データサイエンティストの転職エージェントおすすめランキング
データサイエンティスト・データアナリストの転職に強いエージェントを選定しています。統計・ML・SQL・BI系の求人数と、データ職種への専門性で評価した5社のランキングです。
おすすめ転職エージェント TOP 5
AI求人数・専門性・年収UP実績をもとに選定
ビズリーチ
ハイクラス・スカウト型ハイクラスAI人材のスカウト型転職
- ✓年収1,000万円以上の求人が5割以上（公式・2026年1月末時点）
- ✓年収600万円以上のハイクラス特化
- ✓企業・ヘッドハンターからの直接スカウト
- ✓AI系CxO・マネジメント職に強い
おすすめポイント
• ハイクラス求人の比率が高い（年収1,000万円以上が5割以上・公式）
• 年収800万〜2,000万円のハイクラス求人
デメリット
• 年収600万円未満は対象外
• 有料プランでないとスカウト返信に制限
Symbiorise
AI・データサイエンス完全特化AI・データサイエンス特化の唯一のエージェント
- ✓AI/DS領域に完全特化
- ✓AI企業出身アドバイザー
- ✓無料キャリア支援・スキル診断
- ✓AI系スタートアップ求人に強い
おすすめポイント
• AI・DS特化で専門性が最も高い
• 無料のキャリア支援・スキル診断が充実
デメリット
• 求人数は大手より限定的
• AI・DS以外の求人は扱っていない
レバテックキャリア
ITエンジニア・クリエイター専門ITエンジニア・クリエイター専門の転職エージェント
- ✓AI・ML関連求人も扱う
- ✓技術に精通したアドバイザー
- ✓企業別の面接対策
- ✓ITエンジニア・クリエイター専門
おすすめポイント
• ITエンジニア専門で技術職の求人に強い
• IT職種に絞った求人提案を受けられる
デメリット
• ハイクラス求人はやや少なめ
• 30代後半以降は求人が限定的になる場合も
doda
総合型・求人掲載数国内最大級（公式表記）国内最大級の求人掲載数（公式表記）・AIエンジニア求人も充実
- ✓求人30万件超（非公開求人含む・公式表示316,440件・https://doda.jp/・2026年10月14日確認）
- ✓エージェント＋サイト一体型
- ✓AI・ML関連求人が充実
- ✓年収診断・キャリアタイプ診断
おすすめポイント
• 求人数が非常に多い
• AI以外の選択肢も同時に検討できる
デメリット
• AI特化ではないため専門性はやや低い
• 求人が多すぎて選びにくい場合がある
リクルートエージェント
総合型・転職決定数No.1（公式表記）転職決定数No.1（公式表記）・非公開求人25万件
- ✓非公開求人25万件（2026年3月31日時点・公式）
- ✓転職決定数No.1（厚労省「人材サービス総合サイト」2025年度就職者数ベース・公式表記・https://www.r-agent.com/・2026年10月14日確認）
- ✓大手企業AI部門の独占求人
- ✓全国対応
おすすめポイント
• 公開・非公開とも求人数が多い（公開約82万件・非公開約24万件／2026年9月29日時点・公式）
• 大手企業のAI・DX推進部門に強い
デメリット
• AI特化の専門性では専門エージェントに劣る
• 担当者によってIT知識に差がある
エージェント 比較表
5社の主要指標を一覧で比較
| エージェント | AI求人数 | 平均年収UP | 特徴 |
|---|---|---|---|
| 1ビズリーチ | 未公表 | 未公表 | ハイクラス・スカウト型 |
| 2Symbiorise | 1,869件 | 未公表 | AI・データサイエンス完全特化 |
| 3レバテックキャリア | 未公表 | 未公表 | ITエンジニア・クリエイター専門 |
| 4doda | 未公表 | 未公表 | 総合型・求人掲載数国内最大級（公式表記） |
| 5リクルートエージェント | 未公表 | 未公表 | 総合型・転職決定数No.1（公式表記） |
選定基準
本ランキングはこの5つの基準で評価しています
DS・DA求人数
データサイエンティスト・データアナリストの求人数が豊富か
業種の多様性
金融・EC・製造・広告など多様な業界のデータ職種があるか
統計・SQL理解
アドバイザーがデータ職種の技術を理解しているか
キャリアパス支援
DA→DS→ML系へのキャリアアップ支援ができるか
年収交渉力
希望年収の交渉と実現を支援した実績があるか
よくある質問
Q1.データサイエンティストとデータアナリストの転職エージェント選びの違いは？↓
A.データサイエンティストには、AI・ML特化エージェント（Symbiorise・レバテックキャリア）が適しています。データアナリストはdoda・リクルートエージェントのような総合型も有効で、業種の選択肢が広がります。
Q2.データサイエンティストに転職するために必要なスキルは？↓
A.Python（Pandas・scikit-learn）・SQL・統計学の基礎が最低限必要です。さらにKaggleの実績やGitHubのポートフォリオがあると、書類選考を通過しやすくなります。未経験の場合は、データアナリストを経由してキャリアアップする方法が現実的です。
Q3.ビズリーチはデータサイエンティストに向いていますか？↓
A.年収600万円以上のシニアDS職を目指す場合は非常に有効です。企業やヘッドハンターからのスカウトを通じて、公開されていない高年収ポジションの紹介を受けられます。ジュニアレベルの場合は、レバテックキャリアやマイナビITエージェントのほうが求人の幅が広くなります。
Q4.文系・非エンジニアからデータサイエンティストになれますか？↓
A.可能です。特に金融・マーケティング・コンサルティングの業務経験がある場合は、業務知識とデータスキルを組み合わせることで強みを示せます。まずSQL・Python・Tableauを習得し、データアナリストとしてキャリアを始めることをおすすめします。
第1位のビズリーチへの無料相談
相談・登録はすべて無料です。キャリア目標に合わせた求人の紹介を受けられます。
※ 転職エージェントのご利用はすべて無料です（企業から手数料をいただく仕組みです）