Offers 複業転職/フリーランス求人・案件 相場Updated : 2021/06/19 11:52

平均時給

4,108.2

中央値時給

3,675.0

最高時給

10,000.0

週間平均稼働日数

2.6

(82h)

複業転職/フリーランス求人・案件の週間平均稼働日数は、2.6日(82h)です。

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Pythonで副業・フリーランス案件を探す

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  • 【サーバーサイドエンジニア】オウンドメディアサービス開発の求人・案件

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    • 雇用形態

      正社員

    • 勤務場所

      オフィス

    • 稼働時間

      160時間 ~(週40時間 ~ )

    • 給与・報酬

      相談して決める

    • 技術スタック

      Elixir, Node.js, Python

    • サーバーサイド
  • 【サーバーサイドエンジニア】オウンドメディアサービス開発の求人・案件

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    • 雇用形態

      正社員(業務委託からスタートもOK)

    • 勤務場所

      オフィス

    • 稼働時間

      64時間 ~ 96時間(週16 ~ 24時間)

    • 給与・報酬

      相談して決める

    • 技術スタック

      Django, Python

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  • 【サーバーサイドエンジニア】Web面接特化型システム開発の求人・案件

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    • 雇用形態

      正社員(業務委託からスタートもOK)

    • 勤務場所

      オフィス

    • 稼働時間

      相談して決める

    • 給与・報酬

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    • 技術スタック

      Perl, Scala, Go, Java, Ruby, Python

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      正社員(業務委託からスタートもOK)

    • 勤務場所

      オフィス

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    • 給与・報酬

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    • 技術スタック

      Go, Java, Perl, Scala, Ruby, Python

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      Python

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    • 雇用形態

      業務委託

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Python案件・求人の平均単価・稼働時間

Offersでの単価・稼働時間の傾向

2021年4月現在、Offersで募集しているPython案件の単価については下記のようになっています。

  • 最高時給:10,000円
  • 上限時給の平均:7,088円
  • 下限時給の平均:3,758円
  • 最低時給:2,000円

業務委託の場合の稼働時間については次のようになっています。

  • 上限稼働時間の平均:139時間
  • 下限稼働時間の平均:63時間
  • 下限稼働時間の中央値:60時間
  • 最小稼働時間:10時間

他言語と比べると、案件数は平均的である一方、時給の上限と下限は両方ともやや高めとなっています。また、稼働時間については平均的な水準です。

Pythonの在宅の案件・求人

Offersの在宅案件には次のようなものがあります。

  • データサイエンティスト案件・求人
    • プロダクト:営業支援SaaS
    • 雇用形態:業務委託・副業
    • 稼働時間/月:10時間以上
    • 案件内容:Pythonを用いたスクレイピングコードの開発やデータベース自動更新のバッチ処理開発に従事。平日夜/土日稼働OKで在宅での開発。
  • バックエンドエンジニア案件・求人
    • プロダクト:特化型SNS
    • 雇用形態:正社員
    • 案件内容:Djangoを用いた大規模トラフィックのWebアプリケーション開発。
  • データアナリスト案件・求人
    • プロダクト:特化型SNS
    • 雇用形態:業務委託・副業
    • 稼働時間/月:40時間以上
    • 案件内容:東証1部上場企業での事業課題の分析・提案、データサイエンティストの育成。平日夜/土日稼働OK。

稼働時間としては下限の中央値が40時間程度になっています。

Python案件・求人の平日夜・週末稼働案件

Offersでの案件の傾向

2021年4月現在、Offersで募集しているPython案件の平日夜稼働がOKな案件は全体の35%、週末稼働がOKな案件は全体の37%になっています。

全体平均(平日夜稼働可:26%、週末稼働可:25%)と比べると、平日夜稼働が可能な案件数は多い傾向にあり、週末稼働が可能な案件数は多い傾向にあります。

また在宅(フルリモート)が可能な案件は60%あり、全体平均(58%)と比べるとやや多めな傾向があります。

Pythonの週1・週2・週3稼働の案件・求人

Offersでの案件の傾向

Offersで募集中の週1案件は全体の21%、週2以下の案件は全体の44%、週3以下の案件は全体の2%になっています。

全体平均は週1案件で19%、週2案件で33%、週3案件8%なので、短時間稼働案件についてはやや多めな傾向にあることがわかります。

Pythonの週1案件の例

OffersのPythonの週1案件には次のような案件があります。

  • リードエンジニア案件・求人
    • プロダクト:プレゼンテーションツール開発
    • 稼働時間/月:10
    • 雇用形態:正社員(業務委託からスタートOK)
    • 技術スタック:Redux,WebGL,Go,Ruby,React,AWS,Kotlin,Three.js,Java,Python,Angular,Vue.js,GCP
    • 備考:
  • フルスタックエンジニア案件・求人
    • プロダクト:B向けSaas(ナレッジマネジメントツール)開発
    • 稼働時間/月:30
    • 雇用形態:正社員(業務委託からスタートOK)
    • 技術スタック:Python,Kotlin,Swift,JavaScript,HTML,AWS,Android,iOS,React,CSS
    • 備考:Python,Kotlin,Swift,JavaScript,HTML,AWS,Android,iOS,React,CSS
  • バックエンドエンジニア案件・求人
    • プロダクト:プリペイドカードサービス開発
    • 稼働時間/月:40
    • 雇用形態:正社員(業務委託からスタートOK)時間以上
    • 技術スタック:Ansible,Firebase,Python,NGINX,AWS,HTML,JavaScript,Vue.js,Ruby on Rails,React Native,Terraform,BigQuery,PostgreSQL,GCP,React,CSS,Redux,Scala,Go
    • 備考:

Pythonエンジニアの平均年収

Pythonの平均年収や副業の案件単価を見ていきましょう。

Pythonの平均年収

2017年の株式会社ビズリーチの調査によると、Pythonの平均年収は601万円でした。

他のバックエンドの言語である、Rubyは562万円、PHPは522万円のため、同分野の言語に比べてやや高い傾向にあります。

出典:株式会社ビズリーチ|スタンバイ

世代別や雇用形態別の平均年収

Pythonの年収は世代によっても大きく変わってきます。

  • 20代:403万円(7位)
  • 30代:546万円(5位)
  • 40代:624万円(3位)
  • 50代:582万円(11位)

年代が上がるほど、年収が高くなっています。

どの年代でも年収は高めの傾向にありますが、Javaなどと比べて比較的最近に人気が出てきたため、年代と経験年数が相関が弱く、50代ではランキング順位が低下しています。

出典:パーソルキャリア株式会社|TECH Street

また、雇用形態による年収の分布は次の通りです。

  • フリーランス:ボリュームゾーンは200万円~400万円未満。
  • 会社員:ボリュームゾーンは200万円~400万円未満。
  • 副業(すきまワーカー):フリーランスのボリュームゾーンは200万円未満。会社員のボリュームゾーンは200万円~400万円未満。

出典:フリーランス協会|フリーランス白書

会社員は勤務時間の違いに関わらず過半数が年収 200~600万円と答え、決められた勤務時間を働くことで一定の収入が得られるものの、長時間働いても収入が上がりにくい事が分かります。

フリーランスも本来、成果に対して対価をもらうワークスタイルであり、自分の裁量で受ける業務量や報酬、業務の所要時間をコントロールできる自由度がある反面、多くの案件を受ければ収入が増えることから、過重労働に陥りやすい側面もあります。

フリーランスの約半数はフルタイムワーカーでなく、月平均勤務時間が同程度の会社員より収入が低い結果が出ました。

しかし、勤務時間と年収のトレードオフを自己決定しやすく、副業系フリーランスであれば自身の会社員としての収入にプラスアルファで稼げるということにもなり、フリーランスは会社員に比べて満足度が高い傾向があります。

最近では企業の副業解禁によって、会社員であっても副業をすることが比較的容易になってきました。

収入を増やしたい人は、ぜひ副業を検討してください。

Python案件・求人の市場・将来性

Pythonは、Webサイトのサーバーサイドの開発やデータ解析・機械学習等に使われる言語です。そのため、最近はデータ分析案件を中心に採用事例が増えています。

GitHubのプルリクエスト数の推移のランキングでも、JavaScriptに次いで2位につけています。全体のプルリクエストの16.488%を占めており、とても多くのシェアを占めています。

2013、2014年ごろから、PHPやRubyのプルリクエスト数の比率が下がっているのに対し、近年はデータ解析の需要増大などもあり比率を保ったまま推移しています。

出典:Github Language Stats

また、Gooleでの過去5年間の検索数の推移を見ても上り調子であることから、注目度も高い言語と言えます。

出典:GoogleTrends

データサイエンスの文脈でPythonが非常に強いことや、Webサービス、人工知能・機械学習を使ったソフトの開発、IoTの開発、ロボット制御などの研究分野での実績など幅広い分野での活用事例があることから今後も求人市場が拡大していくと見られています。

Python案件・求人に役立つ資格・勉強方法

国内でのPython資格試験は、Pythonエンジニアの人材の確保と育成を支援する一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会によって開催されています。

資格試験は2種類あり、主に文法基礎を問う「Python 3 エンジニア認定基礎試験」、主にPythonを用いたデータ分析の基礎や方法を問う「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」があります。どちらも、Pythonを理解する上で必要となる基礎的な知識を問う試験内容です。

Python3エンジニア認定基礎試験

2017年6月に開始された新しい試験です。2018年4月時点の受験者数は1,273名。合格者数は989名ということで、合格率は70~80%ほどです。

基礎試験ということでPythonへの理解力を問われる試験となり、すでにPythonの実務経験がある方であれば、特に学習しなくても十分に合格できる内容です。

また、Pythonの実務経験がなくても、プログラミング言語を勉強したことのある方であれば、少し学習することで合格できるでしょう。

出題範囲

Python3エンジニア認定基礎試験の主教材は、『Pythonチュートリアル第3版』(オライリー・ジャパン 刊)となります。実際の試験では主教材の内容に限らず、プログラミングの一般知識についても出題されます。

概要

  • 試験名:Python3エンジニア認定基礎試験
  • 出題形式:CBT方式(マウス選択問題)
  • 試験時間:60分
  • 問題数:40問
  • 合格ライン:70%(28問)
  • 開催場所:全国のオデッセイコミュニケーションズCBTセンター
  • 受験料金:10,000円(外税)、学割5,000円(外税)

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2019年夏に開始した資格です。受験者数などのデータは公開されていません。

基本的には、Pythonについての基礎知識を習得していることを前提に、Pythonの応用編としてデータ分析の習得状況をはかるための試験です。

日頃からPythonを扱っている方であれば十分合格できる試験です。プログラミング初心者の方であれば、まずはPython3エンジニア認定基礎試験に合格してから、Python3エンジニア認定データ分析試験にもチャレンジしてみるとよいでしょう。

出題範囲

Python3エンジニア認定データ分析試験の主教材は、『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』(翔泳社 刊)となります。この教科書を元に出題される予定です。人工知能などの開発に大きな役割を担うPythonですが、同時にデータ分析力を担うエンジニアも求められているのです。試験概要等が決まり次第、サイト等で発表されます。

概要

  • 試験名:Python3エンジニア認定データ分析試験
  • 出題形式:CBT方式(マウス選択問題)
  • 問題数:40問
  • 合格ライン:70%(28問)予想
  • 開催場所:全国のオデッセイコミュニケーションズCBTセンター
  • 受験料金:10,000円(外税)、学割5,000円(外税)

海外にもPythonの資格試験があります。ポーランドを拠点にするNPO、OpenEDG Python Instituteが開催している「Python Certifications」という資格試験になります。

この試験問題はすべて英語でおこなわれるため、英語力も必要です。海外での仕事を考えている方などはこちらも受けておくとよいでしょう。

試験のレベルは4階級に分かれます。難易度の低い順に、「Entry」、「Associate」、「Professiona」となり、「Professiona」の中でも2つのレベルに分かれています。

Entryの受験は必須ではなく、誰でもAssociateを受験することが可能です。Professionaの受験にはAssociateの合格が必須条件となっています。

Python Certifications:PCEP - Certified Entry-Level Python Programmer

PythonプログラマーのエントリーレベルとしてPythonの基礎スキルを問う試験です。

概要

  • 試験内容:PCプログラミングの基礎理論、Pythonの基礎文法など
  • 受験料金:50USD
  • 問題数/時間:30問(選択問題、穴埋め問題)/45分
  • 合格ライン:正答率70%

Python Certifications:PCAP – Certified Associate in Python Programming

PythonプログラマーのアソシエイトレベルとしてPythonを使った実務を遂行できるスキルレベルに達しているかどうかを問う試験です。

概要

  • 試験内容:コンピュータープログラミングの基礎理論、Pythonの基礎文法、Pythonモジュールの使い方、オブジェクト指向プログラミングの基礎理論など
  • 受験料金:295USD
  • 問題数/時間:40問(選択問題、穴埋め問題)/65分
  • 合格ライン:正答率70%

Python Certifications:PCPP-32-1 – Certified Professional in Python Programming 1

Pythonプログラマーとしてデータ分析にPythonを活用できるスキルレベルかを問う試験です。

概要

  • 試験内容:ファイル処理、数学・工学系ライブラリの使い方、GUIプログラミング、オブジェクト指向プログラミングの応用理論など
  • 受験料金:195USD
  • 問題数/時間:40問(選択問題、穴埋め問題)/65分
  • 合格ライン:正答率70%

Python Certifications:PCPP-32-2 – Certified Professional in Python Programming 2

高度な技術を持ったPythonプログラマーとしてのスキルレベルを問う試験です。

概要

  • 試験内容:パッケージの作成と配布、デザインパターン、通信、ネットワークプログラミング、データベース制御など
  • 受験料金:195USD
  • 問題数/時間:40問(選択問題、穴埋め問題)/65分
  • 合格ライン:正答率70%

Pythonの特徴

Pythonは、古くから幅広い分野で利用されてきた柔軟性に富んだ動的プログラミング言語です。グイド・ヴァンロッサム氏が「平易な英語のようにわかりやすいコード」が書ける言語として開発したPythonは、シンプルでわかりやすい文法と修正の容易さが大きな特徴と言えるでしょう。

また、開発規模に適応したコードの数とライブラリとドキュメントの充実度も評価されています。その汎用性の高さから、習得することで多様な分野への挑戦を可能にする魅力的な言語です。

公式HP:Python

Offersのユーザーから実際にPythonの特徴をアンケートで聞いてみましたので以下も参考にしてみてください。

  • Pythonの最大の特徴は「コードの記述が短くて済む」という点です。代表的なJavaと比べてもかなり少ないです。そのため「勉強しやすい」、「コードを書く時間が短くなる」、「エラー箇所が分かりやすい」、「複数のエンジニアが同じ記述になるので、引継ぎしやすい」といったコードが少ないことによる多くのメリットがあります。

    このようなメリットによって、初心者に取っても学びやすい言語となっています。Pythonが様々な分野で利用されているのは、コードのシンプルさが多くのエンジニアに支持されている証拠ともいえます。(30代 / エンジニア歴1年以上)

  • Pythonはデータ分析やAI関連に強い言語で、その分野のライブラリが多く存在します。また、コード自体もシンプルで短い記述で済むというメリットもあり、バックエンド言語の中でも習得しやすい言語です。データ処理や分析の効率化などといった性能面でも優れており、ビックデータを扱う環境にも適しています。Web上からのデータ収集も可能なので、人工知能を開発するうえでは不可欠な言語であり、今もっとも注目されている言語の一つです。(エンジニア歴3年以上)
  • Pythonの特徴として最も一般的に言われるのは、習熟が他の言語より楽で、独学が可能だと言うことです。私自身も特に学校などには通わず、書店で購入した書籍で習得しました。

    また、簡単なサービスの構築から最新の案件(機械学習や人工知能)まで網羅できることも魅力です。前はWebサービスには不向きと言われていたようですが、現在では様々なフレームワークが存在し、問題なく実装出来ます。

    また世界中でコミュニティがあり最も活発に動いているので、未知の案件でも質問すれば必ず解決できることが大きな特徴だと思います。(30代 / エンジニア歴5年以上)

Pythonのメリット

開発言語として広く普及しているPythonにはいくつもの優れた点があります。

よく挙げられるのは、使いやすさ、充実した開発環境、汎用性の高さです。

使いやすさ

  • 配信部分のサーバーまで同じ言語で完結できる(30代 / エンジニア歴7年以上)
  • 簡単な文法で初心者でもとっつきやすい(30代 / エンジニア歴7年以上)
  • 書き方がシンプルで、インデントも強制的に作られるため、読みやすく初学者にも取り組みやすいこと(30代 / エンジニア歴5年以上)

充実した開発環境

  • 機械学習のエコシステムが整っている(30代 / エンジニア歴7年以上)
  • 現状機械学習に関しては、最もライブラリなどが整備されており、また様々な事例などが共有されていることから、非常に使いやすくなっている(20代 / エンジニア歴3年以上)

汎用性の高さ

  • 昨今話題になっている機械学習、深層学習のコアになっている言語であるのみならず、Webアプリケーションやインフラ用の言語としても活用されており、非常に幅広いアプリケーションに使用できること(30代 / エンジニア歴5年以上)
  • Raspberry Piでも動かしやすい(30代 / エンジニア歴5年以上)
  • FastAPIなどを用いてAPIを作成できたり、Djangoなどでフルスタックに開発することができる(20代 / エンジニア歴3年以上)

Pythonのデメリット

ただ、Pythonにもいくつかの不得意な点やデメリットがあります。

処理速度、型問題や技術選定の難しさ、その他などが挙げられます。

処理速度

  • 速度的なパフォーマンスを求められる状況下では別の言語を選択せざるを得ないこともある(30代 / エンジニア歴7年以上)
  • 組み込み系の言語に対し実行速度が遅く、製品開発には向かないと感じる(30代 / エンジニア歴5年以上)

型問題や技術選定の難しさ

  • 型が指定できずに複雑な開発やコードレビューでは苦労することもある(30代 / エンジニア歴7年以上)
  • バージョン管理ツールなどが複数存在しており技術選定に迷うことがある(30代 / エンジニア歴7年以上)
  • 環境設定に少し手間がかかる(30代 / エンジニア歴5年以上)

その他

  • クラスを作る際、各メソッドの頭にselfをつける手間がかかる(30代 / エンジニア歴5年以上)
  • インデントずれによってエラーが頻発することもある(30代 / エンジニア歴5年以上)

Pythonでできること/案件内容

Pythonは多くのWebサービスの立ち上げで使われます。

Offersのユーザーから実際にPythonを用いた案件や今までで作成したサービス等をアンケートで聞いてみました。

Webサイト

  • サブスクリプション型のECサイト
  • 株の売買タイミングがわかるサイト

機械学習・データ分析/処理

  • 医療系画像認識エンジン開発
  • スクレイピング案件
  • データ分析案件
  • ゴルフスコアのデータ処理
  • 機械学習アプリ開発
  • レコメンドシステム開発

自動化系

  • 中古車の価格を自動査定するサービス
  • Instagram人気投稿自動集計サービス
  • YouTubeジャンル別人気動画自動抽出サービス
  • テスト自動化
  • Slackボット

その他

  • 外観検査装置
  • チャットボット
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