楽天のエンジニアへ転職するには?難易度・求人・選考対策



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楽天出身者が徹底解説!
国内有数のユーザー規模×多事業ドメイン×内製開発でエンジニアとしての成長・やりがいにつながるため、楽天のエンジニア職は転職市場で高い人気を誇ります。
年収・市場価値アップを狙って楽天のエンジニアへ転職をお考えの方に向けて、職種別スキル要件、求人の見極め、選考難易度と対策などをご紹介します。

弊社ムービンには楽天出身者をはじめ業界に精通した転職エージェントが多数在籍しています。
書類作成から面接対策まで楽天への転職を徹底サポートしておりますので興味のある方は是非お気軽にご相談ください。

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楽天のエンジニアに転職するメリット10選

圧倒的スケールで“再現性ある実績”が作れる

数千万MAU級のトラフィックや多サービス連携で、可用性・レイテンシ・コスト最適化などを数値で語れる実績にしやすい=市場価値が上がる。

複数ドメインで専門性×汎用性を伸ばせる

EC/Fintech/広告/通信/スポーツ等を横断。ドメイン移動や事業間連携で「広く深く」のキャリア設計がしやすい。

内製・標準化された開発運用で成長が速い

コードレビュー、設計テンプレ、観測性・SLO運用、IaC/CI/CDなどが整備され、良い習慣が身につく。

データドリブン×実験文化(A/B、Feature Flag)

“作って終わり”ではなく、計測→検証→改善のループが回る。プロダクトKPIと自分の施策を結びつけやすい。

多国籍チームで英語運用力が付く

英語ドキュメントや英語MTGの機会が多く、グローバルに通用するコラボ力・説明力が鍛えられる。

SRE/Platformなどプラットフォーム志向の人に最適

K8s/Service Mesh、SLO/エラーバジェット、容量計画、コスト最適化など“仕組みで強くする”仕事が多い。

年収・評価の伸びしろが作りやすい

個人技より「影響範囲と再現性」を評価する文化。トラフィック改善やインシデント削減などの客観指標で交渉材料を積み上げやすい。

フロント〜バック〜データまで幅広い技術栄養

FEのWeb Vitals/SSR、サーバーのDDD/イベント駆動、モバイルの配信運用、DE/MLEの本番運用まで、横の学習が効く。

キャリアの選択肢が広がる“看板効果”

大規模運用×多事業の実績は、社内異動・社外転職・海外ポジションへの説得力に直結。

SIer/受託出身が“プロダクト志向”に転じやすい

要件分解やリスク管理の強みはそのままに、仮説検証・短いリリースサイクル・数値責任への翻訳が進む。 【こんな方におススメ】
・年収・市場価値を上げたい方
SLO改善、p95短縮、クラウドコスト削減など“数字で語れる成果”を作りたい。

・やりがい・成長重視の方
大規模ユーザーへのインパクト、英語環境、実験文化で自分を更新したい。

・SIer/受託からのキャリアシフトしたい方
運用まで含めた一気通貫と“結果責任”を取りにいきたい。

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楽天のエンジニア種類別ガイド

楽天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に加えてSIer・SEからキャリアシフトしたい方に向けて親和性の高いアピール経験をご紹介します。

サーバーサイド/プラットフォームエンジニア

サーバーサイドは、BFFやマイクロサービスで基幹APIを設計・実装し、信頼性や性能、コストまで面倒を見る“心臓部”です。
選考で評価されるのは、高トラフィック環境でのp95レイテンシ短縮、SLO達成率の改善、無停止のスキーマ移行や分散トレーシングの実務。Kafkaを用いたイベント駆動やIaC運用の経験も強みになります。
SIer出身の方は、要件分解・影響分析、冗長化・フェイルオーバー設計、運用設計書を現場運用に落とし込み標準化した経験、性能試験の知見を“本番監視指標”に結び付けて語れると刺さります。

フロントエンドエンジニア

フロントは、SSR/SSGやデザインシステムを活かしながら、計測に基づく継続改善を回す役割です。
LCP/CLS/FIDなどWeb Vitalsの改善、アクセシビリティ、TypeScript+React、GraphQLの実務に加え、CVRや離脱率の改善ストーリーがあると評価が高いです。
SIerご出身なら、画面設計・レビューの蓄積を「計測→仮説→A/B→改善」というループとして語り直し、パフォーマンスチューニングやキャッシュ戦略の実績を添えると良いですね。

モバイル(iOS/Android)エンジニア

モバイルは新機能開発に加えて、起動時間・描画パフォーマンス・クラッシュ率の改善、配信運用、通知や認証の基盤づくりまで担います。
Swift/Kotlinでの開発に、Fastlane等を用いたCI/CD、クラッシュ率低下・起動時間短縮・DAU/リテンション改善の実績、モジュラリゼーションの経験が高評価。
SIerの方は、厳密なリリース管理や品質ゲートの設計経験を、ユーザー指標(CVR・継続率)へのインパクトに繋げて説明できると強いです。Mdmやセキュリティ要件対応の知見も好相性です。

SRE/インフラエンジニア

SREは、SLO/SLI設計と可観測性の整備、容量計画やコスト最適化、インシデント対応とポストモーテムの仕組み化が主なミッションです。
KubernetesやService Mesh、IaCの運用、MTTR短縮やエラー率低下、実践的なオンコール、Chaos・負荷試験の経験が評価されます。
SIer出身の方は、監視基盤導入やDR/BCP、ジョブ安定化の経験をSRE原則(SLO・エラーバジェット)に翻訳して語ると、再現性のある運用改善として伝わります。

データエンジニア(DE)

DEは、DWH/データレイクの設計・運用、ELTやストリーミング、品質・鮮度管理、ワークフロー運用、性能とコストのチューニングまでを一気通貫で担います。
SQL最適化やSpark/BigQuery等の分散処理、処理時間短縮・失敗率低減・費用削減のBefore/After、スキーマ進化管理の経験が重視されます。
SIerの方は、ETL・データ移行やメタデータ・権限管理、監査対応の経験を、データSLAやリネージを明示した“運用の型”として提示すると評価が上がります。

機械学習エンジニア(MLE)

MLEは、オンライン推論や推薦・ランキング、特徴量/モデルのパイプライン構築、推論監視(データ・概念ドリフト)と実験設計を担います。
Pythonは前提として、Feature Storeやオンライン最適化、CTR/CVR/GMVの向上、推論レイテンシとコストの最適化の実績が重視されます。
SIerの方は、PoC止まりになりがちな経験を“運用化”まで語り、ジョブ監視・再実行、権限・セキュリティの運用設計を添えて、“本番のKPIを動かした”事実に焦点を当てると伝わります。

データサイエンティスト(DS)

DSは、課題定義から分析設計、実験、意思決定支援、そしてプロダクト反映までをリードします。
ABやバンディット等の実験設計、統計・因果推論、分析SQL、そして“意思決定を変えた”経験が評価のコアです。
SIerご出身なら、可視化・レポート力を“意思決定変更→KPI改善”に繋げた事例として語り、要件定義から施策効果測定までの枠組み化をセットで示すと強みが伝わります。

QAエンジニア/SET

QA/SETは、テスト自動化や品質ゲート、リリース判定の仕組み化、E2E/契約テスト整備、CI/CD連携を通じて“速く安全に出す”を実現します。
自動化率向上、テスト時間短縮、バグ流出率低下、Pact等の契約テスト導入、品質メトリクス運用の実績が評価対象です。
SIerの方は、テスト計画やレビュー文化の経験を、自動化と指標(欠陥検出率・MTBF)での改善ストーリーに置き換えて提示すると効果的です。

セキュリティエンジニア

セキュリティは、脆弱性管理からThreat Modeling、SecDevOps、権限設計、監査・インシデント対応まで幅広く関わります。
OWASPやSAST/DASTのパイプライン統合、クラウドセキュリティ、再発防止の仕組み化、キー・シークレット管理の深い実務が評価されます。
SIerの方は、規程や監査対応の経験を、DevSecOpsとしてCI/CDへの統合やアクセス制御標準化の実装事例に翻訳して語ると良いでしょう。

EM/テックリード

EM/テックリードは、採用・育成・評価、アーキテクチャ判断、ロードマップ管理、インシデント指揮、DORA指標を用いた継続改善で“チームの成果”を最大化します。
速度×品質×コストのトレードオフ判断、DORA改善、合意形成、再現性ある組織改善が評価の中心です。
SIerのPM/PL経験は、リリース頻度・Lead Time・変更失敗率・MTTRなどの実数で可視化し、組織横断の改善を再現可能な手法として語れると高く評価されます。

SIer/受託からのシフト戦略

SIer/受託から楽天のエンジニアへ移る際は、まず「ドキュメントだけで完了」という発想を手放しましょう。成果は合意書ではなくユーザー行動とKPIの変化です。
代わりに、仮説を小さく検証する短いリリース、Feature FlagやA/Bの実験設計、SLO/SLIに基づく運用を強化します。
評価されるのは、p95短縮・可用性向上・MTTR短縮・コスト削減など数値で語れる改善。

一方で、皆さまが培ってきた要件分解・影響分析・リスク管理は強力な武器です。これらを「誰に、何が、どれだけ効いたか」というプロダクト語に翻訳できれば、選考の通過率は確実に上がります。

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楽天の平均年収

楽天のエンジニアの平均年収は約821万円です。
※上記年収は有価証券報告書から抜粋しており、楽天全体の平均年収となっているため、正確な平均年収は職種・役職によって異なります。

日本のインターネット関連企業のエンジニアの平均年収は592万円となっているため、メガベンチャーのエンジニアの年収水準が高いことがわかります。
※経済産業省「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」参照

楽天エンジニア職の選考を突破するには?

個人・職種・役職(等級)・配属組織によって手順や回数は異なる場合がございますが、エンジニア職では概ね次の流れが一般的です。

・書類選考
・オンライン課題(コーディング/技術テストのいずれか)
・面接2〜3回(技術・システム設計/カルチャー・行動面、英語を含む場合あり)
・最終面接/条件面談
・オファー

書類突破のポイント

まず、書類は読み手が5秒で「強み」と「職種適合」を理解できる構成に整えることが最重要です。求人票(JD)の必須/歓迎と、あなたの成果(数値)を“鏡合わせ”にし、再現性のある実績として提示しましょう。以下の手順で仕上げると通過率が上がります。

①求人の必須/歓迎を実績タグに翻訳(例:K8s3年|SLO99.9→99.95|p95 1.2s→800ms|コスト-18%)。
②成果はBefore→施策→After→再現手順で一行化。
③職種に合わせて強調(FE=Web Vitals/CVR、SRE=MTTR/変更失敗率、データ=処理時間/費用)。
④社内固有名は一般化して記述、英語の読み書き可も一行。
⑤レジュメ冒頭に3行サマリ、末尾にGit/資料リンク。

面接突破のポイント

面接で大切なのは、経験・スキルが完全一致していなくても「職務内容との親和性」を具体的に示すことです。以下面接でよく聞かれる質問10選をご紹介します。

・なぜ楽天なのか?(他社ではなく楽天を選ぶ理由/バリューとのフィット)
・現職の職務と応募ポジションの親和性は?どの部分で即戦力になれるか。
・直近の技術課題と解決アプローチ(設計判断・代替案・トレードオフ)。
・高トラフィック前提の設計:スケーリング、キャッシュ、整合性/可用性の選択。
・監視・可観測性とインシデント対応(検知→エスカレーション→再発防止)。
・コーディング課題で重視した点(可読性・テスト・計測、READMEの書き方)。
・多国籍チームでの協働経験と英語の読み書きの対応(比率はチーム次第)。
・成果の数値化:SLO/レイテンシ/CVR/コストなどをBefore→Afterで説明。
・プロダクトKPIの定義と検証:どの指標を成功と置き、ABやFeature Flagでどう確認したか。
・逆風プロジェクト/衝突の事例:学びをどう“仕組み化”して再発防止につなげたか。

楽天のエンジニアへの転職ならムービンにお任せください!

楽天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楽天出身者はもちろん、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、リクルートなどIT・メガベンチャー/コンサル業界に精通。楽天の職種特性を踏まえ、“楽天仕様”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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楽天のエンジニア転職でよくある質問FAQ

楽天エンジニアの年収相場と上げ方は?

中途の目安は700万〜850万円。SRE/基盤寄り、英語運用・オンコール、影響範囲が広い方は上振れします。交渉は「成果(指標)×再現手順×責任範囲」をセットで提示。等級仮説と代替条件(役割・成長機会)も併せて提案しましょう。

選考の難易度と受かる準備は?

中級以上には手応えあり。コーディングは可読性・テスト・計測、設計はSLO/整合性/失敗パスが焦点。実績はBefore→対応→Afterの数値で提示。不足スキルは30-60-90日の学習計画で補い、職務内容との親和性を具体化しましょう。

選考フローの全体像は?

部門差はありますが概ね「書類→オンライン課題→面接2〜3回(技術/設計/行動)→最終→オファー」。書類はJDの必須/歓迎を実績タグに写し、課題はREADME(説明書)で前提・検証方法・結果を明記すると通過率が上がります。

「レベルが高い/低い」論の実態は?

配属で体感差はあるものの、選考は運用視点(SLO・可観測性・障害対応)を厳しく見ます。アルゴリズム単体より“再現性ある改善”(p95短縮、MTTR短縮、CVR上振れ)を数字で語れるかが基準。単純な高低評価は適切ではありません。

英語要件とTOEICはどの程度重視されますか?

多くのチームで英語の読み書きは前提。TOEIC必須でない募集もありますが、英語の自己紹介・案件サマリ(300〜500語)や設計レビューコメント例を用意すると実務適性が伝わります。会話頻度は配属次第のため面接で確認を。

働き方(ホワイト?出社/リモート)は?

二子玉川中心のハイブリッドが一般的。出社頻度やオンコール体制はチーム差あり、リリース前後は忙しい局面も。可観測性や当番運用が成熟した組織ほどWLBは安定。応募時に“運用成熟度・当番制・時間外対応”を具体確認しましょう。

評判と「転職後悔」を避けるコツは?

成長機会(大規模×多事業、英語運用)は大きな魅力。一方でスピード感や多国籍協働に適応できないとギャップが生じます。配属ドメインのKPI・リリース/当番運用を事前確認し、自身の強みが活きるロールへ応募すると後悔を減らせます。

新卒と中途の違いは?

新卒はローテーションで広く学び、中途は即戦力として特定領域の数値責任を持つ傾向。中途では直近1〜2年の改善実績(SLO/レイテンシ/コスト/CVR)を3本揃え、入社後90日までの立ち上がり計画を提示すると評価が上がります。

文系でもエンジニアになれますか?

可能です。専攻より“実務の再現性”が重要。個人開発や現職の改善を数値で示し、テスト・可観測性・運用まで語れれば評価されます。英語の読み書き準備を加え、応募職種との“親和性マップ”を用意すると説得力が増します。

インフラエンジニア/SREで評価される実績は?

SLO/SLI設計、Kubernetes・IaC運用、MTTR短縮、変更失敗率低減、クラウドコスト最適化がコア。Chaos/負荷試験やポストモーテム標準化も加点。Before→After→再現手順で、運用起点の価値創出を語りましょう。

求人の探し方とミスマッチ回避は?

公式+エージェントの併用が効率的。等級や配属の非公開情報を踏まえ、サーバーサイド/FE/モバイル/SRE/データの中から“刺さる”求人を絞り込みます。面接前に実績タグ化→想定問答→逆質問設計まで整えると配属後のズレを防げます。

転職のタイミング(在籍年数)の目安は?

年数より“成果の束”が基準。SLO改善・レイテンシ短縮・CVR上振れ・コスト削減など、数値で語れる実績が複数本そろった段階が好機です。再現手順まで語れれば市場価値は高く、年収交渉も進めやすくなります。

 

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