエンジニア職で中途採用が進んでおり、個人での情報収集だけでも相当な時間がかかります。
転職エージェントを活用いただくと、皆さまのご経験・ご志向に合う求人の選定に加えて、書類添削・面接対策・推薦文作成・面接日程の調整・年収や入社日の交渉まで、転職活動を一貫して無料でサポートできます。現職が多忙な方、効率的かつスピーディーに選考を進めたい方、経験に見合うオファー条件を得たい方に最適です。

弊社転職エージェント「ムービン」は1996年創業以来転職支援実績があり、NHK、PIVOT、ABEMA等でのメディア出演や、転職関連書籍出版など、情報発信の透明性も高いため安心してご利用いただけるかと思います。

転職サポートするキャリアアドバイザーもリクルート出身者はもちろん、Amazon、IBM、アクセンチュア、富士通、NEC、シンプレクス、デロイト、PwC、KPMG、EY、エムスリー、楽天などIT・メガベンチャー/コンサル業界に精通。リクルートの職種特性を踏まえ、“リクルート仕様”の職務経歴書整形、想定問答の準備、選考に強い実績タグづくりまで実務ベースで伴走します。

今すぐの転職をお考えでない方も歓迎していますので、エンジニアとしてのキャリアに疑問・不安をお持ちの方はぜひお気軽にご相談ください。

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NTTデータのエンジニア転職でよくある質問FAQ

NTTデータへの転職は難しいですか?

応募者が多く競争性は高めですが、「職種との親和性」を整理できれば十分にチャンスがあります。直近3案件を役割・規模・技術・成果(数値)で示し、要件定義や非機能設計、顧客折衝の実績を具体化できる方は通過率が上がります。面接は“課題→打ち手→成果”の順で一貫性が鍵です。

「NTTデータはやめとけ」という声は本当ですか?

ネガティブな声は規模の大きさゆえの調整負荷や品質基準の高さに起因することが多いです。一方で、社会インフラ級の案件やクラウド・データ・AIなど挑戦機会も豊富。働き方も整備が進んでいます。ご自身の志向(安定×挑戦)と部門特性が噛み合えば、満足度は高くなります。

NTTデータへの転職で失敗しないコツは?

「配属ドメイン」と「役割の解像度」を上げて応募することです。公共・金融・法人などの事業特性、ウォーターフォール/アジャイル、上流比率、残業・稼働期の山谷を確認しましょう。職務経歴書は再現性を意識し、面接ではトレードオフ判断と関係者調整の実例を数値で伝えるとミスマッチを防げます。

中途採用のフローはどうなっていますか?

一般的には「応募→書類選考→適性検査→面接(原則2回)→条件提示」という流れです。職種や部門で変動はありますが、面接では技術だけでなく、要件定義・非機能設計・リスク管理・利害調整の経験を深掘りされます。案内に沿って必要書類やポートフォリオを準備しましょう。

未経験でも中途採用はありますか?

完全未経験からの中途は狭き門ですが、開発実務(Java/Pythonなど)やクラウド基礎、業務知識を備えた“ポテンシャル枠”での採用が一部あります。まずは受託やSI子会社、社内SEなどで経験を積み、要件定義補助・テスト設計・運用改善など「現場での再現性」を示せると道が開けます。

第二新卒でも応募できますか?

はい、第二新卒採用は例年実施があります。学校歴よりも「現職での成果」や「基礎技術力」「学習意欲」「適応力」を重視する傾向です。アルゴリズムやSQL、ネットワークなど基礎の棚卸しに加え、簡単な開発/運用改善の実績を作っておくと評価されます。配属希望は理由と根拠を明確に。

年収はどのくらいを想定すべきですか?

職種・等級・役割(上流/PM比率)・想定残業により幅があります。経験者であれば、同業他社の相場を参考にレンジ提示されることが多く、専門性やマネジメント経験で上振れします。交渉では「スキルの再現性」と「配属部門の課題に対する貢献余地」を数値事例とともに示すのが有効です。

35歳の年収目安は?

個人差が大きく一概には言えませんが、案件規模や役割、マネジメント範囲でレンジが変わります。アプリ~クラウド/SREなどの専門性に加え、要件定義・複数ベンダー調整・品質責任を担えるほど評価は上がります。提示年収は面接評価と配属想定に連動するため、事例で貢献度を示しましょう。

新卒と中途で評価の違いはありますか?

新卒はポテンシャル重視で配属後に基礎を磨く前提、中途は入社直後からの「即戦力性と再現性」をより重視します。中途では、技術選定の根拠、非機能要件の設計、関係者調整、リスク管理などの実戦経験を具体例で示すことが重要。入社後1年での成果イメージを語れると評価が安定します。

体験談はどこを確認すべき?何を重視して読めば良い?

公式の社員インタビュー、採用ブログ、口コミサイトを併読し、「部門×役割×働き方」の具体を見比べましょう。成功談だけでなく、苦労した点・改善サイクル・評価基準・配属決定の仕組みをチェック。ご自身の経験と“同型の課題”かどうかに着目すると、ミスマッチ回避に役立ちます。

何歳くらいでの転職が有利ですか?

年齢そのものより「役割の再現性」と「スキルの深さ/広さ」が評価の中心です。20代後半~30代前半はポテンシャル×実務のバランスが取りやすく、30代後半以降はPM/アーキやドメイン知見での即戦力性が鍵。どの年齢でも、志望部門の課題に対する具体的な貢献ストーリーが重要です。

NTTデータはホワイト企業と言えますか?

部門・時期で忙しさは変動しますが、働き方改革やテレワーク、制度面の整備が進んでいます。マイルストーン前は稼働が高まる一方、計画・品質管理や人員計画で平準化の取り組みもあります。配属先の稼働傾向と体制、繁忙期の運用ルールを面接で確認し、納得感を持って入社することが大切です。

 

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