Pythonのフリーランスのエンジニア案件一覧

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フリーランス向けPython案件の報酬単価としては月額70万～80万円前後の案件が最も多く、他の言語よりも全般に単価が高い傾向にあります。さらにマネジメント業務や、高度な分析スキルが求められるAI・機械学習の絡む案件では、月額80万～100万円というのが報酬の相場となっています。Pythonの案件は、PHPやPerl、Javaなど他の主要なプログラミング言語に比べると総じて報酬月単価が高いといえます。

Pythonエンジニアの報酬単価は、経験年数によっても変わってきます。Pythonの実務経験が1～2年程度までは月額40万～50万円、2～3年程度では月額50万～60万円まで上昇し、5年以上の実務経験を積むと月額80万円以上というのが相場となっており、年収換算で1000万円を超えることも現実にねらえます。

Python案件は、全体のシェアでいえばJavaなどの他言語に比べるとまだ低いですが、最近は大手企業や研究機関でも広く採用されるようになっています。案件数はここ数年で急上昇を見せており、PHPやRubyなどのメジャーな言語に肩を並べる程度まで市場が拡大してきました。一方、市場が拡大している割にはPythonエンジニア不足が続いており、それが高単価の報酬が設定されている背景となっています。

Python単体でも比較的高単価の案件に関われる確率が高いですが、Webアプリ開発で使われることが多いことを鑑みると、PHP・Ruby・JavaScriptといった、サーバサイドの言語の開発経験との掛け合わせで、より高額の報酬が期待できます。実際、PHPやRubyエンジニアからPythonエンジニアへと移行するケースも増えており、PHP等のエンジニアからのキャリアアップ・キャリアチェンジの際に意識しておきたいポイントです。

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Pythonは、標準ライブラリが豊富で、サードパーティー製ライブラリも非常に充実していおり、大規模開発から小規模なものまで案件の規模を選ばず豊富な案件があります。案件の分野も、機械学習やAI関連の高度な開発案件から、誰もが触れるWebアプリケーション、SNSソーシャルゲームにいたるまでさまざまなジャンルの案件がそろっています。

市場が拡大している割にスキルのあるPythonエンジニアが慢性的に不足していることもあり、比較的高額な報酬の下で稼働できるのがPython開発案件の魅力です。

なお、Pythonは在宅案件が非常に少ない傾向にあります。Python開発案件の多くはアジャイル型開発であり、開発現場で一堂に会して協力しながら仕様を固めていくという手法が取られるためです。また、ビッグデータを用いた分析業務の場合、機密性の高い生データを外部に持ち出すことは困難というセキュリティ上の理由があるため、フリーランスエンジニアといえどPythonに関しては在宅で行うのは難しく、客先常駐になるケースが多いです。

また、PythonはWebサービスでよく用いられる言語であるため、Webサービス開発案件に参画する場合、PHP・Ruby・JavaScriptといった、サーバサイドの言語の開発経験があると現場で重宝されます。

Pythonはプログラミング言語の中でも汎用性が高く、コードの可読性にすぐれているという特徴があります。人工知能（AI）すなわち機械学習や深層学習など最先端分野で開発されている一方、文法の平易さから実はプログラミング初級者でも大規模なWebアプリケーション開発に短期間で関われるようになるのが特徴です。

実際にPythonは多くのWebアプリケーションの開発で用いられ、あのYouTubeやInstagram、Dropbox 、Evernoteなどといった名だたるWebサービスも実はPythonで開発されています。これら巨大なWebアプリにおいても、コードのリーダビリティに優れ、しかもコードの記述量が少なくて済むというPythonの際だった特徴が生かされています。

近年はビジネスの意思決定に影響を及ぼすような高次レベルでのデータ分析案件が拡大する一方です。ビジネスのDXの文脈の中で、ビッグデータ分析や統計解析の案件は今後も拡大の一途をたどるでしょう。

ビジネスのあらゆる場面でAIが発展する中で、AIエンジニアや機械学習（ディープラーニング）エンジニアのようなPythonを用いた分析業務にくわえ、現在需要が伸びているのが、実際にシステムを実装したりコーディングをすることを主体とする業務です。それを受けてPythonの実装業務の相場はJavaやPHPの実装業務に比べても高めに設定されており、マネジメント業務がなくても実装レベルで月額60万円以上の単価設定がされている例もめずらしくありません。

AIが活用される分野は多岐にわたっており、しかもPythonには分析や計算に適したライブラリやフレームワークが豊富にそろっています。Pythonを使った分析業務、そして分析業務を走らせるために欠かせないそもそもの実装業務は、今後ますます増えていくことが確実視されています。

DX・ビッグデータ分析・機械学習（ディープラーニング）・人工知能（AI）といった新しい分野や、Webアプリケーションの市場の拡大に対し、Pythonエンジニアの数はまったく追いついていません。日本においては他の言語に比べて導入事例が少なかったこともあって、慢性的にスキルの高いPythonエンジニアが不足する傾向が見られます。エンジニアとして好条件の案件にコミットするためにも、Pythonはぜひスキルアップしておきたい言語の一つといえるでしょう。

Pythonは近年の需要拡大とエンジニア不足を受け、早期にPythonエンジニアを育成するという目的から、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が2016年6月に設立されました。同協会の主催でPythonの文法基礎を問う「Python3エンジニア認定基礎試験」や、データ分析の基礎や文法を問う「Python3エンジニア認定データ分析試験」が実施されており、Pythonのスキルアップに活用できます。

「Python3エンジニア認定基礎試験」は2017年6月から開始し、「Python3エンジニア認定データ分析試験」は2019年8月にスタートしました。教材として『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書（翔泳社刊）』が指定されており、学習内容が明確にされています。開発と分析両面においてスキルアップしていくためにも、積極的に狙っていきたい資格です。

また、Pythonエンジニアの範疇に収まらず、AIエンジニアとしての実践力が問われる「E資格」や、JDLA（一般社団法人日本ディープラーニング協会）が認定するE資格取得講座も展開されています。実務と並行して、現場外でもスキルアップする際には、視野に入れておきたい資格です。