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概要
40代中盤
指名:1
最高額:ウィザード級
累計平均:--万円
キャリアビジョン:技術を手段として、幅広い領域で課題を解決できるエンジニアであり続けたい。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • C#.NET
  • AWS
  • Agora
  • Wowza
  • WebRTC
  • + more
20代中盤
指名:2
最高額:ウィザード級
累計平均:--万円
キャリアビジョン:LLMの研究・開発を通じて、AIによる知的業務の自動化に貢献したい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • C++
  • ONNX
  • TensorRT
  • CUDA
  • Git
  • + more
30代前半
指名:3
最高額:ウィザード級
累計平均:750万円
キャリアビジョン:LLMエンジニアとして、生成AIを実運用に乗せる技術者として活躍したい。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • AWS
  • PostgreSQL
  • Windows
  • Mac OS X
  • Windows Server
  • + more
30代前半
指名:3
最高額:ウィザード級
累計平均:664万円
キャリアビジョン:開発業務に携わり、家族を養えるくらいの生計を立てられるようになりたい。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • C#
  • MySQL
  • ASP.NET
  • AWS EC2
  • AWS Lambda
  • + more
20代後半
指名:21
最高額:ウィザード級
累計平均:776万円
キャリアビジョン:日本の未来に貢献できる、国内外問わず活躍するエンジニアとなりたい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • TypeScript
  • AWS
  • React
  • Laravel
  • AngularJS
  • + more
40代前半
指名:5
最高額:ウィザード級
累計平均:806万円
キャリアビジョン:曖昧な業務課題を観察して、必要な技術を選び、設計して、本番まで持っていく FDE / Applied AI Engineer になる
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Go
  • React
  • TypeScript
  • Python
  • FastAPI
  • + more
30代後半
指名:7
最高額:ウィザード級
累計平均:773万円
キャリアビジョン:SRE・Platform Engineering領域を軸に、サービスの信頼性を定量的に設計・改善できるエンジニアを目指しています。SLI/SLOや可観測性を用いて状態を把握し、変更前後のデータから改善効果を検証。障害時は証拠に基づいて原因を切り分け、復旧・再発防止まで一連の運用として設計したいです。将来的には、アプリケーションからインフラまで横断し、信頼性・コスト・開発速度をデータに基づいて判断できるエンジニアを目指します。
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • SRE
  • Kubernetes
  • Docker
  • FFmpeg
  • + more
40代前半
指名:2
最高額:ウィザード級
累計平均:--万円
キャリアビジョン:データエンジニアの至高を目指し、不変の市場価値を持って組織の意思決定を牽引する
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • Docker
  • Django
  • SRE
  • Docker Compose
  • + more
20代後半
指名:14
最高額:ウィザード級
累計平均:732万円
キャリアビジョン:技術でビジネス価値を生み出せるエンジニアになりたい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Python
  • AWS
  • Snowflake
  • lightGBM
  • Streamlit
  • + more
40代中盤
指名:7
最高額:ウィザード級
累計平均:763万円
キャリアビジョン:信頼できるメンバーと共にプロダクトの価値をユーザーに届けていきたい
  • あなたが実際に使っていた技術:
  • Ruby on Rails
  • React Native
  • JavaScript
  • AWS
  • AWS EC2
  • + more

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