職種：その他エンジニア
稼働日数：週2〜3日、ビジネスタイム以外の空き時間新橋
報酬：〜54万円／月
動画配信サービスにおける機械学習基盤 / モデルの設計開発をご担当いただきます。
レコメンド・パーソナライズ機能に利用する推薦モデルの開発や、機械学習技術が必要な分析課題への対応など、幅広くご活躍いただ...続きを読む
職種：その他エンジニア
稼働日数：週5日、ビジネスタイム以外の空き時間高田馬場
報酬：〜80万円／月
生成AIを活用した開発支援
■募集背景
人員不足のため。続きを読む
職種：その他エンジニア
稼働日数：週5日宝町
報酬：〜100万円／月
・AIモデル開発
-道路路面や交通標識や電柱の損傷検知など自社サービス向けAI/MLモデルの設計・開発・最適化
-画像処理技術やデータラベリング手法を駆使し、モデル精度を向上
・データ処理
-大規模画像データ...続きを読む
職種：サーバサイドエンジニア、フロントエンドエンジニア、インフラエンジニア
稼働日数：週5日外苑前
報酬：〜100万円／月
大手オフィス用品を展開する企業様での、オンプレからAWSへの再構築におけるフルスタックでテックリードのご経験者様を探しております！
面談後の結果は即いただける、非常にスムーズな進捗をご期待いただけるポジ...続きを読む
職種：サーバサイドエンジニア、フロントエンドエンジニア
稼働日数：週3日、ビジネスタイム以外の空き時間北18条
報酬：〜60万円／月
大手通信会社向けの社内ナレッジの分析・検索システムの、画面設計DB設計〜実装支援までをご対応頂きます。
■募集背景
AIプロダクト開発についてコンサル〜受託開発、自社AIプロダクト開発まで行っている企業様...続きを読む
職種：その他エンジニア
稼働日数：週5日渋谷
報酬：〜60万円／月
大規模言語モデルを用いた自然言語処理や機械学習技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していた...続きを読む
職種：インフラエンジニア
稼働日数：週3〜5日代官山
報酬：〜160万円／月
ベクトル検索を活用するシステムを設計・構築していただきます。
■募集背景
増員募集のため。続きを読む
職種：サーバサイドエンジニア
稼働日数：週3〜5日、ビジネスタイム以外の空き時間立川
報酬：〜80万円／月
・FastAPIを駆使した高速で柔軟なAPIの設計・実装
・最新の生成AI技術を統合した革新的な機能のラピッドプロトタイピングと本番展開
・AWSとDockerを活用したスケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャの構築
...続きを読む
職種：その他エンジニア
稼働日数：週5日六本木一丁目
報酬：〜70万円／月
ライブ配信と生成 AI を掛け合わせたサービスのを展開している企業において
AIや機械学習技術の調査・検証、フィジビリティスタディなどの業務をご依頼いたします。
AI・機械学習の研究経験をお持ちの方など深いレ...続きを読む
職種：データアナリスト
稼働日数：週3〜5日目黒
報酬：〜80万円／月
データエンジニア業務（クライアントワークの案件・マーケティングデータ活用プロジェクト）
└データ基盤（BigQuery）におけるデータマート開発（SQL/Python）
└LookerStudioを用いた簡易なダッシュボード作成/改...続きを読む
Python（パイソン）は、汎用的に使えることで広く利用されているプログラミング言語です。1990年代から公開され、WebアプリケーションやAIなどを中心として、幅広い分野において開発が可能です。InstagramやYouTube、Meta（旧Facebook）、Dropboxなど、世界的に利用者が多いWebサービスも、Pythonを活用して作られています。具体的に、Pythonでできる作業には、以下の内容が挙げられます。
・データの自動処理や分析などの業務効率化
・Web上からのデータ自動収集
・Webサービス、Webアプリケーション、Androidのスマホアプリ、デスクトップアプリ、組込みアプリケーションなどの制作
・ブロックチェーン、フィンテック技術の開発
上記の作業が可能となったのは、Pythonの特長のひとつであるシンプルさが理由です。これは、実行性能より使いやすさを優先した結果ですが、C言語に比べて処理実行速度は遅く、メモリ使用量も増加します。それでもPythonを使う企業が多いのは、必要な情報を的確に処理できる能力に長けているためです。
Pythonに使われる構文はシンプルであるがゆえに、書くべきコードが少なくて済みます。初心者からベテランまで、幅広く活用できる言語です。さらに、Pythonと機械学習を合わせて、新たな技術やツールの開発も進んでおり、特に機械学習プログラムの開発に携わる人はPythonに対して大きな期待を持っています。
Python の知識を有したエンジニアが求められる案件は、今後増加傾向になると推測されています。これは、需要が高まっている深層学習を含めたAIや IoT、SaaSシステムなどの開発に、Pythonの機能を駆使したシステムが必要なためです。フリーランスのPythonエンジニアとして仕事を得るには、Pythonには多数のライブラリ・フレームワークがあるため、それらを効率的に扱えるスキルが必要です。さらにPythonの大規模データを高速処理するライブラリ・フレームワークは多くの業界で使われており、データ分析・解析スキルが求められます。また、案件の比率が高いWebシステム・アプリケーション開発のスキルがあると有利です。
他にはデータベース・クラウド・機械学習などに関する知識とスキルも必要です。さらには、情報収集のための英語スキルや、Python以外にJavaおよびJavaScriptの言語知識を身につけておくと良いでしょう。Javaは習得が難しいと言われますが、さまざまなジャンルで利用される言語であり、両方できることで仕事の可能性が広がります。
フリーランスエンジニアは、自ら営業を行い、案件を獲得していかなくてはいけません。営業方法には、メール・SNS・ブログなどが活用できます。求人応募メールに記載する内容は、これまでの経験やポートフォリオ、仕事の明確な希望などがあります。 SNS やブログは、インターネットに掲載する名刺の役割を果たし、自分の実績を広められる有効な手段です。
フリーランス向けのセミナーや交流会も、同じ志を持つ仲間が出会える絶好のチャンスです。 人脈が広がるとともに、案件獲得の可能性も高まります。セミナーへの参加方法は、同業者に紹介してもらうほか、インターネットや SNS で探して応募するのが一般的です。
もし、フリーランスになる前にまずは副業から始めようと思っている方はPythonエンジニアの副業案件や案件獲得方法をチェックしてみてください。
Pythonに関する資格は、大きく以下の3つに分けられます。それぞれの資格の内容を紹介します。
まずは、Python3エンジニア認定基礎試験です。
Pythonに関する基本的な文法スキルを中心に出題され、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施する、日本国内の民間資格です。
公式の認定テキストからも出題され、出題数40問のうち合格ラインは70%となっています。CBT方式での受験であるため、取り組みやすい試験です。
2つ目はPython3エンジニア認定データ分析試験です。
上記の基礎試験と同じ一般社団法人が実施している試験であり、Pythonとデータベースを組み合わせる応用力が問われます。試験範囲は、主教材「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」から出題されます。数学の基礎およびライブラリによる分析が試験範囲の多くを占めているため、重点的に勉強すると良いでしょう。合格ラインは、基礎試験と同じく70%です。
同じ一般社団法人が新たに実施するPython試験として、「Python3エンジニア認定実践試験」が開始されるとの発表がありました。経験者向けの試験内容であり、フリーランスを目指している人はぜひ合格しておきたいものです。
3つ目は、Python Certificationsです。
上記で紹介した2つの試験とは異なり、ポーランドの団体が実施しているPythonの資格試験です。レベルは以下の4段階に分かれています。
・エントリー
・アソシエイト
・プロフェッショナル1
・プロフェッショナル2
試験はCBT方式ですが全て英語で行われるため、Pythonの知識に加え英語の読解力も必要です。フリーランスを目指すのであれば、プロフェッショナルを取得しておきたいところです。
上記で紹介した3つの試験のうち、最も難易度が低いのはエンジニア認定基礎試験です。Pythonの初心者が挑戦しやすい試験であり、Pythonの資格取得の第一歩にする人が少なくありません。合格率は2017年4月時点のデータで約77％、公式発表はないものの75%から80%の間で推移しているとみられています。合格に必要な勉強時間はプログラミング初心者が教材で学んで6ヵ月くらいです。
認定データ分析試験は、認定基礎試験よりもレベルが上がるものの、日頃から業務でPythonに触れている人であれば、1週間ほど主教材に沿った勉強をすれば高い確率で合格できます。合格率も、2021年6月時点のデータで約86%です。
Python Certificationsのうち、エントリーは認定基礎試験とほぼ同じレベルです。アソシエイトでは、オブジェクト指向の技術や実際に使える設計力・コーディング力などが問われます。プロフェッショナルになると、国際的な Pythonプログラマとして認定されるための高度なスキルが必要です。
Pythonの資格取得を目指すなら、認定基礎試験と認定データ分析試験はまず公式の教材をしっかり学びましょう。認定基礎試験は基礎的な内容であり、認定データ分析試験は出題範囲が主教材だからです。そのうえで、参考書や動画を併用することをおすすめします。参考書を使って体系的に学び、より理解を深めたい部分を動画で勉強すると効果的です。また、不明点や疑問点を解決しやすいスクールを活用するのも良いでしょう。Python Certificationsに関しては、公式の各種コースで学ぶのが効率的です。
Python は世界で大きく成長している言語のひとつであり、機械学習やデータサイエンスともつながりが深く、国内外の両方において期待度が高まっています。日本市場でPythonが期待されているのは、Python をメイン言語としてプログラムの開発を進めたい会社が増加傾向にあるためです。Java の方が需要は多いものの学習する難易度がPythonよりも高く、逆にPythonは学習環境が以前よりも整ってきて学びやすくなっているのもポイントです。
情報面ではPythonに関する日本語の情報はJavaよりも少ないですが、会社のみならず個人的にPythonを利用する人も増えていることもあり情報は増えてきています。実行速度が遅く速度が必要なシステムでの利用には不向きというデメリットはあるものの、今後も右肩上がりの発展が続くと予想されるAI分野に強いのは大きなメリットで、需要の上昇が予想されるため総合的にみて豊かな将来性があります。
フリーランスのPythonエンジニアが案件を探すには、仕事のつながりのある人に紹介してもらうほか、フリーランス専門のエージェントを活用して仕事を紹介してもらう方法もあります。その場合、数多く存在するエージェントから、どこを選んだら良いのか迷ってしまうかも知れません。
「FLEXY」は、ハイスキルなプロ人材サービスとして、Pythonエンジニアの仕事探しを全力でサポートします。案件検索から「Python」と入力していただくと、Pythonのスキルを活かせる案件が見つかります。これまでに、プロジェクトマネージャーやAIエンジニア育成支援、エンジニアのマネジメントなど、幅広い仕事を紹介してまいりました。
週1～5日といった稼働日数の希望や、リモートワーク可能などといった条件でも検索が可能です。まずはFLEXYの公式サイトから検索し、気になることがあればぜひコーディネーターまでご相談ください。
Python案件で一番需要が高いのが、AI、機械学習などの開発です。この分野はPythonの強みであり多くの会社でAIの導入も広がっているため、求人企業も製造業、金融業、医療業界、建設業、教育関連など多岐にわたり、フリーランスPythonエンジニアの求人案件が見つけやすくなっている状況です。
続いてビッグデータ活用の案件もPythonとの相性が良く、やはりさまざまな企業からの求人があり需要高です。Webシステム・アプリケーション開発も案件が多く、ほかにもAIと関連の深いIoT開発案件、スマート家電を含む組込み系開発案件でもPythonが採用されており、将来性の高さを反映しフリーランスの需要が高まっています。
Python案件の中でも分野によって報酬に差があります。IoT 開発および組込み系開発は報酬単価がやや低い傾向が見られ、月額は50万円くらいまでです。一方で、AI、機械学習、アナリティクス、ビッグデータ、Webアプリケーションなどは、スキルや経験にもよりますが、月額80万円ほどの高単価も期待できる成長分野です。
Pythonの収入について気になる方は、Pythonエンジニアの年収についてもチェックしてみてください。
FLEXYでご提案している求人案件にも、フリーランスで活躍中の方や、独立を目指す方におすすめの高単価案件が多数登録されています。
フリーランスを目指す段階では、誰でも少なからず不安を抱くものです。資格を取得して自らの価値を高める努力をしたり、スキルを高めて仕事を確実に得るために勉強したりするのを怠らないようにしましょう。経験が少ないと感じているのであれば、スクールに通うのもおすすめです。不安な点は、コーディネーターまでお気軽にご相談ください。
弊社では幅広い職種のPython案件を扱っています。例としては、サーバサイドエンジニア、Webディレクター、PM、インフラエンジニア、CTO、フロントエンドエンジニアなどがあります。このほかにもさまざまございますので、ご希望に合った案件をご紹介できるよう尽力いたします。
ITエンジニアの実務経験があれば、未経験からでもチャンスはあります。ただし、独学でPythonについて勉強しなくてはいけません。プロジェクトリーダーなどでチームを率いていたのであれば、実績が評価される可能性は高いと考えられます。
