「年収を上げたい」「技術が伸びない」「裁量やリモート、プロダクト志向の環境で働きたい」
このようにお考えのソフトウェアエンジニア(SWE)の方に企業の選び方や転職成功のポイント、大手・有名企業の求人をご紹介します。
またシステムエンジニア(SE)の採用ニーズもメガベンチャー・SaaS各社で高まっているため、SEから自社開発のSWEへキャリアチェンジしたい方にも転職のチャンスが広がっています。
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ソフトウェアエンジニア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。皆様の転職のご成功をお祈り申し上げます。


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ソフトウェアエンジニアの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。
何のエンジニアであろうと、現職の経験と応募先ソフトウェアエンジニアの職務内容との親和性をアピールすること重要です。
まずは①経験の棚卸し(規模・技術・役割・成果の定量化)②職務経歴書への翻訳(課題→打ち手→成果の順で簡潔に)③面接対策(設計の考え方とトレードオフ説明)を整えましょう。
弊社転職エージェント「ムービン」では、Amazon、IBM、富士通、NEC、アクセンチュア、シンプレクスなどIT・エンジニア業界に熟知したキャリアアドバイザーが書類添削から面接対策までソフトウェアエンジニア転職を徹底サポートしています。
ビジネスプロフェッショナルのため、皆様の経験・ご志向を踏まえ、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と思いますので是非お気軽にご相談ください。
ソフトウェアエンジニアの市場価値は高まっています。
背景には、企業のDX継続と生成AI・クラウド投資の拡大があります。日経の調査でも生成AI活用が進み、とくに業務効率化を目的に導入が広がっています。また国内では大規模なAIインフラ投資(例:ソフトバンク×OpenAIの国内データセンター計画)が進み、関連人材需要を後押ししています。
一方、グローバルでも、年収1億円など高度人材の獲得競争が激化し、先端スキルへの評価が一段と高まっています。国内のスキル面ではクラウド/SRE/データ・機械学習/セキュリティの需要が強く、企業側のスキルギャップが課題。経済産業省のデータでも2030年のIT人材不足を見込まれており需給の底堅さを示します。
加えて、需要の高まりを背景に、SEや他職種エンジニアから“ソフトウェアエンジニア未経験”でのポテンシャル採用も一定程度発生しています。経験者採用が主流のため、キャリアチェンジを狙う場合、ポテンシャル採用している企業をリサーチし、経験・スキルが完全にマッチしなくとも現職と応募先ポジションの職務内容の親和性をアピールすることが重要です。
転職の目的別に、見るべき企業タイプと確認ポイントをご案内します。まず「年収を上げたい」方は、外資SaaS・クラウド・メガテック系が候補です。総報酬(基本給+変動+株/RSU)の内訳、等級定義、昇給頻度、そして同職種の実際のオファー事例まで確認すると、期待値とのズレを防げます。
「最先端の技術力をつけたい」方は、AI/データ基盤やクラウドネイティブ領域、自社でR&D投資の厚い会社を選びましょう。技術ロードマップ、技術広報やOSS貢献、設計レビュー文化、SLO/観測性の運用が鍵です。
「働き方を緩やかに」したい場合は、BtoBの成熟自社や公共系SaaS、長期保守型のプロダクトが向きます。残業の中央値、オンコールの有無と頻度、リリースカレンダー、固定残業の内訳をご確認ください。
「自社開発で裁量を持ちたい」なら、プロダクト志向の組織へ。PdM/Design/Engの意思決定プロセス、一人当たりのオーナー範囲、デプロイ頻度、技術負債の解消計画が判断材料です。
「市場価値を手早く高めたい」方は、決済・検索・広告・物流などスケール/ミッションクリティカル領域へ。トラフィック/ユーザー数、SLA/SLO、セキュリティ/コンプラ要求を見てください。
「フルリモートや柔軟性」を重視するなら、リモート前提の企業でフルリモート実績、時差運用ルール、開発者体験(マシン/ツール)、アウトカム基準の評価をチェック。
「英語力も伸ばしたい」場合は、海外売上比率が高い企業や英語面接のある環境で、社内言語、英語ドキュメント比率、グローバル連携頻度を確認しましょう。
「マネジメント/テックリード」を目指す方は、明確なキャリアラダー、TL/EMの評価指標、昇格者の実例がある会社が安心です。
「SEからSWEへキャリアチェンジ」は、“隣接スキル歓迎”の自社開発やSRE/プラットフォーム系が入り口に。オンボーディング計画、小さく実装→本番の練習機会、コードレビューの頻度と質をご確認ください。
最後に「安定・福利厚生重視」の方は、大手グループや多角化企業で事業ポートフォリオ、人員の増減トレンド、在宅手当や育休復帰率を見極めましょう。
効率よく探したい方はぜひ弊社ムービンに是非お気軽にご相談ください。皆様の経験・志向から最適な企業をご紹介します。
そもそも「ソフトウェアエンジニア」とは自社や顧客の課題を、設計→実装→テスト→リリース→運用改善まで一貫して担うエンジニアの総称です。プロダクト(サービス)を継続的に育てる前提で、品質・スピード・ユーザー価値を両立するのが役割。職務はバックエンド/フロント/モバイル/フルスタック/SRE/データ/ML/セキュリティ/QA・SET/アーキテクトなどに細分化されます。
SEとの違いに関して簡単に言うと、SEはクライアントに依頼されて要件調整や設計・進行管理を行い、仕様どおりに“納品”する役割。一方SWEは自社開発企業で自分たちのプロダクトを設計~実装~運用まで一貫して担い、KPIやSLOを見ながら継続的に“育てる”役割。ゴールが「納品」か「育成」かが大きな違いです。
SEで培った要件・非機能・運用・品質の知見は、SWEにとって強力な即戦力です。鍵は、言葉と指標の翻訳(例:非機能→SLO、運用→SRE、受入→自動化テスト/KPI)と、小さく実装→本番→改善の一連の手触りを補うこと。職務経歴書は「課題→打ち手→成果(数値)」で書くと、ポテンシャル枠だけでなく経験者枠にも届きやすくなります。
以下SEがSWEとしてアピールできる経験・スキルを種類別にご紹介します。
APIや業務ロジック、DB設計、パフォーマンス最適化を担当します。SEとの親和性では要件定義や非機能要件整理、DB/バッチ設計、性能試験・障害対応の経験が直結します。例:「平均応答を30%短縮」「ピークトラフィック2倍を無停止で処理」など数値で示すと評価されます。
Web UI実装、状態管理、パフォーマンス・アクセシビリティ改善を担当します。SEとの親和性では画面要件整理や業務フロー作成、UI仕様レビュー、受入テストの経験が土台になります。UI要件を情報設計に落とし込み、LCP/CLSなどの指標改善に言及できると良いです。
ネイティブアプリの設計・実装、ストア運用、通知/権限・オフライン対応を担当します。SEとの親和性では業務アプリ要件、オフラインや通知設計、運用設計の知見が役立ちます。小規模でも自作アプリや社内向けツールを作り、起動時間やクラッシュ率などの計測結果を添えると効果的。
フロント~バックエンド~軽いインフラまで一気通貫で開発を担当します。SEとの親和性では要件定義~設計~受入まで幅広い経験や、社内ツール内製の実績が強み。設計→実装→CI→デプロイまで通しで回した例を一つ提示できると伝わります。
信頼性向上、監視・アラート設計、運用自動化、CI/CD・IaC整備を担当します。SEとの親和性では運用設計、監視、容量計画、バックアップ/リカバリの実務が噛み合います。手作業をパイプライン化して時間短縮したなど、運用品質や工数削減を数字で説明しましょう。
開発基盤の整備、リリース高速化、開発者体験(DevEx)の改善を担当します。SEとの親和性では環境構築、リリース手順、品質ゲート運用、ジョブ自動化の経験が活きます。デプロイ頻度や変更失敗率などのDORA指標で“改善前後”を示すと伝わりやすいです。
ETL/ELT、DWH設計、データ基盤の信頼性・コスト最適化を担当します。SEとの親和性ではログ設計、帳票/レポート、データ移行、バッチ運用の経験を、スキーマ設計やパイプライン安定化の文脈で語れます。処理時間短縮や稼働率など運用KPIを添えましょう。
特徴量設計~学習~サービング~監視までのMLライフサイクル運用を担当します。SEとの親和性では需要予測やスコアリング等、業務ロジックの知見やデータ前処理、運用設計が入口になります。小さなPoCを作り、精度・レイテンシ・再学習サイクルまで触れられると現実味が出ます。
脆弱性対応、Threat Modeling、セキュリティレビュー、標準化を担当します。SEとの親和性では可用性・保守性など非機能要件、権限設計、監査対応、是正フローの経験がそのままアピール材料です。リスク低減を仕組み化した例(規約・自動検査・運用プロセス)を示してください。
自動テスト設計、品質ゲート、E2E整備、欠陥流出率の抑制を担当します。SEとの親和性では受入/総合テスト計画や品質課題の是正、移行テストの経験を、自動化戦略と品質KPIの改善として語ると伝わります。
技術選定、全体設計、レビュー、負債返済の推進を担当します。SEとの親和性では方式設計や利害調整、大規模更改の意思決定経験が武器。技術負債の特定→解消計画→効果を文書化し、レビュー文化での牽引実績を具体例で示しましょう。
ソフトウェアエンジニアの転職市場の中で高い人気を誇る企業を、自社開発企業を中心に一部抜粋してご紹介します。
Google / Microsoft / Amazon(AWS) / Apple / Metaなど
大規模分散システムを継続的に改良する前提で、設計~実装~運用改善までの裁量が広い点が魅力です。評価体系とキャリアラダーが明確で、技術的な成果が昇格や役割拡張に直結しやすい環境。RSU(株式報酬)を含む総報酬が高水準である一方、レビュー密度や品質基準は厳格。英語での技術議論や多国籍チームでの協業も一般的で、設計判断力・再現性ある改善・観測性が強く問われます。
メルカリ / LINEヤフー / 楽天グループ / DeNA など
巨大トラフィックを相手に高頻度デプロイで機能を磨き込む文化が根づいており、SLO運用・ポストモーテム・技術負債返済など“育てる開発”を日常的に経験できます。異動や越境が活発で、バックエンド⇄SRE⇄データなど役割の横展開がしやすい点も魅力。プロダクト指標と技術的成果を結び付けて語れる人材が評価され、裁量とスピードを両立しやすい環境です。
Sansan / サイバーエージェント / さくらインターネット / SmartHR / freee / マネーフォワード
事業と開発が近く、ユーザーフィードバックが短いループで仕様・設計に反映されます。フルリモートやハイブリッド勤務が整っている企業が多く、技術ブログやOSSを通じた発信も盛ん。チームは小回りが利き、設計・実装・運用を一人称で回す機会が豊富です。開発者体験(DevEx)の改善にも投資が進み、実務での生産性向上や自動化の提案が評価されやすい土壌があります。
Salesforce / Stripe / Cloudflare / Datadog / Snowflake
エンタープライズ級の可用性・セキュリティ基準を満たすため、SRE・プラットフォーム・データ基盤などで高度な設計と運用が求められます。分散チームが前提で、英語コミュニケーションやリモートコラボが標準。Salesforceは大規模顧客基盤と多彩なクラウド群を持ち、アプリ/拡張・連携・信頼性の文脈で成長機会が豊富。観測性・自動化・性能最適化の実績がそのまま評価に直結します。
口コミサイトなどを参考にすると日本のソフトウェアエンジニア平均は約550万円前後となっています。地域・企業規模・職種で振れますが、全国水準の目安としてはこのレンジを押さえておくと良いでしょう。
一方で、首都圏の自社開発や有名企業では水準が上がり、東京圏のレンジは約620万〜1,220万円と広く、経験年数や職位、株式報酬(RSU)の有無で大きく差がつきます。つまり、企業・業界・役職・経験・スキルによって大きく異なるのが実態で、特に大手・有名企業(ビッグテック/グローバルSaaS等)のSWEは、RSUを含めた総報酬で年収1,000万円超が十分に現実的です。
さらに、AI・データ基盤・SREといった先端/希少スキルの実務経験がある方は上振れ余地が高く、海外では生成AI人材に年100万ドル級の提示が報じられるなど、専門性のプレミアムは世界的な潮流です。
このように職種や役職、企業によって大きく異なりますが、有価証券報告書を参考に年収をイメージしていただければと思います。
| 企業 | 平均年収 |
|---|---|
| メルカリ | 約1167万円 |
| リクルート | 約1145万円 |
| エムスリー | 約931万円 |
| LINEヤフー | 約884万円 |
| DeNA | 約883万円 |
| サイバーエージェント | 約882万円 |
| 楽天 | 約795万円 |
| マネーフォワード | 約711万円 |
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、大手・有名企業のソフトウェア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
ここでは転職先企業別に選考突破のポイントをご紹介します。アピールすべき経験・スキルなど参考になれば幸いです。
突破ポイント
・コーディング:可読性・テスト容易性・境界値への配慮。PRレビューでのやり取りを説明できると効果的。
・設計:要件→制約→トレードオフ→SLO/運用まで一連で語る。小さく出して改善の思考があるか。
・行動面:曖昧さの解消、ステークホルダー連携、継続的改善の姿勢。
アピールすべきスキル・経験
・直近6か月のPR/設計ADR・デプロイ頻度・エラー率/レイテンシ改善(例:p95 480ms→180ms、変更失敗率1/2)。
・監視・アラート整備、ポストモーテムの主導経験。
・プロダクトKPIとの接続(例:CV+5%、継続率+2pt等)。
突破ポイント
・コーディング×複数回:計算量の見積もり、テスト駆動の最小セット、データ構造の適用。
・System Design:スケール・可用性・整合性のトレードオフを多視点で説明。
・Behavioral:行動原則への適合(例:オーナーシップ、Dive Deep)。英語での簡潔説明力。
アピールすべきスキル・経験
・大規模化・信頼性改善の実績(例:rps 3倍に耐える再設計、SLO99.9%達成、エラーバジェット管理)。
・横断連携(SRE/データ/セキュリティ)と意思決定プロセスの牽引。
・英語資料/議事録/設計レビュー経験、OSS/Tech Blogの発信。
・(あると強い)AI/データ基盤/SRE/プラットフォームの専門性。
突破ポイント
・テイクホーム/ペアプロ:要件の再定義→実装→最小ドキュメント→振り返りまで短時間で回す。
・経営・事業側との目線合わせ(「何を捨てて何を早く出すか」)を言語化。
アピールすべきスキル・経験
・端から端まで作った例(設計→実装→CI/CD→本番→観測→改善)。
・DevEx改善(ビルド時間短縮、CI並列化、テンプレ化)や自動化の成果。
・多能工ぶり:FE/BE+軽インフラ、運用当番、ユーザー調査の巻き取り。
・早い学習曲線とピボット耐性(要件変更→設計差し替えの実例)。
突破ポイント
・技術面接:Linux/ネットワーク/HTTPの基礎、IaC、監視・アラート設計、容量計画。
・信頼性面接:SLI/SLO/エラーバジェット、障害対応の再現性、運用負債の解消計画。
アピールすべきスキル・経験
・手作業の自動化(例:手順30分→5分、Human Errorゼロ化)。
・可観測性の整備(ログ/メトリクス/トレース)と改善効果(MTTR半減など)。
・DORA指標の改善(デプロイ頻度↑、変更失敗率↓、リードタイム↓)。
・データ基盤なら:スキーマ/パイプライン信頼性、コスト最適化、再計算戦略の設計。
突破ポイント
・言葉の翻訳:非機能=SLO、運用=SRE、受入=自動テスト、手順=IaC/CI。
・小さく実装→本番の証拠(社内ミニツールでもOK)を提示して“実装~運用”の手触りを示す。
アピールすべきスキル・経験
・要件定義→ドメイン/API設計への写像、性能試験→本番指標改善への接続。
・監視・運用・移行の経験をSLI/SLO・自動化・ポストモーテムの語彙で再表現。
・定量実績の明記(例:障害/月 12→4、夜間呼び出し1/3、コスト20%削減)。
面接を突破するには、応募ポジションの要件に対して、これまでのエンジニアとしての実務から親和性の高い経験をアピールすることが重要です。
作業の羅列やベンダー名の暗唱は避け、応募先ポジションでの再現性を語ることが合格への近道です。
面接でよくある質問10選
・なぜ転職するのか・なぜ応募先企業なのか
・最近のプロジェクトで、最もインパクトが大きかった成果は?
・技術選定のトレードオフをどう評価しましたか?
・障害や不具合から何を学び、どう仕組み化しましたか?
・パフォーマンス/信頼性を改善した例は?
・大規模変更を安全に進めた方法は?
・曖昧な要件をどう具体化しましたか?
・コード品質を担保するためのあなたの習慣は?
・チームの衝突や合意形成をどう進めましたか?
・開発者体験(DevEx)を改善した取り組みは?
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