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営業や採用といったビジネスシーンでの会話をAIが解析し、企業の成長を加速させる インサイトを提供するSaaSプロダクトの開発に携わっていただきます。 本プロダクトは、社内外の膨大な対話情報を収集、構造化し、 現場のネクストアクション提示から経営の意思決定支援まで、幅広い価値を提供しています。 ご参画後は、LLMを駆使した最先端のチャレンジと、安定運用を両立させる開発チームの一員として、 プロダクトの更なる成長を牽引していただきます。 まずはキャッチアップしやすいタスクからご担当いただき、徐々にコア機能の設計、開発へと ステップアップしていただく想定です。 <プロジェクト例> 外部サービス連携強化: Zoom PhoneやGoogle Meetsとの連携機能を開発し、 より多くのビジネス会話データをシームレスに収集できる体制を構築します。 Teams連携基盤の刷新: 既存のTeams連携をより安定させるため、連携方式を刷新し、 新たな機能開発をリードしていただきます。 通知機能の開発: ユーザーエンゲージメントを高めるため、 分析結果やレポートをメールやpush通知で届けるための通知基盤をゼロから構築します。 JavaScript,Node.js
案件の必須スキル
・実務5年以上のバックエンド開発経験(Node.js, Pythonなど) ・自律的に実装が推進できるシニアレベルのエンジニアリングスキル ・バックエンド開発を主軸に、インフラ、フロントエンド、iOSいずれかの副軸となるスキル ・自律的に課題を発見、構造化し、技術面からプロダクトを推進できる能力 ・スタートアップや不確実性の高い環境での技術選定、設計、実装のリード経験 ・開発プロセスの改善や技術的意思決定への貢献経験 ・ステークホルダーに対する仕様、開発方針、セキュリティの説明経験 ・GitHub等を用いたPRベースのチーム開発、コードレビューの習熟 ・静的型付け言語による開発経験、またはそれに準ずる習得経験 ・業務アプリケーション等、複雑なビジネスロジックを含むシステムの開発経験 ・日本語での実務レベルのコミュニケーション、文書作成スキル ・モノリス/マイクロサービスの設計、運用経験 ・非同期処理、ジョブ管理、大規模データ処理の実装経験 ・REST/GraphQL APIの設計・実装、運用経験 ・AWSまたはGCPによるインフラ設計、運用経験(EC2, ECS, CloudRun, Lambda等) ・可観測性(Observability)の設計、運用経験(ログ/メトリクス/アラート)
□事業領域 トランスフォーメーション領域 : コンサルティングやビジネスプロセスへのPlatformの導入、人材育成の支援など個別顧客のニーズに対応したPlatform導入支援とその周辺サービス提供を提供しています。 オペレーション領域 :プラント設備の腐食検知や損害保険のアンダーライティング、オフィスの施錠管理、 医療・介護システムなど個別顧客のニーズに対応したPlatform上で人とAIの協調による運用を提供しています。 プラットフォーム領域 :ミッションクリティカル業務における堅年で安定した基盤システムとアプリケーション群を開発提供しています。生成AIをはじめとする最先端技術による運用を人とAIの協調により実装可能にしています。 Python
案件の必須スキル
FastAPIによるバックエンドAPIの開発経験 AWSを使ったインフラの構築経験
・GoおよびPythonを用いたバックエンド開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - Webアプリケーションの機能拡張や新規機能開発のための開発計画の策定、 設計、実装、テスト、運用 - 生成AIやAIエージェントの活用を前提としたプロダクト設計 - チームの生産性やプロダクト品質向上のため各種自動化やプロセスの整備、 チームに知見を共有するためのドキュメント執筆 - プロダクトの将来像を想定したドメインモデリングおよびデータモデリング - 品質と生産性を両立するアーキテクチャの設計
案件の必須スキル
・Webアプリケーション開発・運用実務経験(5年以上) ・GoまたはPythonを用いたWebシステム開発経験(2年以上) ・Linux環境での運用オペレーション経験 ・プルリクエストによるコードレビュー経験 ・単体テストコードの記述経験 ・機能要件をもとに設計から実装まで独力で完遂した経験 ・チームをまたいだステークホルダーと議論し開発の意思決定を行った経験
素材産業向けのサプライチェーンの全体最適を行うための、DXソリューション開発に携わっていただきます。 具体的には在庫最適化ツール開発に携わっていただきます。具体的には以下の作業をお任せします。 ・Pythonを用いたバックエンド開発
案件の必須スキル
・Webサービス開発の実務経験(5~10年目安) ・Pythonを用いたバックエンド開発経験
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== 生成AI分野で複数の事業を展開するスタートアップ企業にて、フルスタックエンジニアとして従事していただきます。 今回は、生成AIプラットフォームの開発を専門とする子会社新設において、プロダクト開発支援いただけるエンジニアの募集です。 インフラメインで、基盤構築をお任せする予定です。 具体的な業務は下記を想定しております。 ・インフラレイヤーの運用と不具合、障害対応(メイン業務) ・新規機能実装 ・権限管理を考慮した実装 ・バックエンドの設計・実装(API・DB設計含む) ・Nextjs の BFF 実装
案件の必須スキル
・インフラ実務経験(5年以上) ・バックエンド実務経験(3年以上) ・Google Cloud、Terraform 実務経験(3年以上) ・GKE、Kubernetes 実務経験(2年以上) ・トラブルシューティング~アプリケーションのコード修正までの一貫した経験(メトリクスやログから状況把握を行い、アプリケーションの修正 PRの作成、リリース対応まで行えること) ・インシデント発生時のオンコール対応など経験
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== 同社は3D関連技術を活用したヘルスケア業界向けのSaaSや、AI技術を用いたソリューション開発を行っている企業です。 プロダクト開発もしくはソリューション開発をご担当いただきます。 プロダクト開発ではスクラムで開発を進めており、その時の必要に応じてフロントエンド、バックエンドの開発を行っております。 ペアプロやモブプロを行う事もあります。 ソリューション開発では案件候補が複数ありますので、ご面談の際にお話しさせていただきます。
案件の必須スキル
・エンジニア経験 3年以上 ・TypeScript、React、Node.js の経験 ・型付き言語での開発経験 ・3人以上のチームでの開発経験 ・自動テストによる品質保証の経験 ・AWS 環境下での開発経験
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== 同社は3D関連技術を活用したヘルスケア業界向けのSaaSや、AI関連のサービスを提供している企業です。 AIエンジニアとして、AIを活用した機械学習モデルの開発やディープラーニングを用いた自然言語処理に関わる新規開発、アルゴリズムの構築や実装などをご担当していただきます。 コールセンターのチャットデータを活用した分析アルゴリズムの設計・LLM実装案件、チャットボット構築とマッチング機能開発案件、レビューAIの開発案件(AIが市場データをもとに新規・既存事業へのアドバイスを行う)など、多岐にわたります。
案件の必須スキル
・データ分析・AIモデル構築 ・機械学習アルゴリズム開発 ・下記いずれかを使用した開発経験をお持ちで、Python を使用できる方 LangChain、LangGraph、Dify、VectorShift、Langfuse、CrewAI
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== オンラインによる生体認証、体型認証、行動認証のプラットフォームを展開している企業にて、機械学習エンジニアとしてご参画いただきます。 認証技術や画像生成AI 等を中心とした各プロダクトに携わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・認証プロダクトにおける精度改善(海外向けもあり) ・偽造検知、不正検知 ・OCR等
案件の必須スキル
・AI、機械学習に関する経験 3年以上 ・機械学習フレームワークの使用経験(Pytorch、Tensorflow 等) ・ドキュメント作成能力(設計書や使用マニュアルの作成) ・Git を使用したチーム開発経験(PR作成、レビューの実務) ・MLOps ツールの利用経験(例:MLflow、W&B、ClearML、Kubeflow)
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== 動画配信基盤や動画に関するプラットフォーム開発を行っている企業にて、フロントエンド及びバックエンドの開発をご担当いただきます。 ビジネス動画向けの配信プラットフォームの案件で、オンデマンド、配信の両方で最適な環境、機能を提供しております。 【具体的な業務内容】 ・JavaScript / TypeScript / Vue を用いたフロントエンド(管理画面)の設計及び開発、テスト ・JavaScript/ TypeScript/ Python / Serverless Framework(AWS Lambda / API Gateway / Dynamo DB 等)を用いた API の設計及び開発、テスト
案件の必須スキル
・Vue、Python、Node.js 等を利用した開発経験 3年以上 ・AWS を使用したアーキテクトでの開発経験 ・詳細設計、テストケース設計などの経験 ・4ヶ月~6ヶ月程度の中期開発プロジェクトの経験
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== 動画配信基盤や動画に関するプラットフォーム開発を行っている企業にて、フロントエンド及びバックエンドの開発をご担当いただきます。 ビジネス動画向けの配信プラットフォームの案件で、オンデマンド、配信の両方で最適な環境、機能を提供しております。 【具体的な業務内容】 ・JavaScript / TypeScript / Vue を用いたフロントエンド(管理画面)の設計及び開発、テスト ・JavaScript/ TypeScript/ Python / Serverless Framework(AWS Lambda / API Gateway / Dynamo DB 等)を用いた API の設計及び開発、テスト
案件の必須スキル
・Vue、Python、Node.js 等を利用した開発経験 3年以上 ・AWS を使用したアーキテクトでの開発経験 ・詳細設計、テストケース設計などの経験 ・4ヶ月~6ヶ月程度の中期開発プロジェクトの経験
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== 同社は3D関連技術を活用したヘルスケア業界向けのSaaSや、AI関連のサービスを提供している企業です。 生成AIを活用したアプリ開発やディープラーニングを用いた画像・動画・音声・自然言語処理に関わる新規開発、アルゴリズムの構築や実装などを行うチームに入っていただきます。 具体的なご依頼内容としては、大規模言語モデル (LLM) 関連の案件に参画いただきます。 クライアントの具体的な課題を解決するためにプロンプトエンジニアリングやRAG・ファインチューニングの実装等をお任せしたり、生成AIワークフロー・エージェントツールの調査や、人の頭の中にしかない暗黙知を生成AIを活用してノウハウを可視化する実証研究をお願いする予定です。 技術調査等にも携わっていただきますので、調査に抵抗のない方でお願いいたします。
案件の必須スキル
・生成AIを導入した案件への参画経験(個人開発含む) ・Pythonによる開発経験:3年以上 ・以下のいずれかの経験 - Dify や AutoGen、LangGraph 等を使ったLLMワークフロー・エージェント開発経験 - LangChainを使用した開発経験 - function calling、COT (chain of thought) を使用した開発経験
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== 店舗向け商圏分析SaaSや、コンサル、医院開業/経営コンサルティング事業を行なう企業にて、今回は、売上予測や需要可視化などのデータ分析業務に携わっていただきます。 今回はデータサイエンティストチームに入っていただき、商圏分析SaaSの売上予測や需要可視化の機械学習モデルの構築、パイプライン構築、データ分析基盤の構築などをお願いいたします。 データ抽出やデータ加工等もお願いしたいと思っており、スタートアップの為、裁量の多い現場です。
案件の必須スキル
・Python 経験1年以上 ・データ分析の経験 ・機械学習モデル構築/パイプライン構築の経験 ・データ分析基盤の構築経験 ・BigQuery、Cloud Storage、Cloud Workstation などクラウド関連の知見
AWSのEC2、ECSコンテナ、Lambdaで構成されるWebシステムのアーキテクトを担当 ・AWSのアーキテクチャ設計 ・NW、DBの維持保守 ・IaCの高度化(AWS CDKやCICDパイプラインを利用) ・EOLによるOS、DBのアップデート、マイグレーション ・共通機能の開発・保守
案件の必須スキル
・コミュニケーション力 ・アジャイルプロセス理解 ・進捗/課題管理 ・AWS設計・構築 ・Linux知見
AWSのEC2、ECSコンテナ、Lambdaで構成されるWebシステムのアーキテクトを担当 ・AWSのアーキテクチャ設計 ・NW、DBの維持保守 ・IaCの高度化(AWS CDKやCICDパイプラインを利用) ・EOLによるOS、DBのアップデート、マイグレーション ・共通機能の開発・保守
案件の必須スキル
・コミュニケーション力 ・アジャイルプロセス理解 ・進捗/課題管理 ・AWS設計・構築 ・Linux知見
素材産業向けのサプライチェーンの全体最適を行うための、DXソリューション開発に携わっていただきます。 具体的には在庫最適化ツール開発に携わっていただきます。具体的には以下の作業をお任せします。 ・Pythonを用いたバックエンド開発
案件の必須スキル
・Webサービス開発の実務経験(5~10年目安) ・Pythonを用いたバックエンド開発経験
・社内AIサービスのMultiAgent設計・構築 ・LangChain/RAGを用いたエージェント連携フロー設計 ・Python環境でのデータ取得・モデル連携実装 ・開発進捗管理およびコードレビュー支援
案件の必須スキル
・Pythonを用いたシステム開発経験 ・LangChainなどマルチエージェントFW利用経験 ・RAG/API連携構築経験 ・Gitを用いたバージョン管理経験
・社内AIサービスのMultiAgent設計・構築 ・LangChain/RAGを用いたエージェント連携フロー設計 ・Python環境でのデータ取得・モデル連携実装 ・開発進捗管理およびコードレビュー支援
案件の必須スキル
・Pythonを用いたシステム開発経験 ・LangChainなどマルチエージェントFW利用経験 ・RAG/API連携構築経験 ・Gitを用いたバージョン管理経験
・新規企画および顧客要望に基づくアプリケーション開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当していただきます。 -技術課題、負債の解消と機能開発への支援LINE APIのパフォーマンス、チューニング -Packageのアップデート
案件の必須スキル
・特定の開発言語でのWeb開発経験(3年以上) ・AWSとGCP及びAzureなどのクラウドサービスでのWeb開発経験 ・プロダクトの企画と立ち上げから、リリース後の運用保守フェーズに至るまで、一つのプロダクトに対して中長期的(2〜3年程度)に携わりながら、安定運用、および継続的な改善に取り組んだ経験 ・DBチューニングに関する実務経験 ・サーバレスアーキテクチャでのアプリケーション開発経験
・AIプラットフォームであるSaaS開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 ・技術的リーダーシップ -大量データに対応できるシステムアーキテクチャの設計と技術的な意思決定のリード -新規技術の導入と既存システムの最適化、技術負債の解消 -コード品質の向上を目指したレビューとベストプラクティスの導入 -リソースとコストを意識した無駄のない仕組み化と運用方針の推進 ・プロジェクトの技術面の主導 -複雑な技術課題の解決と、チーム内での技術的な方向性の指導 -要件定義から設計、実装、テスト、リリースまでの技術的サポート -技術的リスクの管理、リリーススケジュールの技術的最適化 ・チームメンバーの育成とサポート -開発メンバー全体の技術力向上を目指したメンタリング、トレーニング、技術指導 -チーム内での技術的な知識共有とコミュニケーションの促進 -全体的なスキルアップを目的としたワークショップやトレーニングの実施
案件の必須スキル
・複雑なシステムの設計および実装経験(5年以上) ・アーキテクチャ設計や技術的な意思決定に関する豊富な経験 ・コード品質の維持・向上に関する知識と実務経験 ・コードレビューおよび、コードの品質の維持および向上の経験 ・ネットワーク・データベース知識 ・ウェブアプリケーションの開発および運用経験
案件概要:販売、物流系の基幹システムの再構築支援 (Python、Java、Reactいずれかあれば) 業務内容: 某企業の販売・物流システムの再構築支援をいただきます。 自走出来る且つ、しっかりとコミュニケーションをとりながら 能動的に業務を進めていただける方を募集しております。 スクラムマスター、SEポジションで複数人を募集しています。 アジャイル開発、モブプログラミングを取り入れておりますので 抵抗が無い方でよろしくお願いします。 場所:基本リモート 外国籍:NG
案件の必須スキル
・エンジニア経験 5年以上 (自走できる、能動的に動けるSE) ・基本設計以降の経験 ・Python、Java、Reactいずれかでの開発経験 ・アジャイル開発経験 ・モブプログラミングに抵抗が無い方
案件概要:医大生向けアプリサーバレス環境構築 業務内容: 某医大生向けのe-learningアプリのサーバレス環境の設計実装支援をご担当いただきます。 GCP(特に Cloud FunctionsやCloud Run)周りの設計や実装に特化している方を希望しております。 特に言語の指定はございませんので、Cloud Functionsのコードが書ける言語を経験していれば問題ございません。 バックエンド側を対応できるエンジニアがチーム内おらず、担当PMもあまりバックエンド側の知見がないため 自走してお任せできるスキルレベルの方だとありがたいです。 年齢は30代まで 勤務時間:10時~19時 場所:フルリモート 外国籍:応相談 ビジネスレベル、日本在住の方のみ
案件の必須スキル
・サーバレスアーキテクチャにおけるバックエンド開発経験(目安3年以上) ・GCP(特に Cloud FunctionsやCloud Run)の設計・コード実装の経験 ・Clud Functionsで使用できる下記開発言語いづれかのご経験 (.NET, Go, Java, Node.js, PHP, Python, Ruby)
AIを用いた自社サービスのWEBアプリ開発 - 開発対象製品の品質と生産性を両立する開発基盤(CI・CD補助ツール、自動テスト基盤)の設計・実装 - 上記自動テスト基盤を用いた自動テストの設計・実装 - 開発メンバーへの自動テスト設計・実装の指導・助言・レビュー - チームの生産性やプロダクト品質向上のための、各種自動化やプロセスの整備、チームに知見を共有するためのドキュメント執筆 - DevOps、SRE、QAなどと関わりの深い、Platform Engineer領域での多岐にわたる開発業務 創業メンバーや技術顧問がかなり豪華なメンバーで、 非常にやりがいのある現場となります。
案件の必須スキル
・週5フルタイム稼働可能な方 ・日本国籍の方 ・28歳〜49歳までの方 ・都内への出社が可能な方 ・Webバックエンドを構成する以下の技術領域において、テストおよび実装の5年以上の実務経験と専門的知識 - Linux OS上のシステムの開発・構築・運用・テストの自動化 - 分散データベースまたは各種のリレーショナルデータベースを用いたシステムの開発 ・構築・運用・テストの自動化 - Web APIの開発・構築・運用・テストの自動化 ・なんらかのモダンなプログラミング言語(Java, Go, Rust, Python等)を用いた開発経験5年以上 ・モダンWebアプリケーションのソフトウェア開発フロー経験(例: Git, CI/CD, DevOpsなどの経験) ・テストの自動化やCI/CDを始めとした開発体験の向上に強い意欲を持って取り組んでいただけること
AIを用いた自社サービスのWEBアプリ開発 ・新規プロダクト/機能の設計・実装・レビュー・テスト・運用保守 ・チームの生産性やプロダクト品質向上のため各種自動化やプロセスの整備、ドキュメントの執筆 ・必要に応じて、チームメンバーの指導・メンタリング・コーチング <環境> - バックエンド: Python, FastAPI - フロントエンド: TypeScript, NextJS, ReactJS - ビルドツール: Webpack - インフラ: Vercel、Supabase、GoogleCloud、AWS、一部, Azure - データベース: PostgreSQL - 構成管理: Docker, Terraform, Kubernetes - ナレッジ共有: Notion, Lucidchart, miro - コミュニケーション: Slack
案件の必須スキル
・週5フルタイム稼働可能な方 ・日本国籍の方 ・28歳〜49歳までの方 ・都内への出社が可能な方 ・5年以上のWebアプリケーション開発・運用実務経験 ・バックエンドフレームワーク(Ruby on Rails/Laravel/Django/Go等) ・フロントエンドフレームワーク(React / VueJS / Angular/TypeScript等) ・AIによる開発(Cursor/Cline/Roo Code/Windsurf等)を日常的に行っていること ・Docker/Kubernetes/Github Actions/CircleCI/Jenkins/Ansible等を用いたCI/CD構築経験
システム監視やトラブルシューティングに加え、Terraformを用いたインフラのコード化(IaC)や、 GitLab CI/CDを活用したデプロイメントパイプラインの構築を推進していただきます。 また、Pythonなどで運用を効率化するための自動化ツールやスクリプトを開発し、 チームの生産性向上を図っていきます。 Python
案件の必須スキル
以下を用いた3年以上の開発経験 ・プログラミング言語:Python、SQL ・データベース・DWH:MySQL、BigQuery ・クラウドプラットフォーム:Google Cloud または AWS の少なくとも一方 ・開発ツール:Git、Docker ・開発手法:CI/CD、IaC
▪募集背景 DX系の部署が2~3年前に立ち上がり、出来上がったシステムの運用フェーズに突入。 メンバーが運用に手を取られているので案件の推進に支障をきたしている状況。 運用+ちょっとした開発をしていただきたいです。 ▪作業内容 弊社のDX推進部隊が作成したアプリケーションの運用保守(パッケージソフト系) 原則Paasシステムを想定(Anaplan、XCGate、AWS各種サービス等) ・技術周りに関する簡単な調査対応、切り分け ・手順書に従った手順実行 ・照会対応 ・障害対応(実施判断は社員) ・(運用周りがない時は)機能のエンハンス対応等 設計構築経験は不問 夜間休日コールの可能性あり(但し現時点の実績上はなし) ※補足 プラットフォーム上で開発をするシステムなのでプラットフォーム上での経験がある方だとマッチ度高め ▪週1~2回出社 Java
案件の必須スキル
・Javaでの開発経験:3年以上 ・システム開発に対する知見(プログラミングスキル)
■サービス デジタルヒューマンとの対話体験を面接以外の広範な領域に適用する新規プロダクトです。 ■作業内容 候補者にとってより良い会話体験をAIを使って実現を目指します。 職種横断のチームで協力しながらプロダクトを作っていきます。 ■魅力 ・生成AIネイティブのプロダクトに携わり、生成AIを高度に操作してアプリケーションに組み込む経験が得られる ・対話はWebSocketサーバーで実装されており、LLMのみならずWebSocketを使った会話サーバーの実装にも携われる ・エンプラ企業も続々導入が決まっており、伸びているプロダクトの0->1, 1->10フェーズに携われる Python
案件の必須スキル
生成AIの情報にキャッチアップし、実際に商業プロダクトに組み込んでいるか、個人的に試行錯誤を続けている方
・O2Oプラットフォーム開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご支援していただきます。 -システムの監視、トラブルシューティング、パフォーマンス最適化 -インフラストラクチャのコード化(IaC)およびCI/CDパイプラインの構築 -自動化ツールやスクリプトの開発・運用 -開発視点での自動化・品質向上
案件の必須スキル
・PythonとSQLを用いての開発経験(3年以上) ・MySQL、BigQueryの利用経験(3年以上) ・AWSまたはGCPを用いた開発経験(3年以上) ・Git、Dockerの利用経験(3年以上) ・CI/CD環境の構築経験
・GoおよびPythonを用いたバックエンド開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - Webアプリケーションの機能拡張や新規機能開発のための開発計画の策定、 設計、実装、テスト、運用 - 生成AIやAIエージェントの活用を前提としたプロダクト設計 - チームの生産性やプロダクト品質向上のため各種自動化やプロセスの整備、 チームに知見を共有するためのドキュメント執筆 - プロダクトの将来像を想定したドメインモデリングおよびデータモデリング - 品質と生産性を両立するアーキテクチャの設計
案件の必須スキル
・Webアプリケーション開発・運用実務経験(5年以上) ・GoまたはPythonを用いたWebシステム開発経験(2年以上) ・Linux環境での運用オペレーション経験 ・プルリクエストによるコードレビュー経験 ・単体テストコードの記述経験 ・機能要件をもとに設計から実装まで独力で完遂した経験 ・チームをまたいだステークホルダーと議論し開発の意思決定を行った経験
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最高単価
255万円
最低単価
11万円
平均単価
76.2万円
2025年07月のPythonのフリーランス案件・求人一覧の月額単価の平均は76.2万円です。 Pythonのフリーランス案件・求人一覧の年収の目安は914万円です。 単価20万円台のPythonのフリーランス案件・求人一覧は17件、単価30万円台のPythonのフリーランス案件・求人一覧は31件、単価40万円台のPythonのフリーランス案件・求人一覧は300件、単価50万円台のPythonのフリーランス案件・求人一覧は1,262件、単価60万円台のPythonのフリーランス案件・求人一覧は3,360件、単価70万円台のPythonのフリーランス案件・求人一覧は3,374件、単価80万円台のPythonのフリーランス案件・求人一覧は3,034件、単価90万円台のPythonのフリーランス案件・求人一覧は1,669件、単価100万円台のPythonのフリーランス案件・求人一覧は1,504件です。 ※フリーランスボード調べ(2025年07月04日更新)
2025年07月のPythonのフリーランス案件・求人一覧の平均月額単価は76.2万円です。前月比で-0.1%(-0万円)と月単位でみるPythonのフリーランス案件・求人一覧の月額単価は減少傾向です。
2025年07月のPythonのフリーランス案件・求人一覧の想定平均年収は914.3万円です。前月比で-0.1%(-0.6万円)と月単位でみるPythonのフリーランス案件・求人一覧の想定年収は減少傾向です。
働き方 | 割合 | 前月比 |
---|---|---|
フルリモート | 37.2% | +0% |
一部リモート | 50.2% | +0.2% |
常駐 | 12.6% | -0.3% |
2025年07月のPythonのフリーランス案件・求人一覧におけるフルリモート案件・求人の割合は37.2%で前月比で+0%とやや増加傾向にあります。一部リモート案件・求人の割合は50.2%で前月比で+0.2%とやや増加傾向にあります。常駐案件・求人の割合は12.6%で前月比で-0.3%とやや減少傾向にあります。
フレームワーク | 案件数 |
---|---|
Django | 1,251件 |
Flask | 499件 |
Tensorflow | 193件 |
FastAPI | 179件 |
Pytorch | 133件 |
NumPy | 77件 |
Keras | 43件 |
Pyramid | 5件 |
Tornado | 5件 |
Bottle | 3件 |
Zope | 0件 |
web2py | 0件 |
Twisted | 0件 |
Pythonのフレームワーク別フリーランス案件数を分析するとDjangoが1,251件、Flaskが499件、Tensorflowが193件、FastAPIが179件、Pytorchが133件、NumPyが77件、Kerasが43件、Pyramidが5件、Tornadoが5件、Bottleが3件、Zopeが0件、web2pyが0件、Twistedが0件でした。 Pythonのフレームワーク別フリーランス案件数の前月比較ではDjangoは+35件(+2.9%)でわずかに増加、Flaskは+27件(+5.7%)の増加、Tensorflowは+2件(+1.0%)でわずかに増加、FastAPIは+9件(+5.3%)の増加、Pytorchは+6件(+4.7%)でわずかに増加、NumPyは+0件(+0.0%)で前月から変化なし、Kerasは+1件(+2.4%)でわずかに増加、Pyramidは-5件(-50.0%)の大幅な減少、Tornadoは+0件(+0.0%)で前月から変化なし、Bottleは+0件(+0.0%)で前月から変化なし、Zopeは+0件(+100.0%)の大幅な増加、web2pyは+0件(+100.0%)の大幅な増加、Twistedは+0件(+100.0%)の大幅な増加となっています。 (※フリーランスボード調べ/2025年07月) Django、Flask、TensorflowはPythonの中でも、特にフリーランス案件数が多いことがわかります。 Python案件を探しているフリーランスの方はDjango、Flask、Tensorflowを習得することで、案件を受注しやすくなります。 特に高単価や在宅・リモートワークのフリーランス案件・求人を受注したい方はDjango、Flask、Tensorflowの実務経験を積むことをおすすめします。
フレームワーク | 月額単価 |
---|---|
Pytorch | 91.3万円 |
Keras | 88.0万円 |
Tensorflow | 83.2万円 |
Pyramid | 83.0万円 |
Tornado | 83.0万円 |
NumPy | 82.7万円 |
FastAPI | 82.4万円 |
Bottle | 76.7万円 |
Django | 75.4万円 |
Flask | 75.4万円 |
Zope | 0.0万円 |
web2py | 0.0万円 |
Twisted | 0.0万円 |
Pythonのフレームワーク別フリーランス案件・求人の月額単価の相場はPytorchが91.3万円、Kerasが88.0万円、Tensorflowが83.2万円、Pyramidが83.0万円、Tornadoが83.0万円、NumPyが82.7万円、FastAPIが82.4万円、Bottleが76.7万円、Djangoが75.4万円、Flaskが75.4万円、Zopeが0.0万円、web2pyが0.0万円、Twistedが0.0万円でした。 Pythonのフレームワーク別フリーランス案件・求人の月額単価の前月比較ではPytorchは+1.6万円(+1.7%)でわずかに増加、Kerasは-0.1万円(-0.1%)でわずかに減少、Tensorflowは+0.4万円(+0.5%)でわずかに増加、Pyramidは+3.4万円(+4.3%)でわずかに増加、Tornadoは+0.0万円(+0.0%)で前月から変化なし、NumPyは-0.4万円(-0.4%)でわずかに減少、FastAPIは+1.3万円(+1.6%)でわずかに増加、Bottleは+0.0万円(+0.0%)で前月から変化なし、Djangoは+0.2万円(+0.3%)でわずかに増加、Flaskは-0.5万円(-0.6%)でわずかに減少、Zopeは+0.0万円(+100.0%)の大幅な増加、web2pyは+0.0万円(+100.0%)の大幅な増加、Twistedは+0.0万円(+100.0%)の大幅な増加となっています。 (※フリーランスボード調べ/2025年07月) Pytorch、Keras、TensorflowはPythonのフレームワークの中でも高単価なフリーランス案件・求人が多いことがわかります。 Pythonで高単価な案件を受注したいフリーランスの方はPytorch、Keras、Tensorflowなどのスキルを持つと良いでしょう。
稼働可能日数 | 割合 | 前月比 |
---|---|---|
週5 | 88.7% | +0.4% |
週4 | 5.8% | -0.2% |
週3 | 4.3% | -0.1% |
週2 | 0.9% | -0.1% |
週1 | 0.3% | +0% |
2025年07月のPythonのフリーランス案件・求人一覧における週5案件・求人の割合は88.7%で前月比で+0.4%とやや増加傾向にあります。週4案件・求人の割合は5.8%で前月比で-0.2%とやや減少傾向にあります。週3案件・求人の割合は4.3%で前月比で-0.1%とやや減少傾向にあります。週2案件・求人の割合は0.9%で前月比で-0.1%とやや減少傾向にあります。週1案件・求人の割合は0.3%で前月比で+0%と横ばい傾向にあります。
業界 | 案件数 |
---|---|
サービス | 845件 |
通信 | 793件 |
WEBサービス | 739件 |
EC | 309件 |
金融 | 219件 |
Saas | 190件 |
製造・メーカー | 183件 |
流通・小売 | 167件 |
SIer・業務系 | 162件 |
ゲーム | 156件 |
医療・福祉 | 152件 |
広告 | 136件 |
toB | 110件 |
エンタメ | 109件 |
公共・官公庁 | 87件 |
保険 | 74件 |
証券 | 57件 |
toC | 56件 |
教育 | 56件 |
銀行 | 48件 |
人材 | 42件 |
Pythonの業界別フリーランス案件数を分析するとサービスは845件、通信は793件、WEBサービスは739件、ECは309件、金融は219件、Saasは190件、製造・メーカーは183件、流通・小売は167件、SIer・業務系は162件、ゲームは156件、医療・福祉は152件、広告は136件、toBは110件、エンタメは109件、公共・官公庁は87件、保険は74件、証券は57件、toCは56件、教育は56件、銀行は48件、人材は42件でした。 Pythonの業界別フリーランス案件数の前月比較ではサービスは+104件(+14.0%)の大幅な増加,通信は+72件(+10.0%)の増加,WEBサービスは+62件(+9.2%)の増加,ECは+1件(+0.3%)でわずかに増加,金融は+41件(+23.0%)の大幅な増加,Saasは-4件(-2.1%)でわずかに減少,製造・メーカーは+11件(+6.4%)の増加,流通・小売は+3件(+1.8%)でわずかに増加,SIer・業務系は+25件(+18.2%)の大幅な増加,ゲームは+2件(+1.3%)でわずかに増加,医療・福祉は+12件(+8.6%)の増加,広告は+2件(+1.5%)でわずかに増加,toBは-19件(-14.7%)の大幅な減少,エンタメは+5件(+4.8%)でわずかに増加,公共・官公庁は+8件(+10.1%)の大幅な増加,保険は+12件(+19.4%)の大幅な増加,証券は+10件(+21.3%)の大幅な増加,toCは+1件(+1.8%)でわずかに増加,教育は+14件(+33.3%)の大幅な増加,銀行は+12件(+33.3%)の大幅な増加,人材は+16件(+61.5%)の大幅な増加となっています。 (※フリーランスボード調べ/2025年07月) サービスの業界は特にフリーランス案件数が多いことがわかります。
職種 | 案件数 |
---|---|
インフラエンジニア | 5,928件 |
バックエンドエンジニア | 4,573件 |
サーバーサイドエンジニア | 3,739件 |
AIエンジニア | 2,295件 |
アプリエンジニア | 1,716件 |
データサイエンティスト | 1,561件 |
プロジェクトマネージャー | 1,399件 |
フロントエンドエンジニア | 1,272件 |
機械学習エンジニア | 1,241件 |
データアナリスト | 1,153件 |
ネットワークエンジニア | 959件 |
セキュリティエンジニア | 752件 |
システムエンジニア(SE) | 737件 |
その他 | 678件 |
データエンジニア | 636件 |
PMO | 607件 |
データベースエンジニア | 494件 |
マークアップエンジニア | 450件 |
ITコンサルタント | 442件 |
Webディレクター | 420件 |
フルスタックエンジニア | 402件 |
プランナー | 362件 |
ヘルプデスク | 312件 |
組込・制御エンジニア | 277件 |
Webデザイナー | 225件 |
プロダクトマネージャー(PdM) | 220件 |
クラウドエンジニア | 201件 |
プログラマー(PG) | 190件 |
QAエンジニア | 158件 |
社内SE | 152件 |
情報システム | 148件 |
テスター | 146件 |
デバッガー | 144件 |
SRE | 140件 |
汎用機エンジニア | 137件 |
VPoE | 128件 |
ブロックチェーンエンジニア | 102件 |
テクニカルサポート | 96件 |
コーダー | 76件 |
エンジニアリングマネージャー | 56件 |
イラストレーター | 23件 |
DBA | 22件 |
Webマーケター | 20件 |
ITアーキテクト | 11件 |
プロデューサー | 10件 |
ブリッジSE | 9件 |
グラフィックデザイナー | 9件 |
CRE | 8件 |
UI・UXデザイナー | 8件 |
アートディレクター | 8件 |
3Dデザイナー | 7件 |
戦略系コンサルタント | 7件 |
エフェクトデザイナー | 6件 |
アニメーター | 6件 |
ライター | 6件 |
シナリオライター | 6件 |
財務・会計系コンサルタント | 6件 |
キャラクターデザイナー | 5件 |
2Dデザイナー | 5件 |
動画・映像制作 | 5件 |
3Dモデラー | 5件 |
ゲームプランナー | 5件 |
デジタルマーケター | 5件 |
ゲームディレクター | 5件 |
動画ディレクター | 5件 |
SAPコンサルタント | 5件 |
人事系コンサルタント | 5件 |
Pythonの職種別フリーランス案件数を分析するとインフラエンジニアは5928件、バックエンドエンジニアは4573件、サーバーサイドエンジニアは3739件、AIエンジニアは2295件、アプリエンジニアは1716件、データサイエンティストは1561件、プロジェクトマネージャーは1399件、フロントエンドエンジニアは1272件、機械学習エンジニアは1241件、データアナリストは1153件、ネットワークエンジニアは959件、セキュリティエンジニアは752件、システムエンジニア(SE)は737件、その他は678件、データエンジニアは636件、PMOは607件、データベースエンジニアは494件、マークアップエンジニアは450件、ITコンサルタントは442件、Webディレクターは420件、フルスタックエンジニアは402件、プランナーは362件、ヘルプデスクは312件、組込・制御エンジニアは277件、Webデザイナーは225件、プロダクトマネージャー(PdM)は220件、クラウドエンジニアは201件、プログラマー(PG)は190件、QAエンジニアは158件、社内SEは152件、情報システムは148件、テスターは146件、デバッガーは144件、SREは140件、汎用機エンジニアは137件、VPoEは128件、ブロックチェーンエンジニアは102件、テクニカルサポートは96件、コーダーは76件、エンジニアリングマネージャーは56件、イラストレーターは23件、DBAは22件、Webマーケターは20件、ITアーキテクトは11件、プロデューサーは10件、ブリッジSEは9件、グラフィックデザイナーは9件、CREは8件、UI・UXデザイナーは8件、アートディレクターは8件、3Dデザイナーは7件、戦略系コンサルタントは7件、エフェクトデザイナーは6件、アニメーターは6件、ライターは6件、シナリオライターは6件、財務・会計系コンサルタントは6件、キャラクターデザイナーは5件、2Dデザイナーは5件、動画・映像制作は5件、3Dモデラーは5件、ゲームプランナーは5件、デジタルマーケターは5件、ゲームディレクターは5件、動画ディレクターは5件、SAPコンサルタントは5件、人事系コンサルタントは5件でした。 Pythonの職種別フリーランス案件数の前月比較ではインフラエンジニアは+267件(+4.7%)でわずかに増加,バックエンドエンジニアは+260件(+6.0%)の増加,サーバーサイドエンジニアは+112件(+3.1%)でわずかに増加,AIエンジニアは+91件(+4.1%)でわずかに増加,アプリエンジニアは+23件(+1.4%)でわずかに増加,データサイエンティストは+44件(+2.9%)でわずかに増加,プロジェクトマネージャーは-26件(-1.8%)でわずかに減少,フロントエンドエンジニアは+112件(+9.7%)の増加,機械学習エンジニアは+30件(+2.5%)でわずかに増加,データアナリストは+45件(+4.1%)でわずかに増加,ネットワークエンジニアは+10件(+1.1%)でわずかに増加,セキュリティエンジニアは+37件(+5.2%)の増加,システムエンジニア(SE)は+36件(+5.1%)の増加,その他は+38件(+5.9%)の増加,データエンジニアは-44件(-6.5%)の減少,PMOは+13件(+2.2%)でわずかに増加,データベースエンジニアは-52件(-9.5%)の減少,マークアップエンジニアは+9件(+2.0%)でわずかに増加,ITコンサルタントは-3件(-0.7%)でわずかに減少,Webディレクターは+19件(+4.7%)でわずかに増加,フルスタックエンジニアは-28件(-6.5%)の減少,プランナーは+6件(+1.7%)でわずかに増加,ヘルプデスクは+1件(+0.3%)でわずかに増加,組込・制御エンジニアは+17件(+6.5%)の増加,Webデザイナーは+2件(+0.9%)でわずかに増加,プロダクトマネージャー(PdM)は-18件(-7.6%)の減少,クラウドエンジニアは-40件(-16.6%)の大幅な減少,プログラマー(PG)は-47件(-19.8%)の大幅な減少,QAエンジニアは-4件(-2.5%)でわずかに減少,社内SEは-2件(-1.3%)でわずかに減少,情報システムは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,テスターは-4件(-2.7%)でわずかに減少,デバッガーは-4件(-2.7%)でわずかに減少,SREは+1件(+0.7%)でわずかに増加,汎用機エンジニアは-1件(-0.7%)でわずかに減少,VPoEは+7件(+5.8%)の増加,ブロックチェーンエンジニアは-8件(-7.3%)の減少,テクニカルサポートは-5件(-5.0%)でわずかに減少,コーダーは-2件(-2.6%)でわずかに減少,エンジニアリングマネージャーは-13件(-18.8%)の大幅な減少,イラストレーターは-3件(-11.5%)の大幅な減少,DBAは+1件(+4.8%)でわずかに増加,Webマーケターは-2件(-9.1%)の減少,ITアーキテクトは-7件(-38.9%)の大幅な減少,プロデューサーは-4件(-28.6%)の大幅な減少,ブリッジSEは-6件(-40.0%)の大幅な減少,グラフィックデザイナーは-3件(-25.0%)の大幅な減少,CREは-3件(-27.3%)の大幅な減少,UI・UXデザイナーは-3件(-27.3%)の大幅な減少,アートディレクターは-1件(-11.1%)の大幅な減少,3Dデザイナーは-3件(-30.0%)の大幅な減少,戦略系コンサルタントは-3件(-30.0%)の大幅な減少,エフェクトデザイナーは-2件(-25.0%)の大幅な減少,アニメーターは-4件(-40.0%)の大幅な減少,ライターは-4件(-40.0%)の大幅な減少,シナリオライターは-4件(-40.0%)の大幅な減少,財務・会計系コンサルタントは-3件(-33.3%)の大幅な減少,キャラクターデザイナーは-3件(-37.5%)の大幅な減少,2Dデザイナーは-3件(-37.5%)の大幅な減少,動画・映像制作は-3件(-37.5%)の大幅な減少,3Dモデラーは-5件(-50.0%)の大幅な減少,ゲームプランナーは-3件(-37.5%)の大幅な減少,デジタルマーケターは-4件(-44.4%)の大幅な減少,ゲームディレクターは-3件(-37.5%)の大幅な減少,動画ディレクターは-3件(-37.5%)の大幅な減少,SAPコンサルタントは-3件(-37.5%)の大幅な減少,人事系コンサルタントは-3件(-37.5%)の大幅な減少となっています。 (※フリーランスボード調べ/2025年07月) インフラエンジニアの職種は特にフリーランス案件数が多いことがわかります。
■Pythonとは Pythonはオランダ人のグイド・ヴァンロッサム氏によって開発され、オープンソースで運営されているプログラミング言語です。Googleが開発に使う三大言語(Java、C++、Python)の1つでもあります。 Pythonの特徴として、シンプルで短いコード記述ができることをはじめとし、インタプリタ型言語であるため、コンパイルが不要であり簡単に動作確認できること、Webアプリ開発や機械学習を含むAI(人工知能)開発、データ分析、スクレイピングなど幅広い開発ができること、Django、Flask、TensorFlowなど多くのフレームワークやライブラリがあること、Windows、macOS、Linuxなど複数のプラットフォームで動作できることなどが挙げられます。 Pythonは、機械学習や深層学習(ディープラーニング)などAI(人工知能)開発、ビッグデータ解析、組込開発、Webアプリ開発、デスクトップアプリ開発、ゲーム開発、IoT関連開発が可能です。 PythonのフレームワークはDjango、bottle、Flask、Tornado、Plone、CherryPy、Pyramid、TurboGears、Hug、Web2py、Tensorflow、Keras、Pytorch、NumPyなどがあります。 Pythonを活用しているサービスはAmazon、Netflix、Instagram、YouTube、Spotifyなどが挙げられます。 ■PythonとJavaの違い この章ではPythonとJavaの違いについて説明します。 Pythonはオープンソースで運営されているプログラミング言語であり、JavaはC言語をもとに開発されたプログラミング言語です。 PythonとJavaの違いを設計思想、汎用性、習得難易度、将来性から見ていきましょう。 まず、設計思想を見てみましょう。Pythonはオブジェクト指向以外もできる設計であり、Javaはオブジェクト指向です。 汎用性の観点ではPythonは先述したようにWebアプリ開発からAI(人工知能)開発、ゲーム開発ができ、JavaはWeb開発、基幹システム、モバイルアプリ開発などどちらの開発言語も幅広い開発ができます。 習得難易度を見ていきましょう。Pythonの習得難易度はJavaと比較すると習得しやすいです。その理由として、Pythonでのコード記述はシンプルであり読みやすいソースコードであることやコンパイルが必要なく、動作確認が簡単である点などにより習得しやすいと考えられます。一方でJavaの習得難易度は高いです。その理由としてオブジェクト指向言語であることや、コード記述量が他開発言語より多いこと、決められたルールや構文が多くあり、かつネットワークやハードウェアなども一定の知識が必要であるためです。 最後に将来性を見ていきましょう。Python、Javaどちらも将来性は高いでしょう。 まずPythonを分析してみましょう。現状AI分野が急速に発展していますが、AIを支えているメイン技術はPythonです。さらにTIOBE Indexでは2023年9月でのランキングは1位であり、非常に人気の高い言語であることから将来性は高いと言えるでしょう。 次にJavaを分析してみましょう。Javaは様々な開発ができ、特に基幹システムではJavaが多く利用されております。システムが大規模になればなるほど技術変更は困難であり、今後もJavaの需要が無くなる可能性は低く、将来性は安定しているでしょう。 そのため、Python、Javaどちらも将来性は高いと言えるでしょう。 ■PythonとC言語の違い この章ではPythonとC言語の違いについて説明します。 Pythonは高度に抽象化された動的型付けの汎用プログラミング言語であり、C言語は低レベルで汎用性の高い静的型付けのプログラミング言語です。 PythonとC言語の違いを汎用性、習得難易度、将来性から見ていきましょう。 汎用性の観点ではPythonは先述したようにWebアプリケーション開発、データ分析、機械学習、ゲーム開発などが可能です。 一方、C言語はオペレーティングシステム、デバイスドライバ、組み込みシステムなどの開発ができます。どちらのプログラミング言語も汎用的に使用できますが、Pythonは高水準の記述性とライブラリの豊富さである点、C言語はハードウェアに近い低レベルのプログラミングに適している点が異なります。 また、Pythonはスクリプト開発に適しており、一方C言語はシステムプログラミングに適しています。 次に学習難易度についてPythonの学習難易度は比較的容易です。 その理由としてPythonはシンプルで読みやすい文法を持ち、豊富なライブラリやフレームワークが提供されているためです。 一方C言語の習得難易度はやや高いです。その理由としてC言語はメモリ管理やポインタなどの低レベルな概念を理解する必要があるためです。 最後に将来性を見ていきましょう。 Pythonの将来性は高く、データサイエンスや機械学習分野で広く使われており、需要が高まっていること、Webアプリケーション開発においても人気が高いことであるためです。 またC言語の将来性は安定的でしょう。 その理由としてC言語はシステムプログラミングの分野で長年使われてきた実績があること、多くのプログラミング言語がC言語の影響を受けていることであるためです。 なお、フリーランスエンジニアとしてPythonやC言語のスキルを身につけたい場合、汎用性や学習難易度、需要の違いを考慮し自分に見合うスキルを見つけることをおすすめします。 ■PythonとPython3の違い この章ではPythonとPython3の違いについて説明します。 Pythonは動的型付けの汎用プログラミング言語であり、Python3はPythonの新しいバージョンです。 PythonとPython3の違いを汎用性、習得難易度、将来性から見ていきましょう。 汎用性の観点ではPythonは先述したようにWebアプリケーション開発、データ分析、機械学習、ゲーム開発などが可能です。 一方、Python3も同様の用途で使用できます。どちらのバージョンもWebアプリケーションフレームワークであり、かつ幅広く開発できますが、Pythonは後方互換性を重視している点、Python3は言語の一貫性と改善に注力している点が異なります。 また、Pythonはレガシーなコードの保守に適しており、一方Python3は新規開発に適しています。 次に学習難易度についてPythonの学習難易度は比較的容易です。 その理由として読みやすく簡潔な文法を持ち、豊富なドキュメントが提供されているためです。 一方Python3の習得難易度も同様に容易です。その理由としてPython3はPythonの文法や機能を引き継いでいるためです。 最後に将来性を見ていきましょう。 Pythonの将来性は中期的に見て減っていくでしょう。 その理由としてPythonは古いバージョンであり、セキュリティや性能面での課題があること、Python3への移行が進んでいることであるためです。 またPython3の将来性は高いでしょう。 その理由としてPython3は言語の改善と新機能の追加が継続的に行われていること、ライブラリやフレームワークのサポートが充実していることであるためです。 なお、フリーランスエンジニアとしてPythonやPython3のスキルを身につけたい場合、汎用性や学習難易度、需要の違いを考慮し自分に見合うスキルを見つけることをおすすめします。 ■Pythonを活用するメリット Pythonを習得することにより、具体的に以下のようなメリットがあります。 ・様々な開発案件に携われる ・AI(人工知能)開発ができる ・大規模なコミュニティ ・転職に有利になりやすい ・将来性がある 特に様々な開発に携われることは大きなメリットでしょう。PythonはWeb開発、AI(人工知能)開発、ゲーム開発、IoT関連開発と様々な開発に活用されているため、その分様々な開発環境を習得できるだけでなく、求人・案件も豊富です。そのため習得した後に求人・案件が少なく参画できないことは少ないでしょう。 ■Pythonを活用するデメリット Pythonを習得することにより、具体的に以下のようなデメリットがあります。 ・実行速度が遅い ・モバイルアプリ開発には適していない ・インデントが必要 Pythonはインタプリタによるスクリプト言語であるため実行速度が遅いです。大規模なプログラムになると実行速度等の差が大きくなってしまい他開発言語と比較するとパフォーマンス低下が大きくなります。 Python習得を今後検討しているフリーランスエンジニアは活用のメリットデメリットを比較した上で決めると後悔が少ないでしょう。 ■Pythonフリーランスエンジニアとして携わることができるフリーランス求人・案件例 ・Webアプリ開発求人・案件 Pythonは文法がシンプルで可読性が高いため、エラーが起きづらい設計になっているためWebアプリ開発に適しています。 Webアプリ開発求人・案件に携わるにはDjango、Flask、FastAPIなどPythonフレームワークの知識やフロントエンドの知識、DockerやCI/CDツールの経験、セキュリティ知識があると良いでしょう。 ・機械学習を含むAI(人工知能)開発求人・案件 どの産業においてもAI(人工知能)活用が広がっており、AI(人工知能)開発は急速に需要が増加しています。 特にPythonはAI(人工知能)開発に活用できる専門性の高いTensorflowやKerasなどフレームワークやライブラリがあることやPython自体が科学技術計算の分野に強みのある言語であることなどの理由によりAI(人工知能)開発を得意としています。 参画できる業務内容には、顧客の課題にあわせたAI(人工知能)や機械学習を利用したソリューション提案やAIシステム開発、画像認識や音声認識、機械学習や自然言語処理を使ったサービス開発や機能改善業務があります。 Pythonフリーランスエンジニアとして機械学習の基礎知識や主要なライブラリやフレームワークの実務経験、ディープラーニングの知識、高度な最適化とハードウェアの知識があることでAI(人工知能)開発求人・案件に参画しやすくなります。 ・ゲーム開発求人・案件 Pythonにはゲーム開発ライブラリのPygameや2Dゲーム開発用フレームワークのCocos2dなどがあるため、2D/3Dゲーム開発もPythonフリーランスエンジニアとして携われるフリーランス求人・案件の1つです。 ただし、C++やC#などの方が処理速度などの観点でゲーム開発に適しています。 ソーシャルゲーム開発では大手企業でのフリーランス求人・案件や制作会社の下請けとしてフリーランス求人・案件、どちらもありますが比較的下請けでのフリーランス求人・案件が多いでしょう。 ゲーム開発のフリーランス求人・案件では、Pythonスキル以外にゲームデザインの基礎や物理エンジンの理解、PCやモバイルなどプラットフォームに応じた知識が必要になります。 そのため、ゲーム開発求人・案件に携わりたいエンジニアは上記スキル/知識を身につけましょう。 ・データ分析求人・案件 PythonにはpandasやNumPy、Matplotlib、Seabornなど大規模なデータを高速で処理・分析ができるライブラリやフレームワークがあり、金融、保険、医療、不動産、製造など幅広い分野で利用されています。 Pythonフリーランスエンジニアとして、データの収集、データの前処理、データの探索的分析、モデルの構築、分析結果の可視化、データ保存などの業務を担当します。 データを扱うため、データベース管理システムを操作するSQLスキルや統計学の基礎、データソースの知識などのスキルや知識を持っているとデータ分析求人・案件に携わりやすいです。 ■Pythonフリーランス求人・案件のリモートワーク・在宅・持ち帰り状況 PythonはWebアプリ開発、AI(人工知能)開発、データ分析など様々な開発求人・案件があり、多くの開発現場においてリモートワークや在宅・持ち帰りのフリーランス求人・案件が増えています。 しかし、セキュリティや機密情報保持などの様々な要因によりリモートワークや在宅・持ち帰りが難しいPythonフリーランス求人・案件も一部存在します。 未だコロナが蔓延しておりますが、リモートワークや在宅ではコミュニケーションが取りづらいなどの課題も見えており、出社に切り替えている企業も多くなっております。 特に出社とリモートワーク・在宅を混合している働き方であるハイブリットワークが近年増加傾向であり、今後Pythonを含むフリーランス求人・案件のリモートワークや在宅・持ち帰り化は増減なく、現状のまま維持していく可能性が高いでしょう。 リモートワークや在宅・持ち帰りのみに参画したいフリーランスエンジニアはWebアプリ開発、AI(人工知能)開発、データ分析などのフリーランス求人・案件を探してみましょう。 ■Pythonでの週2日・週3日フリーランス求人・案件 Pythonの週2日・週3日フリーランス求人・案件はPython全体のフリーランス求人・案件の中で10%ほどの割合で存在します。 また週2日・週3日などの時短でも月額単価120万円など、高単価案件・求人も増えています。複数求人・案件に参画できるため、様々なプロダクトやサービス開発に携われたり、多種多様なエンジニアとコミュニケーションを取れます。 高単価求人・案件はPythonスキル以外にも、上流工程〜下流工程まで一貫した開発経験などシステム開発におけるある程度の開発実績や知識が備わっている方でないと参画が難しいでしょう。 Pythonフリーランスエンジニアとして週2日・週3日フリーランス求人・案件に参画したい方は現状の市場動向の把握をした上で自分のスキルに見合うフリーランス求人・案件を探すことをおすすめします。 ■Pythonで副業できる?稼げるの? Pythonは世界的に広く利用されているプログラミング言語で、Web開発、データ分析、機械学習など幅広い分野で活用されています。ITの需要が高まる中、Pythonを用いた案件は増加傾向にあり、副業としても注目されています。 Python副業エンジニアとして、Webアプリケーション開発、データ分析、機械学習モデルの構築、自動化ツールの開発、Webスクレイピングなどの案件に参画できます。具体的な業務としては、要件定義、設計、コーディング、テスト、デバッグ、運用、保守、クライアントとの打ち合わせ、ライブラリやフレームワークの活用、アルゴリズムの最適化などがあります。 副業求人・案件獲得には、Pythonでの開発経験に加え、HTML/CSS、JavaScript、SQL、DjangoやFlaskなどのWebフレームワークの知識、NumPy、Pandas、Matplotlibなどのデータ分析ライブラリの使用経験、機械学習ライブラリ(scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなど)の理解、Git、Dockerなどの開発ツールの使用経験、アルゴリズムとデータ構造の理解などが求められます。また、PCPP(Certified Professional in Python Programming)などの資格があると、スキルの証明になり副業求人・案件獲得に有利です。 副業エンジニアとしてPythonを活用するには、これらのスキルを身につけ、ポートフォリオを充実させることが重要です。副業求人・案件の規模や複雑さによって報酬は異なりますが、スキルと実績を積み重ねることで、高単価の副業求人・案件も獲得しやすくなるでしょう。さらに、クラウドサービスやAI、ビッグデータなど新しい技術トレンドにも関心を持ち、学習を続けることが長期的な副業の成功につながります。 ■Pythonエンジニアとして携わることができる副業求人・案件例 ・AI(人工知能)開発でのPython副業求人・案件 Pythonでは機械学習モデルの構築、自然言語処理システムの開発、画像認識アプリケーションの開発、レコメンデーションエンジンの開発などの開発に携われる副業案件・求人が存在します。 具体的な業務内容は機械学習モデルの設計と実装、データの前処理とクリーニング、モデルの評価とチューニング、AIシステムの統合とデプロイ、プロジェクトの進捗管理などです。 Python副業エンジニアが求人・案件を獲得する上で、Pythonでの開発経験やscikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどの機械学習ライブラリの使用経験、データ前処理とクリーニングの技術、モデル評価とチューニングの知識、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などのクラウドプラットフォームの活用経験、プロジェクト管理スキルなどがあると参画しやすいでしょう。 ・ビッグデータ解析でのPython副業求人・案件 Pythonではデータパイプラインの構築、大規模データの処理と分析、データ可視化ダッシュボードの開発、機械学習を用いた予測モデルの構築などの開発に携われる副業案件・求人が存在します。 具体的な業務内容はデータの収集と統合、データクレンジングと変換、探索的データ分析、統計分析の実施、データ可視化とレポーティング、予測モデルの開発と評価などです。 Python副業エンジニアが求人・案件を獲得する上で、Pythonでの開発経験やPandas、NumPy、Matplotlibなどのデータ分析ライブラリの使用経験、SQL、Hive、Sparkなどのビッグデータ技術の理解、統計分析とデータマイニングの知識、Tableau、PowerBIなどのBIツールの活用経験、データパイプラインとETLプロセスの設計経験などがあると参画しやすいでしょう。 ・Webアプリ開発でのPython副業求人・案件 Pythonではバックエンド開発、RESTfulAPI開発、マイクロサービスアーキテクチャの設計、サーバーレス機能の開発などの開発に携われる副業案件・求人が存在します。 具体的な業務内容はWebアプリケーションの設計と開発、APIエンドポイントの設計と実装、データベース設計とクエリ最適化、クラウドインフラストラクチャの構築と管理、パフォーマンス最適化とスケーラビリティの確保などです。 Python副業エンジニアが求人・案件を獲得する上で、Pythonでの開発経験やDjango、Flaskなどのフレームワークの使用経験、REST原則とWeb API設計の理解、PostgreSQL、MySQLなどのリレーショナルデータベースの使用経験、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などのクラウドプラットフォームの活用経験、DevOpsとCI/CDの知識などがあると参画しやすいでしょう。 ■Pythonフリーランスや副業求人・案件に参画するために必要なスキル Python自体の開発経験、サーバーサイド開発経験や開発で頻繁に使用される周辺知識/スキルが必要です。 必要なスキルを技術面とその他周辺スキル/知識に分けてみていきましょう。 まず、技術面においてPythonフリーランスや副業エンジニアとして、DjangoやFlaskなどのフレームワークの使用経験や知識(機械学習やAI(人工知能)関連開発の場合はTensorflow、Keras、Pytorch、Scikit-learnなどのPythonフレームワーク)、RESTful APIなどのAPI開発経験、RDBMSやSQLなどのデータベース知識、Gitなどバージョン管理ツール、AWS、Azure、GCP(Google Cloud Platform)などのクラウドサービスの使用経験や知識、DockerやKubernetesなどコンテナ技術の使用経験や知識があると求人・案件に参画しやすいでしょう。 その他周辺スキル/知識として、コミュニケーションスキルや問題解決スキル、ドキュメント作成スキル、知識を常にアップデートできるスキルなどがあると求人・案件に参画しやすいでしょう。 上記技術面とその他周辺スキル/知識、どちらかが欠けているとPythonフリーランス求人・案件に参画できない可能性があるので念頭においておきましょう。 さらにPythonフリーランスや副業エンジニアとして、高単価のフリーランスや副業求人・案件に参画を希望している場合、上流工程での経験やチームマネジメント経験があることが望ましいでしょう。 ■Pythonフリーランスエンジニアの単価や年収 Pythonフリーランスエンジニアの現実は稼げている人もいれば、稼げていない人もいるでしょう。 Pythonフリーランスエンジニアにおける週5日稼働での月額平均単価は75万円です。年間では平均年収約900万円と算出できます。一方正社員でのPythonエンジニアでは平均年収がおおよそ650万円です。 フリーランスエンジニアの方が正社員でのエンジニアよりも平均年収は約1.4倍多いことがわかります。ただし、上記金額はあくまでも平均値であるため、現実的に稼いでいるかどうかは個々人により異なります。 前提としてクライアントは求人・案件を掲載する時点で、即戦力フリーランスエンジニアを求めています。即戦力フリーランスエンジニアは少なくとも2〜3年の開発経験を持つ方を指します。このため、一定の開発経験年数を満たしていないフリーランスエンジニアが独立したとしても、求人・案件に参加して収入を得ることは困難かもしれません。 しかし、開発経験年数が短くても、実際の技術力やスキルが高ければ、求人・案件への参加と成功の可能性は十分にあります。 ■Python案件は少ないの? まず、どの程度案件数があるのかを他開発言語と比較して実際に見てみましょう。 フリーランスボードではJavaの求人・案件数は約31,000件、PHPの求人・案件数は約21,000件であるのに対して、Pythonの求人・案件数は約13,000件と少ないです。 では、Python案件が少ない理由を以下にて解説していきましょう。 ・Pythonの需要が他の開発言語に比べて低いわけではない Pythonは人気の高いプログラミング言語の一つであり、特にデータ分析や機械学習の分野で広く使われています。しかし、Webアプリケーション開発ではPHPやJavaScriptなどの開発言語が主流であるため、Pythonの案件数が相対的に少ないと感じられることがあります。ただし、Pythonの需要自体は高く、案件数も増加傾向にあります。 ・Pythonエンジニアの供給が追い付いていない Pythonの人気の高まりに伴い、Pythonを使うエンジニアの需要は増加しています。しかし、熟練したエンジニアの供給が需要に追い付いていないことが、案件数の少なさにつながっている可能性があります。エンジニアの育成や転職者の増加により、この状況は徐々に改善されていく可能性があります。 ■Python開発経験年数別のアドバイス Pythonフリーランス求人・案件に参画するため、Python開発経験年数別のアドバイスをそれぞれ開発経験1〜2年、開発経験2〜3年、開発経験5年以上に分けて解説します。 ・開発経験1〜2年のPythonフリーランスエンジニア まずエンジニアとして基本文法やデータ構造の理解やFlaskやNumPyなどPythonフレームワークの学習をしましょう。 さらにコードの可読性や再利用性を意識し実践で活用できるPythonスキルを身につけていきましょう。 フリーランス求人・案件に参画した際は技術や業界のノウハウを学んでいくため、経験豊富な他のエンジニアやメンターを見つけることをおすすめします。積極的にコードレビューやフィードバックをもらいスキルアップを図りましょう。 ・開発経験2〜3年のPythonフリーランスエンジニア エンジニアとしてWeb開発、データ分析、機械学習など自分の得意な専門領域を見つけましょう。 また、Django、FastAPI、TensorFlowなど比較的高度なPythonフレームワークや開発における周辺技術や環境に積極的に触れ、スキルアップを図りましょう。また、要件定義やプロジェクト管理、コミュニケーションスキルなどの技術以外のスキルも身につけることをおすすめします。 開発経験2〜3年となるとある程度技術スキルも備わっているため、Pythonフリーランス求人・案件に参画しやすいですので、継続的にフリーランス求人・案件に参画できるようにネットワークを広げていくとなお良いでしょう。 ・開発経験5年以上のPythonフリーランスエンジニア エンジニアとして、Python周辺スキルは備わっているためプロジェクトのリーダーやアーキテクトとしての役割も選択肢に入ってくるかと思いますので、チャンスがあれば積極的に引き受けましょう。 また、若手エンジニアへの教育やメンタリングを行える場合は自分の持っている知識の再確認の意味も込めて行ってみることをおすすめします。 開発経験5年以上のPythonフリーランスエンジニアでも専門的な知識の学習やより実務をこなすことは重要です。IT技術は日々成長しておりかつ廃れていくため、常に最新技術やトレンドを学び、アップデートしていきましょう。 ■Python習得難易度・勉強方法 Python習得難易度について、比較的習得しやすいでしょう。 その理由として、シンプルな文法やWebや参考書など多くの参考サイトや書籍があること、さらにコミュニティが大きく活発であるためです。 Python学習コストについて、他プログラミング言語と比較して大幅な時間がかかります。 1つのプログラミング言語を基礎レベルまで習得するには、おおよそ200時間は必要と言われています。また実務レベルまで習得する場合、おおよそ1,000時間以上かかるとも言われています。しかし、学習方法や理解度や開発言語の周辺知識も一緒に習得する必要があり、個人差はありますので、あくまでも参考として覚えておきましょう。 近年ではオンライン学習やプログラミングスクールなど、様々な場所でPythonを始めとするプログラミング言語を学習出来ます。オンライン学習を例に挙げると「Progate」「ドットインストール」「Schoo」「Udemy」など多種多様なサービスがあります。 また、Pythonの公式サイトでの基本的なチュートリアルの活用や「LeetCode」・「HackerRank」などのコーディング練習サービスなどもあり、Python学習の環境は整っています。 オンライン学習やプログラミングスクールはPython自体の習得以外にもネットワーク、データベース、サーバー、OSなど周辺知識の必要性も教えてくれるため、学習においてより実践で使える知識を蓄えやすいでしょう。 その他、Python習得を希望するエンジニアは、まず周辺でPythonに精通したエンジニアを探してみる、勉強会に積極的に参加してみることもおすすめです。やはり近くにメンターがいることにより、学習の効率性も上がるだけでなく学習意欲も維持しやすくなります。 ■未経験のPythonエンジニア向け効率的な学習の4ステップ 未経験のPythonエンジニア向けに効率的な学習の4ステップを解説します。 ・Pythonの理解 未経験のPythonエンジニアとして、まずPythonの基礎を固めることから始めましょう。 文法、データ型、変数、制御構文、関数、オブジェクト指向プログラミングの概念などを理解することが重要です。 公式ドキュメントやオンラインチュートリアル、書籍などを活用して学習を進めましょう。コードを実際に書いて動かすことで理解が深まります。 特徴や強みを知ることも大切です。データ分析やWeb開発におけるPythonの役割や利用シーン、ライブラリやフレームワークの存在などを把握しておきましょう。 ・Pythonの開発環境を整備 未経験のPythonエンジニアとして、開発環境を整えることが次のステップです。 AnacondaやMinicondaなどのPython配布パッケージを使うと、必要なライブラリやツールがまとめてインストールでき便利です。 WindowsならAnaconda、MacならAnacondaやpyenv、LinuxならAnacondaやpyenvを使うのが一般的です。最近はDockerを使った開発環境の構築も人気です。 エディタやIDEは好みに合わせて選びましょう。VSCode、PyCharm、Jupyter Notebook、Atomなどが広く使われています。 ・関連技術の学習/習得 未経験のPythonエンジニアとして、データ分析やWeb開発には関連技術の知識が欠かせません。特にデータ分析ではNumPy、Pandas、Matplotlibなどのライブラリの使い方を学ぶ必要があります。 Web開発ではHTML/CSS、JavaScriptの知識が重要です。Django、Flaskなどのフレームワークを使うことで開発効率が上がります。MVCの概念を理解し、オブジェクト指向の設計手法を身につけましょう。 バックエンドではSQLite、PostgreSQLなどデータベースの知識が重要です。SQL文の書き方やデータモデリングを学ぶ必要があります。 機械学習やディープラーニングに興味がある場合は、scikit-learnやTensorFlow、PyTorchなどのライブラリの使い方を学ぶと良いでしょう。 ・サービス開発しリリース 未経験のPythonエンジニアとして、習得した知識とスキルを活かし、実際にWebサービスやデータ分析プロジェクトに挑戦しましょう。企画・設計からコーディング、テスト、デプロイまでの一連の流れを体験することが重要です。 開発したサービスをHerokuやAWS、GCPなどにデプロイし、公開してみましょう。ユーザーからフィードバックを得ることで改善点が見えてきます。 ■PythonフリーランスエンジニアにおすすめのPythonフレームワーク PythonのフリーランスエンジニアとしてPythonフレームワーク知識はフリーランス求人・案件の参画確度を高めます。 代表的なPythonフレームワークを解説いたしますので、興味のあるフレームワークを習得しましょう。 Django Djangoは、2005年に公開されたWeb開発用のオープンソースフレームワークです。 DjangoはPythonで代表的なフレームワークであり、唯一のフルスタックフレームワークです。 Djangoの特徴として管理画面が自動生成されること、セキュリティが高いこと、開発速度が早いことなどが挙げられます。 Djangoは、フレームワークの中でも人気の高いフレームワークであり、豊富な機能が搭載されているため、小〜大規模のWebアプリケーション開発に適しています。 Pythonフリーランス求人・案件で開発経験として要求されることが多いフレームワークです。 どの規模での開発にも適していますが、大規模開発の場合はフレームワーク以外にもサーバーアーキテクチャ、キャッシング戦略、データベース設計など様々な要素を検討する必要があります。 Flask Flaskは、WSGI(Web Server Gateway Interface)でWebアプリケーションを開発するPythonフレームワークです。 WSGIとは、PythonでWebサーバーとWebアプリケーションを接続するためのインタフェースを定義することを指します。 マイクロWebフレームワークと呼ばれることもあり、Webフレームワークで軽量ですが、コンポーネントを自由に選べる柔軟性や多くの拡張モジュールを簡単に追加できる拡張性があることが特長です。 加えてマイクロフレームワークであるFlaskは上記特長により学習コストが低いことも特長の1つです。 PythonフレームワークとしてFlaskは小中規模のWebアプリケーション開発に適しています。 Bottle Bottleは、非常にシンプルに作られたWeb用Pythonフレームワークです。 Bottleは軽量であることやシングルファイル構造であること、WSGIであるということ、RESTfulサポートしていることが特長です。 簡単な仕組みを理解するだけで使いこなせるため、Pythonフレームワークを初めて学習される方はBottleの習得がおすすめです。 RESTful APIや個人のブログやポートフォリオサイト、小規模Webアプリ開発などに適しています。 Tornado Tornadoは、FriendFeedが開発したWeb用Pythonフレームワークです。 Tornadoは、シンプルかつ軽量であることをはじめとし、WebSocketsやlong pollingなどのリアルタイムな通信手法をサポートしているため、リアルタイムWebサービス開発が得意であることや非同期I/Oサポートしていることなどが特長のPythonフレームワークです。 Tornadoは高トラフィックサイトやリアルタイム性が要求されるアプリケーション開発に適しています。 ■機械学習・深層学習(ディープラーニング)に特化したフレームワークについて Pythonは機械学習・深層学習(ディープラーニング)を含むAI(人工知能)開発を得意としています。 機械学習・深層学習(ディープラーニング)を含むAI(人工知能)開発のフリーランス求人・案件に今後参画を検討しているPythonのフリーランスエンジニアは最低でも1つは習得しておきましょう。 Tensorflow Tensorflowは、Googleが開発しオープンソースで公開している機械学習や深層学習(ディープラーニング)に対応したライブラリです。Pythonとの相性は良いです。 GoogleのOSSということもあり、公開されてから数ヶ月でユーザー数が激増したことでも有名です。 Tensorflowの特徴としてニューラルネットワークの構築・訓練開発を得意としていること、様々な環境で動作すること、豊富なテストツールやライブラリがあることなどが挙げられます。TensorBoardによる視覚化や、TensorFlow LiteやTensorFlow.jsなどのモバイルやブラウザでのモデル実行もサポートしています。 TensorFlowは画像認識、Google内サービスで写真などの画像検索、音声認識技術、言語翻訳に活用されています。 NumPy NumPyとは、数値計算を行うためのPythonライブラリです。 NumPyの特徴として、C言語と同等の処理速度を出すことが出来処理速度が高速であること、汎用性の高いこと、MATLABと近しい感覚で使用できること、配列の要素数や型が固定されており、Python標準のリスト型と比較すると使いづらいことなどが挙げられます。 また、NumPyはC言語やC++、Fortranとの統合が容易であることも特徴です。 さらにNumPyはPythonのデータサイエンスエコシステムにおいて、PandasやSciPy、Scikit-learnなどライブラリはNumPyの機能をもとにしています。 数値計算やデータ解析をする際、NumPyの理解は必要であるため、データ解析などデータを扱う業務や機械学習・深層学習(ディープラーニング)などAI(人工知能)開発をする方はNumPyを習得しましょう。 ■Pythonフリーランス求人・案件参画するために役立つ資格 Pythonフリーランスエンジニアが取得しておいて損のない資格を3つ紹介します。 Python3エンジニア認定データ分析試験 Python3エンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が提供する国内の民間資格です。2020年6月に受付が開始された新しい資格でPythonを用いてデータを適切に加工、解析できるスキルを証明するための資格です。 Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonの基本的な文法や機能の理解やNumPy、Pandas、Matplotlibなどデータ分析関連ライブラリやツールの知識が必要です。 Pythonを軸にフリーランスエンジニアとして既に活躍をしている方、今後活躍をする方、興味/関心がある方などは1度詳細を調べてみることをおすすめします。 G検定(ジェネラリスト検定) G検定(ジェネラリスト検定)は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している資格試験です。 第1回の検定試験は2017年11月と新しい資格試験で、毎回60〜65%程度の合格率となっています。 G検定(ジェネラリスト検定)はトヨタ自動車、Preferred Networks、NVIDIAなど世界のAI技術を牽引する企業が監修・協賛しています。 G検定(ジェネラリスト検定)はAIや機械学習の基本的な概念や技術 試験内容はディープラーニングの基礎、AIの歴史やトレンド、社会的影響など幅広くAI関連を問われる内容となっています。 今後、機械学習、深層学習(ディープラーニング)などのAI分野で活躍をしたい方、AIに関する知識を習得したい方はおすすめの資格です。 画像処理エンジニア検定 画像処理エンジニア検定は、公益財団法人 画像情報教育振興協会(CG-ARTS)が主催している民間資格です。 検定に関して工業分野、医用、リモートセンシング、ロボットビジョン、交通流計測、バーチャルスタジオ、画像映像系製品などのソフトウェアやシステム、製品などの開発を行うための知識が必要です。 画像処理エンジニア検定は、画像処理エンジニア検定べーシックと画像処理エンジニア検定エキスパートの2種類のレベルがあります。ベーシックの場合、画像処理の基礎知識やスキルの理解を証明でき、エキスパートの場合、画像処理における専門的な知識の理解と周辺の知識やスキルの理解を証明できます。 画像処理分野の基礎知識から専門的な知識まで習得できる資格となっていますので、Pythonのフリーランスエンジニアとして取得しておいて良い資格でしょう。 Python関連の資格を習得することは良いことですが、Pythonフリーランス求人・案件に参画するという目的を失わないようにしましょう。 スキルを資格取得によって、証明することは可能ですが、重要視すべきことはPythonの実務経験や周辺で必要な開発スキルを保有していることです。 そのため資格はある程度実務経験がある方が時間的に余裕がある場合に取得すると良いでしょう。 Pythonエンジニアとして、実務未経験にも関わらず関連資格の取得を最優先事項にすることはやめておきましょう。 ■Pythonフリーランス求人・案件の未経験での参画 Python開発実務未経験の場合、参画できるPythonフリーランス求人・案件は限られてくるでしょう。 Pythonなどフリーランス求人・案件は参画後すぐに稼働してもらいたいため、即戦力エンジニアを欲していることが多いです。 Python未経験からフリーランス求人・案件への参画を検討/希望している方は、まず派遣社員、契約社員、正社員などの求人・案件にエントリーし、2~3年ほど経験を積むもしくはクラウドワーカーや副業として2年ほど開発実務をこなしましょう。 フリーランス求人・案件に参画する上で重要視されるポイントは、携わる求人・案件の要件にどれだけ合致性があるかです。そのため、上記以外にも実務経験を作れるのであれば積極的にこなしていきましょう。 フリーランス求人・案件への参画を目指すにあたって、他プログラミング言語の知識も身につけておくと、担当領域の幅を広げることができ、選択できるフリーランス求人・案件の選択肢を増やせるでしょう。例えばJavaScript、PHP、Rubyなどのプログラミング言語をはじめとし、Djaogo、Flaskなどのフレームワーク、SQLやDocker、Git、AWS、Azureなどの様々な開発スキルが求められます。 Pythonをはじめとする他プログラミング言語の知識/スキルや周辺環境の知識/スキルが豊富であればフリーランス求人・案件参画時のアピール材料にもなるため、日頃から勉強時間を確保してスキルアップを図りましょう。 ■Pythonフリーランス/副業エンジニア初心者におすすめの求人・案件獲得方法や求人・案件の探し方ロードマップ Pythonフリーランス/副業エンジニア初心者におすすめの求人・案件獲得方法や求人・案件の探し方のロードマップを4つ挙げられます。 ・人脈の活用 Pythonフリーランス/副業エンジニア初心者は、自身のネットワークや知人を通じて、Pythonフリーランス/副業求人・案件を獲得することができます。 知人、友人、前職の同僚などにエンジニアとして独立し、仕事を探していることを伝えておくことで、役立つ情報を提供してもらえる可能性が高いです。人脈を活かして案件を得られた場合、高報酬かつスムーズに開始できるケースもあります。 ただし、知人や友人、前職の同僚から紹介されたPythonフリーランス/副業求人・案件では、自分の責任感や紹介者への評価が問われることになります。 さらに、エンジニア向けのコミュニティへの参加を通じて人脈を広げることで、新たな求人・案件の機会を見つけることも可能です。そのようなコミュニティでは、技術的な情報交換や協力関係の構築、クライアントの紹介など、様々なメリットが期待できます。 ・SNSを含むオンラインの活用 Pythonフリーランス/副業エンジニア初心者は、SNSやオンラインプラットフォームを活用し、Pythonフリーランス/副業求人・案件を探すことが可能です。 自身の経験、スキル、成果物をX(旧Twitter)、Facebook、LinkedInなどのSNSや個人のWebサイトに掲載することで、企業や個人クライアントから直接依頼を受ける機会が増えます。 企業側にとっても、SNSの投稿から即戦力となるエンジニアの思考プロセスや専門知識を評価でき、採用コストの削減につながるため、X(旧Twitter)、Facebook、LinkedInの活用は重要です。 経歴、実績、ポートフォリオをオンライン上で公開しておくと、企業の人事担当者による審査を経てエンジニアの能力や希望に合致するPythonフリーランス/副業求人・案件が提示される可能性が高まります。加えて、オンラインでの情報発信によって、自身のブランディングを確立することも可能です。 ・フリーランスエージェントの利用 Pythonフリーランス/副業エンジニア初心者は、フリーランスエージェントを活用することで、Pythonフリーランス求人・案件を探すことができます。 フリーランスエージェントには、開発スキルや要望、市場動向に精通した専門コーディネーターが在籍しており、最適な求人・案件の探索をサポートしてくれます。 エンジニアには、経験の浅い方から10年以上の豊富な実績を持つベテランまで、多様な人材がいます。 求人・案件検索の効率化や継続的な参画を目指すPythonフリーランス/副業エンジニアにとって、信頼できるフリーランスエージェントへの登録がおすすめです。 また、一部のフリーランスエージェントでは、正社員と同等の保険加入、確定申告のサポート、スキルアップのための勉強会、定期的な交流会など、充実した福利厚生制度が用意されています。 エンジニアは、仕事ができなくなった場合や保険の必要性が生じた際に備え、保険や福利厚生の整ったエージェントを選択することが重要です。 なお、厚生労働省は、2024年秋までにフリーランスの労災保険の特別加入制度の対象を原則全業種に拡大する方針を示しています。 ・クラウドソーシングプラットフォームの利用 Pythonフリーランス/副業エンジニア初心者は、クラウドソーシングプラットフォームを利用することで、Pythonフリーランス/副業求人・案件を見つけることができます。代表的なクラウドソーシングプラットフォームには、クラウドワークス、ランサーズ、ココナラなどがあります。 エンジニアとして活動する際、クラウドソーシングプラットフォームに自分の開発スキルを登録するだけで、多様な求人・案件に応募が可能です。これにより、自分のスキルや希望に合致する求人・案件を見つけ、キャリア向上の機会を得ることができます。 しかし、この方法では単発の仕事が多く、高単価求人・案件は少ない傾向にあるため、長期的な参画や高単価案件を希望するエンジニアには適していない可能性があります。 独立して間もないPythonフリーランス/副業エンジニアが経験を積み、実績を重ねることを目指すには、この方法が適しているでしょう。ただし、クラウドソーシングプラットフォームを利用する際は、手数料や競争率、報酬の支払い条件などを確認し、自身に合ったサービスを選択することが大切です。 ■Pythonフリーランス/副業エンジニアが副業する際の注意点 ・副業での所得においては確定申告を意識する ・副業禁止有無の確認 ・副業での所得においては確定申告を意識する Pythonフリーランス/副業エンジニアが副業を始める際の注意点として、副業での所得については確定申告を意識することが重要です。副業で得た1年間の所得が20万円を超える場合、確定申告が必要とされています。 確定申告を怠った場合、重加算税や延滞税が課せられる可能性があることを理解しておきましょう。 副業を始める前に、予想される所得を計算しておくことで、税金の調整がしやすくなります。また、副業での経費は適切に記録し、確定申告の際に申告することで、税金の控除を受けることが可能です。領収書などの証拠書類は、法定保存期間である5年間保管しておくことが求められます。 加えて、副業での所得が一定額を超える場合、住民税の納付方法が特別徴収(給与天引き)から普通徴収(自分で納付)に変更される可能性があります。この点についても、事前に確認しておくことが賢明です。 ・副業禁止有無の確認 Pythonフリーランス/副業エンジニアが副業を始める際の注意点の一つは、副業禁止の有無を確認することです。 副業を禁止しているかどうかは企業によって異なります。 就業規則で副業が禁止されている場合は、上司に確認を取ることが賢明です。 もし、副業していることが会社に発覚した場合、減給処分や懲戒解雇などの可能性もあるため、副業を始める前に必ず就業規則を確認することが重要です。 また、副業が許可されている場合でも、本業に影響を与えないこと、副業先との利益相反がないことなど、一定の条件が課せられていることが多いです。これらの条件を満たしているか、十分に確認する必要があります。 さらに副業を行う際は、本業との兼ね合いを考慮し、適切な時間管理が求められます。本業の業務に支障をきたさないよう、副業にかける時間や労力を調整することが肝要です。 ■Pythonの副業案件獲得におすすめのサイト この章ではPythonの副業案件獲得におすすめのサイトを4つ解説します。 Python副業エンジニアとして、副業求人・案件を探している方はぜひ参考にしてください。 ・ランサーズ(Lancers) ランサーズ(Lancers)は、ランサーズ株式会社が運営するクラウドソーシングサービスです。 ランサーズ(Lancers)の特徴は、未経験者でも参加できる案件が豊富にあることや、継続的な仕事の受注が行いやすい認定ランサー制度が設けられていることです。 また、ランサーズ(Lancers)では、高単価案件も多数存在し、フリーランスのスキルアップやキャリア形成に役立つ機会が提供されています。クライアントとのコミュニケーションを円滑に行うためのツールも充実しており、プロジェクトの進行をスムーズに行える環境が整っています。 加えて、ランサーズ(Lancers)では、フリーランス向けの各種セミナーやイベントが定期的に開催されており、ネットワーキングや情報交換の場としても活用できます。 ・クラウドワークス(Crowdworks) クラウドワークス(Crowdworks)は、株式会社クラウドワークスが運営するクラウドソーシングサービスです。 クラウドワークス(Crowdworks)の特徴は、未経験者でも取り組める案件が数多く存在することや、充実した福利厚生制度が用意されていることです。 また、クラウドワークス(Crowdworks)では、案件の種類が非常に豊富で、ライティング、デザイン、プログラミング、データ入力など、様々な分野の仕事を受注することができます。さらに、みんなのカレッジやセミナーなど、フリーランスの学びをサポートする取り組みも行われています。 加えて、クラウドワークス(Crowdworks)では、AIを活用した案件のレコメンデーション機能や、チャットボットによる24時間365日のサポート体制が整えられており、ユーザーフレンドリーなサービスが提供されています。 ・ココナラ(coconala) ココナラ(coconala)は、株式会社ココナラが運営するスキルシェアのマーケットプレイス(クラウドソーシングサービス)です。 ココナラ(coconala)の特徴は、在宅ワークに適した案件が多数あることや、金銭トラブルを防ぐための仕組みが整っていることです。 また、ココナラ(coconala)では、出品者と購入者のコミュニケーションツールが充実しており、スムーズな取引が可能です。エスクローサービスを導入することで、報酬の支払いを保護し、安心して仕事を受注できる環境が整えられています。 さらに、ココナラ(coconala)では、個人の持つ多様なスキルを活かせる案件が数多く存在し、趣味や特技を仕事に活かすことができます。 ・クラウディア(Craudia) クラウディア(Craudia)は、株式会社エムフロが運営するクラウドソーシングサービスです。 クラウディア(Craudia)の特徴は、医療・福祉分野に特化したサービスであることや、柔軟な仕事の受発注システムを備えていることです。 また、クラウディア(Craudia)では、AIを活用した高度なマッチングシステムを導入しており、フリーランスと発注者のニーズを的確に捉えた案件提案が行われています。さらに、フリーランス向けの福利厚生サービスも用意されており、安心して働ける環境が整っています。 加えて、クラウディア(Craudia)では、医療・福祉分野の専門知識を持つフリーランスが多数登録しており、質の高いサービスを提供できる体制が整えられています。 ■Pythonの市場動向やニーズ PythonはWebサービス開発、ゲーム開発、AI(人工知能)開発、データ分析など様々な開発ができることからフリーランス求人・案件の中でも多く求人が存在します。 そのため、ニーズは現状あり、今後中長期的にみてもニーズは無くならないでしょう。 では、Pythonエンジニアのニーズがある理由をIT市場動向から分析してみてみましょう。 2023年4月、IDC Japanが発表した国内AIシステム市場予測では2022年の国内市場が3,883億6,700万円、前年比成長率は35.5%となっております。2023年の国内AIシステム市場における市場規模は、前年比27.0%増の4,930億7,100万円と予測しており、2022年~2027年の年間平均成長率(CAGR)は23.2%で推移し、2027年には1兆1,034億7,700万円になると推測しています。 また、世界市場を見てみましょう。FORTUNE BUSINESS INSIGHTSのレポートでは人工知能市場規模は、2022年に4,280億ドルと評価され、2023年の5,153億1千万ドルから2030年までに2兆251億2千万ドルに成長すると予測されています。 その他IoT、6G、ビッグデータ、ブロックチェーン、xRなどによるIT業界の飛躍的な拡大やIT技術の急速な進歩に伴い、エンジニア全体の人材不足が深刻化しています。2030年までに79万人のITエンジニア不足に陥る可能性があるとも言われています。 上記観点を考慮すると市場は成長しておりますが、エンジニアの絶対数が足りておらず、Pythonを含むエンジニアにおいてニーズが今後も拡大していくでしょう。 Pythonエンジニアとして現在活躍している方や今後活躍を検討している方はPythonの開発実務経験や開発に必要な周辺開発スキル/経験を取得すると多くのPythonエンジニアの中でもフリーランス求人・案件への参画確率が上がるでしょう。