Python案件のフリーランス求人動向・単価相場・将来性

Python案件のフリーランス求人動向・単価相場・将来性

AI分野でシェアが高いプログラミング言語Pythonの求人特集です。現在、機械学習やディープラーニングなどの研究・開発やシステム実装などのプロジェクトにおいて、Pythonエンジニアの需要が急速に増加しています。Pythonには、NumPyやPandas、scikit-learnといったライブラリやTensorFlowやChainerなどの便利なフレームワークがあります。もちろん、Webサービスやアプリケーションの開発でもPythonは利用されています。エンジニア・プログラマーの方で、Pythonのフリーランス求人案件をお探しの方も多いのではないでしょうか。

今回の特集では、「Pythonのフリーランス求人動向」を中心に「Python案件の種類」「必要なスキル」「年収・単価アップの方法」について紹介します。

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Pythonのフリーランス求人動向

Python案件の傾向を紹介すると、機械学習やデータ分析の割合が高いという点があります。もともとPythonはシンプルで汎用性が高いという特徴をもっています。そのため、開発言語にPythonを利用するエンジニア・プログラマーの求人についても、システム開発やデータ分析、Web開発など幅広いタイプの仕事や案件があります。そのような開発の現場では、要員補完のためフリーランスの需要も高まっています。また、AIの導入が広がっており、現在では業界や業種によらずほぼすべての分野でPythonエンジニアの求人案件を見つけられると言って良いでしょう。もちろん、同じPythonでも、エンジニア毎に得意とする分野があります。現在はPythonエンジニアが不足している状況ですので、スキルセットと経験しだいですが良い条件や報酬を得られる案件を探しやすい状況といえます。

Pythonのおすすめ求人案件

Python案件の種類

ここからは、Pythonエンジニアが参画するフリーランス求人案件の種類についてみていきましょう。

AI開発(機械学習・Deep Learning)

今最もPython案件で注目されているのが、このAI開発だと言えるでしょう。これからAIは、特殊な技術ではなく、日常の様々なものに使用される技術となっていきます。機械学習やディープラーニングなどAI技術に関する案件ではPythonが主流です。そのため、Pythonを使えるエンジニアというのは、どの業界でも求められているのです。フリーランス案件でも、かなり様々なタイプの仕事があります。一つのプロジェクトを委託するものもあれば、プロジェクトチームの中に入り常駐して一緒に作業をしていくもの、短期間ある企業の専属スタッフとして働くなどのタイプがあります。それぞれに、働き方や報酬が異なりますので、自分にマッチしたものを選びたいものです。

報酬としては、月単位で単価を計算されることが多く50万円から80万円ほどが一般的です。数理統計や機械学習の知識があるエンジニアには、月150万円もの金額が提示されることがあります。単一プロジェクトの場合は、難易度や工数によって全く報酬は変わってきますが、通常よりも数割増しで報酬が提示されている案件が多い傾向にあります。

ビッグデータ分析

ビッグデータ解析に関する案件もPythonの得意分野です。PythonやRなどの言語を扱えるデータサイエンティストやデータアナリスト、データエンジニアといた職種がフリーランスとして案件に参画しています。Pythonでは、膨大なデータを効率よく処理するためのライブラリが豊富なため、データ分析の案件にうってつけなのです。ビッグデータ解析を行う企業は、IT/Web、金融、広告、医療などのほか、小売、製造など様々な業界にひろがっており、データ分析を受託するベンダーやコンサルティングファームのフリーランス求人も増加しています。

それらの案件に共通する点として、顧客情報やアクセスログ、人事評価など企業の保有するデータを扱うため、外部にデータを持ち出すことは基本的にありません。そのため、在宅のフリーランス案件はほぼ出てこない状況です。そのため、データアナリストやデータエンジニアなどのフリーランス案件では、企業に常駐して分析に取り組むスタイルが一般的です。報酬相場としては、一月当たり35万円から75万円程度というのが多く見られます。大手企業やベンチャー・スタートアップへのアドバイザリーやコンサルティング業務のフリーランス求人もあり、こちらは週1稼働や高単価で稼働できる傾向が見られます。

IoT開発

IoT開発も、Pythonが用いられる分野です。スマート家電やスマートスピーカーの普及によって、センサーデバイスや家電へコネクトする組み込みソフトウェア開発の案件が多くなっていますので、エンジニア需要が増しています。Pythonプログラミングの案件は、こうした事情から機器メーカーや家電メーカーなどからの依頼が多くなっています。最近はOEMで多くの機器を作れるようになっていますので、小規模の企業、時には個人からの依頼も出てくるようになっています。プロジェクトの大きさによってかなり報酬は変わってきて、フリーランスの月単価は20万円から100万円程度とかなり幅があります。

Web開発(サーバーサイド/バックエンド)

Pythonは、最新技術のためだけに用いられているというわけではありません。Web開発のサーバーサイド、バックエンド開発と呼ばれる分野でも積極的に利用されています。フリーランスの求人数としてはPHPやRubyに比べ、PythonのWeb開発案件は少ないです。Web系の開発案件では、企業から直接の案件も多いですし、プログラム制作会社からの下請けも相当数あります。サイトの大きさやプログラムの複雑さによっても、報酬や仕事量はかなり変わってきます。といっても、Pythonを使ったWebの場合は、ちょっと入り組んだプログラムを埋め込んでいることが多いので、比較的大きなプロジェクトとなるものです。単価は1プロジェクトあたり30万円から60万円と、プログラムの内容と大きさによってだいぶ変わってきます。

ソーシャルゲーム開発

ソーシャルゲーム開発は、クリエーター関係の仕事をしたい人に人気が高いジャンルです。Pythonを使ったソーシャルゲームはかなり増えていますので、案件もそれなりにあります。ただし、当然のことですが丸々プロジェクトが投げられるわけではなく、制作会社からの下請けというのが多くなっています。そのため、納期やプログラム仕様が細かく決められていることも多く、それにしっかりと付いていけるエンジニアであることが求められます。報酬は比較的高く、月単位で30万円から70万円というのが相場となっています。

Pythonのフリーランス単価相場

このように、Pythonを使った案件の依頼というのは多く、そのジャンルも様々なものがあります。ニーズが非常に高く、将来性もありますので、一般のエンジニアよりも稼げるというのはうれしいところです。フリーランスとしての単価相場は、依然として高い状況にあって、一般エンジニアよりもかなり上です。だいたい平均値で見ると60万円から80万円くらいいくことが多く、割り良く仕事ができるのが魅力となっています。特にAIやIoT開発など、新しい技術に対応したプロジェクトでは、まだまだ対応できるエンジニアが少ないということもあって、単価が高い傾向にあります。

Python案件への参画に必要なスキル

Pythonは、ニーズが非常に高いものの、エンジニアの数がそれほど多いというわけではありません。そのため、何らかの資格を持っていないと案件が取りづらいということはありません。経験と実績がより物を言うとも言えます。そのため、こんなプロジェクトに参加した、この企業の案件を扱ったということをアピールするのが効果的です。

開発の実務経験

開発に携わった実務経験はかなり大きな武器となります。特にフリーランスのエンジニア求人では、Pythonによる開発経験1年以上などの条件を求めているケースが多いので、実務経験がある点をアピールできれば仕事が取りやすくなります。その際、プログラミングだけでなく、Gitでのバージョン管理、設計から開発・運用までの一連の流れを経験しておくとよいでしょう。

フレームワーク使用経験

Pythonでのプログラミング実務では、フレームワークを使った開発が行われています。そのため、その案件で使用するフレームワークでの開発経験があるかどうかが重視されます。Web系の開発では「Django」「Flask」の2つがよく利用されており、それらの経験があると、コンスタントに仕事が見つけやすいというメリットがあります。やはり、フレームワークを使用したシステム開発のニーズは定常的に存在するからです。

データ分析経験

データ分析の経験もPythonエンジニアには有利となります。特にビッグデータを扱うプログラムに携わった経験があるとかなり強い武器となります。データ分析には、プログラミングだけでなく統計や数学の知識が必要となりますが、それら統計解析に関する実務経験とソフトウェアの開発経験の両方を備えた人材はまだまだ少ないからです。

Python案件でさらに年収を上げるポイント

Pythonは、従来型のプログラムだけでなく、AIを始めとする先進的な技術にも使われるコードです。そのため、年収を上げていくためには、積極的に新しい分野の経験を積むことが重要です。また、より質が高く管理的な業務ができるスキルを身につけるというのも大きなポイントとなります。

上流工程やマネジメントなどの経験を積む

特にマネジメントの実績があるエンジニアは、プロジェクトリーダーとしても働けますので、案件の幅が広がります。特にAI分野ではプロジェクトマネジメントの人材が不足しているためよりよい条件が期待できます。また、それらのスキルを身につけることで、より広い視野で仕事を見られますので、信頼されるフリーランスとしてより上流の仕事をもらえるようになるのもメリットです。

特定の業界や業務に関する専門知識を蓄える

Pythonはどの業界でも使用されていますが、より専門性を高めることによって仕事の質を上げることができます。案件の中には、当該業界での実務経験ありということを条件にしていることもありますし、実務経験が長い人には報酬を割り増しする傾向がありますので年収を上げるのに有効です。

大規模開発やチームでの開発経験

Pythonは、最新技術に使われる率が高くなっていますので、大きな企業からの案件が他のタイプよりも高い傾向にあります。そうなると、一人ではなくチームで働くことが多くなります。その点、チームに参加しての開発をした経験があるというのは強みとなります。業務の流れが分かるからです。さらに、マネージャーとしての経験があれば、なおさら報酬が高くなることになります。

英語などの語学力

Pythonは世界的に使用される頻度の高い言語です。国内企業だけでなく、世界中の企業から案件が集まっていますので、英語を始めとする外国語を使えるというのは仕事の幅を広げます。またAI技術では海外論文が中心になりますので、英語力をつけ最新技術をキャッチアップすれば、年収アップの有力な手段となります。

データを扱う知識や知見

Pythonでは機械学習やデータ分析に関するシステム開発の案件の割合が高く、他の言語よりもインフラやデータベースに関する知見を要求される割合が高くなっています。そのため、開発だけでなく、分析基盤やデータベース、クラウド、セキュリティなどの知識や知見があるとより便利です。また、マイクロサービスや運用に関する知識も市場価値を高めるために有利に働きます。DataOpsやMLOpsといった運営や管理の業務にも携われるようになるからです。

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Pythonの特徴

Pythonは、C++やJavaと並びGoogle3大言語といわれており、非常に人気のある言語です。このPythonが開発されたのは1991年と比較的歴史があるものの、国内ではあまり注目を浴びてきていなかったのは事実です。しかし、最近ではそのメリットが注目されるようになり、最も将来性のあるプログラミング言語として多くの人が利用するようになっています。実際にYouTubeやEvernoteなどのプログラムはPythonで書かれていて、その実用性の高さが際立っています。

標準ライブラリと外部ライブラリが豊富

Pythonの特徴の一つとして、標準ライブラリと外部ライブラリが豊富である点があげられます。標準ライブラリは、組み込み関数や多数のモジュールで構成されておりPythonをインストールするだけで利用できます。最初から付属している標準ライブラリを利用するだけでも、複雑なコードを記述することなく様々な処理を実行できます。また、インストールして利用する外部ライブラリにもPythonならではの機能を提供するものがあります。特に科学計算や機械学習のライブラリが豊富な点から、PythonはAI分野で注目されています。

統計解析などで利用される「NumPy」「SciPy」「Pandas」や機械学習で利用される「scikit-learn」「TensorFlow」なども外部ライブラリの一部です。そのほか、Webサービスの開発では「Django」「Flask」などのフレームワークがよく利用されます。

ここでいうライブラリとは、参照できるプログラムのリストのようなものです。上手に活用すると新しくコードを書かずに処理を実現したり、少しの修正で機能追加が可能です。ライブラリが豊富であるということは、それだけ利用範囲が多いということですし、実際に使用されているプログラムも豊富だということになります。

コードがシンプルで書きやすく、読みやすい

Pythonの特徴として、コードがシンプルで書きやすく、読みやすい点があります。シンプルで書きやすいとは、少ない行数でたくさんの命令を出せる、また異なる動作を作り出せるということです。そのため、Pythonは初心者にも学びやすい言語といわれています。少ない文章量でコードを書くので何らかの難しい問題にぶつかった時に、問題箇所を参照し解決策を見出すことが簡単になるからです。

また、コードが読みやすい点は、エンジニアの作業を減らしチームでの開発を容易にします。コードを入力する手間が少なくなるだけでなく、ミスがないかどうかのチェックをする負担の軽減にもつながります。Pythonのシンプルな文法で記述されたコードでは、文中にミスが埋もれてしまうことを防ぎ、より修正点を発見しやすくなります。結果として、より精度が高くバグの少ないプログラムを作れるようになるのです。

科学計算や機械学習の分野で最も使用される言語

こうしたメリットを生かして、Pythonは現在では科学計算や機械学習の分野で最も使用されるようになっています。研究者やデータ分析職など必ずしもエンジニアではない人材が多いこうした分野では、よりシンプルで使いやすいコードを使った方がよい場合もありPythonはもってこいなのです。特にAIの分野では、ほとんどのエンジニアがPythonを使うようになっていて、なかばAIを開発するうえでの必須言語となっています。世界的な動きとしてデータサイエンスの潮流があらゆる業界に広がっていくことが考えられます。それを支えるPythonの技術を身につけるというのは非常に重要なものとなっているのです。

Pythonの今後の動向と将来性

Pythonは、プログラミング言語のランキングでトップスリーに入ってくるなど人気急上昇中の言語です。特にAIやIoT、ビッグデータ解析などの未来型の技術に使われていますので、より将来性が高い言語と言えます。Pythonの人気は高いため、今後はPythonエンジニアが増え、徐々に希少性が薄まる点は懸念されています。そのため、フリーランスとして高収入を得るためには、単にPythonでプログラミングできるだけでなく、データベースや統計解析、クラウドインフラなど複合的な分野でスキルを身につけるとよいでしょう。Pythonは、シンプルであるがゆえ、さらに応用範囲が広がって、従来技術にはないサービスに使用される可能性もあります。ディープラーニング技術がこれから普及するに伴いさらに伸びていく言語と言えるでしょう。

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