Django

の副業(業務委託)案件・求人情報

  • AIプロダクトのフルスタック開発|CTO直下で挑むWebエンジニア

    AIプロダクトのフルスタック開発|CTO直下で挑むWebエンジニア
    • 時給 3,000円 ~ 5,000円

    • 雇用形態: 業務委託

    • 勤務地:

  • 今週活動あり・積極採用中

    【Python/TypeScript】受託開発のコアメンバー募集!フルリモート可

    【Python/TypeScript】受託開発のコアメンバー募集!フルリモート可
    • 時給 3,000円 ~ 4,300円

    • 雇用形態: 業務委託

    • 勤務地:

  • 新規事業立ち上げや高品質なものづくりを支援する/ バックエンドエンジニア

    新規事業立ち上げや高品質なものづくりを支援する/ バックエンドエンジニア
    • 時給 3,000円 ~ 6,500円

    • 雇用形態: 業務委託

    • 勤務地:

  • 新規事業立ち上げや高品質なものづくりを支援するフロントエンドエンジニア

    新規事業立ち上げや高品質なものづくりを支援するフロントエンドエンジニア
    • 時給 3,000円 ~ 6,500円

    • 雇用形態: 業務委託

    • 勤務地:

  • フルリモートOK!自社プロダクト(データビジネス事業)のBizDev募集

    フルリモートOK!自社プロダクト(データビジネス事業)のBizDev募集
    • 時給 3,000円 ~ 7,000円

    • 雇用形態: 業務委託

    • 勤務地:

  • フルリモートOK!自社プロダクト(インパクトテック事業)のBizDev募集

    フルリモートOK!自社プロダクト(インパクトテック事業)のBizDev募集
    • 時給 3,000円 ~ 7,000円

    • 雇用形態: 業務委託

    • 勤務地:

  • フルリモートOK!自社プロダクト(気候変動対策プラットフォーム)のPjM募集

    フルリモートOK!自社プロダクト(気候変動対策プラットフォーム)のPjM募集
    • 時給 3,000円 ~ 7,000円

    • 雇用形態: 業務委託

    • 勤務地:

  • [Development] Serverside Engineer

    [Development] Serverside Engineer
    • 時給 2,750円 ~ 4,900円

    • 雇用形態: 業務委託

    • 勤務地:

  • 【新規プロダクト】自社サービスの立ち上げを担うリードエンジニア募集!

    【新規プロダクト】自社サービスの立ち上げを担うリードエンジニア募集!
    • 年収 500万円 ~ 750万円

    • 雇用形態: 業務委託から正社員

    • 勤務地:

  • 世界トップレベルの技術を誇るARベンチャー企業のインフラエンジニア募集!

    世界トップレベルの技術を誇るARベンチャー企業のインフラエンジニア募集!
    • 時給 3,000円 ~ 5,000円

    • 雇用形態: 業務委託から正社員

    • 勤務地:

  • EC支援事業の返品管理SaaS!裁量権を持って働く少数精鋭のエンジニア募集

    EC支援事業の返品管理SaaS!裁量権を持って働く少数精鋭のエンジニア募集
    • 時給 3,000円 ~ 4,000円

    • 雇用形態: 業務委託から正社員

    • 勤務地:

  • Webアプリのフルスタックエンジニア

    Webアプリのフルスタックエンジニア
    • 時給 3,000円 ~ 4,000円

    • 雇用形態: 業務委託から正社員

    • 勤務地:

  • AIプロダクトのフルスタック開発|CTO直下で挑むWebエンジニア

    AIプロダクトのフルスタック開発|CTO直下で挑むWebエンジニア
    • 時給 3,000円 ~ 5,000円

    • 雇用形態: 業務委託

    • 勤務地:

  • 【Python/TypeScript】不動産テックの若手バックエンド募集!

    【Python/TypeScript】不動産テックの若手バックエンド募集!
    • 年収 500万円 ~ 600万円

    • 雇用形態: 業務委託から正社員

    • 勤務地:

  • 技術の起爆剤となり、新時代の共創パートナーを目指すエンジニアを募集!!

    技術の起爆剤となり、新時代の共創パートナーを目指すエンジニアを募集!!
    • 時給 3,000円 ~ 6,000円

    • 雇用形態: 業務委託

    • 勤務地:

  • 【Python】医療系webアプリ開発

    【Python】医療系webアプリ開発
    • 時給 3,000円 ~ 5,000円

    • 雇用形態: 業務委託

    • 勤務地:

  • 【QAエンジニア】行政の仕組みをプロダクトで改善するスタートアップ

    【QAエンジニア】行政の仕組みをプロダクトで改善するスタートアップ
    • 年収 500万円 ~ 600万円

    • 雇用形態: 業務委託から正社員

    • 勤務地:

  • 保険業界特化のバーティカルSaaS/フロントエンドエンジニア(テックリード)

    保険業界特化のバーティカルSaaS/フロントエンドエンジニア(テックリード)
    • 時給 3,000円 ~ 5,000円

    • 雇用形態: 業務委託

    • 勤務地:

  • 保険業界特化のバーティカルSaaS/バックエンドエンジニア(テックリード)

    保険業界特化のバーティカルSaaS/バックエンドエンジニア(テックリード)
    • 時給 3,000円 ~ 5,000円

    • 雇用形態: 業務委託

    • 勤務地:

  • 保険業界特化のバーティカルSaaS/バックエンドエンジニア

    保険業界特化のバーティカルSaaS/バックエンドエンジニア
    • 時給 3,000円 ~ 5,000円

    • 雇用形態: 業務委託から正社員

    • 勤務地:

新規ユーザー登録

アカウントを作成して、求人情報のブックマークや応募の管理ができます。

登録特典:

  • ・求人情報のブックマーク
  • ・高度な求人検索
  • ・スカウトメール受信
無料会員登録

求人に関するサマリ

Django案件・求人の稼働時間

Offersでの稼働時間の傾向をご紹介します。 2021年4月現在、Offersで募集しているDjango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。
  • 最大稼働時間:128時間
  • 稼働時間の下限の平均:108時間
  • 最小稼働時間:20時間
他言語と比べると、案件数は少なめな傾向です。また、案件の稼働時間については比較的短めの案件が多いです。

Django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。
  • サーバーサイドエンジニア案件・求人
    • プロダクト:音楽投稿プラットフォーム開発
    • 雇用形態:正社員
    • 稼働時間/月:20時間以上
  • バックエンドエンジニア案件・求人
    • プロダクト:クローラーによるデータ収集システム開発
    • 雇用形態:正社員(業務委託からスタートOK)
    • 稼働時間/月:40時間以上
    • 技術スタック:Adobe Photoshop,Sketch,HTML,NGINX,PostgreSQL,JavaScript,Python,Django,Adobe Illustrator,CSS,Docker,AWS,React
    • 備考:土日稼働可。
  • サーバーサイドエンジニア案件・求人
    • プロダクト:機械学習系サービスの受託開発開発
    • 雇用形態:業務委託
    • 技術スタック:SpringFramework,CSS,MySQL,Vue.js,React,Rust,JavaScript,Git,Kotlin,HTML,MongoDB,Node.js,React Native,Django,TypeScript,Python
月の稼働時間としては、下限の平均値が40時間程度になっています。

Django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Django案件の平日夜稼働がOKな案件は全体の10%、週末稼働がOKな案件は全体の30%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少なめな傾向にあり、週末稼働が可能な案件数はやや多めな傾向にあります。 また在宅(フルリモート)が可能な案件は90%あり、全体平均(58%)と比べると多い傾向があります。

Django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10%、週2以下の案件は全体の30%、週3以下の案件は全体の20%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少なめな傾向にあることがわかります。

Djangoの週1案件の例

OffersのDjangoの週1案件には次のような案件があります。
  • サーバーサイドエンジニア案件・求人
    • プロダクト:音楽投稿プラットフォーム開発
    • 稼働時間/月:20
    • 雇用形態:正社員
    • 技術スタック:
    • 備考:
  • ソフトウェアエンジニア案件・求人
    • プロダクト:クローラーによるデータ収集システム開発
    • 稼働時間/月:40
    • 雇用形態:正社員(業務委託からスタートOK)
    • 技術スタック:Adobe Illustrator,CSS,Docker,AWS,React,Adobe Photoshop,Sketch,HTML,NGINX,PostgreSQL,JavaScript,Python,Django
    • 備考:Adobe Illustrator,CSS,Docker,AWS,React,Adobe Photoshop,Sketch,HTML,NGINX,PostgreSQL,JavaScript,Python,Django
  • バックエンドエンジニア案件・求人
    • プロダクト:クローラーによるデータ収集システム開発
    • 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:Adobe Illustrator,CSS,Docker,AWS,React,Adobe Photoshop,Sketch,HTML,NGINX,PostgreSQL,JavaScript,Python,Django
    • 備考:土日稼働OK。

Django案件・求人の市場・将来性

Djangoは、Pythonのフレームワークであるため、Pythonの将来性に影響を大きく受けています。Pythonは、プログラミング言語の中でも人気が高いだけでなく、今注目されている機械学習や深層学習などの分野で多く使用されています。 これからさらに成長が見込める分野なるため、Pythonを扱うエンジニアも増加することが予想され、Djangoも今以上のニーズが見込めると言えます。 また、過去5年間の検索数の推移を見てみると、上り調子であることがわかります。 出典:GoogleTrends Django案件・求人の将来性についてのポジティブな意見にはウェブサービスを作成する上での基本的な機能がほぼすべてDjangoで完結できるフルスタックのWebフレームワークであること、セキュリティの高さなどがあります。 一方、ネガティブな意見としてはユーザーのリクエストに対してのレスポンスが遅いことや日本語の情報が少ないことが挙げられています。

Django案件・求人に役立つ資格・勉強方法

Djangoは、Pythonのフレームワークであるので、Pythonの知識やスキルの習得が不可欠です。エンジニアからの支持も広がっている言語であるため、資格を活用し将来性を見据えた学習に適しています。

Python 3 エンジニア認定基礎試験

Python 3 エンジニア認定基礎試験は、Pythonの基礎知識について出題される試験です。出題範囲は、『Pythonチュートリアル 第3版』Guido van Rossumの内容です。Pythonの言語仕様やシステムの基本的な機能に関する理解が求められます。認定スクールや認定教材があるので、試験のための効率的な学習に活用するのが推奨されています。 概要
  • 出題数:40問
  • 試験時間:60分
  • 合格ライン:正答率70%
  • 試験方式:コンピューター上で実施するCBT(Computer Based Testing)形式
  • 費用:10,000円
  • 公式HP:Python 3 エンジニア認定基礎試験

Djangoの特徴

Djangoは、PythonのWebアプリケーション開発用のフレームワークです。RubyのRuby on Railsと同様にMVCフレームワークを採用し、ユーザー認証、コンテンツ管理、サイトマップ、RSSフィードなど、Web開発に必要な基本的な機能が一通りパッケージされているため一貫した設計を行うことができます。また、メンテナンスが定期的に行われているので、セキュリティの側面からも安定した運用が可能です。 公式HP:Django

Djangoのメリット

Djangoには、いくつものメリットがあります。Pythonで開発できることによるメリットが多いです。
  • DB主体のWebアプリケーションの開発を簡単・高品質で行うことができる
  • Pythonのエコシステムが使える
  • Python自体が学習しやすく、可読性が高いコードがかけるため開発自体の生産性が向上する
  • Pythonの豊富で優秀な外部ライブラリが使用できる
  • データ分析やDeepLearning、AIなどにPythonを使用するケースが多く、Web開発以外にも知見が流用できる
  • モノレポジトリーでデータ分析、Webアプリケーションでの開発が可能
  • 再利用可能なアプリケーションを作成し、簡単に共有・利用することができるため、サードパーティ製のパッケージも充実している

Djangoのデメリット・リスク

一方で、Djangoにもいくつかのデメリット・リスクがあります。
  • 日本でのシェア率は高くなく、事例やドキュメントが他言語含めたWeb開発フレームワークと比べて多くない
  • シェア率が高くないため、求人数が少ない
  • Webアプリとして運用する際にはAppサーバを別途設定する必要があり、PHPなどに比べると多少運用が難しい
  • フルスタックフレームワークとして提供されている機能が多く、使い方を覚えて自在に扱えるようになるまでに時間がかかる
  • DjangoはORMにRuby on Railsと同じActiveRecordパターンを採用しているため、複雑な問い合わせに際して素のSQL文を実行できるが、セキュリティ面への配慮やModelへのマッピングなどに注意が必要

閉じる

新着求人

もっと見る

おすすめのイベント

もっと見る
  • 人間のレビューなしで"そのまま出せる"デザインは作れるか こぎそさんに聞く デザインハーネスの現在地

    開催前

    人間のレビューなしで"そのまま出せる"デザインは作れるか こぎそさんに聞く デザインハーネスの現在地

    AIコーディングエージェントの進化により、コードだけでなくUIデザインの領域でもAIに任せられる範囲が広がりつつあります。しかし、「AIが出力したデザインを人間のレビューなしでそのまま出せるか?」と問われると、まだ自信を持ってイエスと言える方は少ないのではないでしょうか。 そうした中、AIに「デザイナーの脳内」を型として渡し、デザインの実装だけでなく、評価や改善までを自動化していく「デザインハーネス」という考え方があります。AIにデザインをつくらせて終わりではなく、その出力を評価し、改善するサイクルをできるだけ自律的に回していくことで、AIに任せられる範囲をさらに広げていくアプローチです。しかし、デザインハーネスとは具体的に何を整備すればいいのか、実際にどこまでの品質が出せるのかを体系的に語れる事例はまだ多くありません。そこで本イベントでは、デザインシステムの構築やAIワークフローの実践に豊富な経験を持つこぎそ氏をお迎えし、デザインハーネスの基礎から、具体的な実践事例までを紐解きます。 前半のLTでは、こぎそ氏よりデザインハーネスの基礎的な考え方を整理いただいた上で、Design.mdやMCP連携、デザインシステムとの接続といった実際のワークフローに落とし込んだ実践事例、そして「デザイナーの脳内をどう型化していくか」という方法論をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、AIが出力するデザインの評価軸や、人間が介在すべき領域の見極め、実作業のメイン環境の選び方など、デザインエンジニアの現場目線でさらに深掘りしていきます。 AIを活用したデザインワークフローに関心がある方から、デザインハーネスの導入を検討されている方まで、幅広いデザインエンジニアのご参加をお待ちしています。

  • AIでコード書く前に、要求・要件定義足りてる?ミノ駆動さんと改めて考える ドメイン駆動設計

    開催前

    AIでコード書く前に、要求・要件定義足りてる?ミノ駆動さんと改めて考える ドメイン駆動設計

    AIコーディングエージェントの進化により、コードを書くスピードはかつてないほど速くなりました。しかし、いくらAIで早くたくさん開発できたとしても、初手の要求・要件定義が十分にできていなければ、結局は使われない機能を量産してしまうのではないでしょうか。 AI時代において、設計や実装の多くはAIに置き換わりつつあります。だからこそ、人間の価値は「問題を定義し、発見する」ことにシフトしていく——そう考えると、要求・要件定義の重要度はこれまで以上に増してきています。しかし、普段の業務で要求・要件定義に本格的に取り組んだ経験がないエンジニアの方も多いのが現状です。 そこで本イベントでは、前回ご好評いただいた「AI時代×ドメイン駆動設計」に続く第2弾として、ミノ駆動氏を再びお迎えし、AI時代だからこそ向き合うべき要求・要件定義の考え方と実践を紐解きます。 前半のLTでは、ミノ駆動氏より、エンジニアに今後求められる「具体→抽象」の思考力、目的を起点とした設計の考え方、そして明日から始められる要求・要件定義の第一歩についてお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、「Claude Codeに頼めばよしなにやってくれるのでは?」という率直な疑問から、要求・要件定義は誰が書くべきか、優秀なエンジニアの要求・要件定義は何が違うのかなど、現場目線でさらに深掘りしていきます。 「AIにコードは任せられるようになったけど、その前段階をどうすればいいかわからない」という方にこそ参加いただきたいイベントです。

  • AI時代、プロダクトを広めるためにエンジニアは何ができる?GTMエンジニアリングの基礎と実践

    開催前

    AI時代、プロダクトを広めるためにエンジニアは何ができる?GTMエンジニアリングの基礎と実践

    AIの進化によってプロダクト開発のハードルが下がった今、企業の関心は「いかに良いものを作るか」から「どうやって市場に届け、ユーザーに使ってもらうか(Go-To-Market)」へとシフトしています。 こうした変化の中で、海外のAIスタートアップを中心に急速に注目を集めているのが「GTM(Go-To-Market)エンジニア」です。 営業でも、マーケターでも、単なる開発エンジニアでもない。 かつて10人のチームで回していた営業・マーケティング・オペレーションの設計からAIによる自動化までを、1人で主導する新たな役割です。 しかし、日本ではまだ認知が広まっておらず、「GTMエンジニアって具体的に何をしているのか」をイメージできている方はほとんどいないのが現状です。 そこで本イベントでは、GTMエンジニアリングの研究・発信を行う中村氏と、GTMエンジニアとして実践されているnumashi氏をお迎えし、海外での動向から日本での実態まで、GTMエンジニアという仕事の全体像を紐解きます。 前半のLTでは、お二人にそれぞれの視点からGTMエンジニアの役割や実際の業務内容、海外と日本での位置づけの違いについてお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、どんな方がGTMエンジニアに向いているのか、単なる効率化で終わらせず売上に繋げるには、日本の組織での最初の一歩など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 エンジニアとしての新たなキャリアの可能性を探している方から、GTMエンジニアリングに興味がある方まで、幅広いご参加をお待ちしています。

  • AI時代 Drizzle?Kysely?Prisma? kennさん・cojiさんと語るORM選定

    アーカイブ公開中

    AI時代 Drizzle?Kysely?Prisma? kennさん・cojiさんと語るORM選定

    AIコーディングエージェントの活用が進み、多くの実装や技術選定をAIに委ねられる場面が増えてきました。そうしたなかでも、データベースを扱うORMの選定については「さすがにここだけは自分の手で決めておこう」と考えているエンジニアの方も多いのではないでしょうか。 しかし、従来の選定理由を振り返ってみると、その多くは「型補完がどこまで効くか」「どれだけ直感的にコードが書けるか」といった書き味(DX)や手厚い型サポートにあったのではないでしょうか。AIがコードを書くことが当たり前になった今、「人間にとっての書きやすさ」を軸にした技術選定のあり方には、少しずつ変化が生じ始めています。 では、もし仮にORMの選定すらもAIに任せてみようとしたとき、エンジニアとして最後まで人間が判断しなければいけない業務とは、一体どこにあるのでしょうか。 そこで本イベントでは、Drizzleを活用されているKenn Ejima氏と、Kyselyを使われている溝口(coji)氏をお迎えし、AI時代におけるORM選定の考え方と、「本当に考えなくていいこと」と「実はまだ考えるべきこと」の境界を紐解きます。 前半のLTでは、お二人にそれぞれのORM選定の背景や、AIとの付き合い方を含めた現在の開発スタイルについてお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、DBスキーマをAIにどこまで任せるか、マイグレーションの管理、DB選定の重要性など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 「ORMは自分が選ぶもの」と自然に思っていた方にこそ、これからの技術選定の軸を一度立ち止まって考えるきっかけになるイベントです。

    開催日:

    2026年9月9日(水)19:00~20:00

  • それ、本当にClaude Codeじゃないとダメ?より安全でラクに使えるCowork公開デモ

    アーカイブ公開中

    それ、本当にClaude Codeじゃないとダメ?より安全でラクに使えるCowork公開デモ

    いま、AIを活用した業務効率化の文脈で「Claude Code」が大きな注目を集めています。しかし、いざ導入しようとすると、セキュリティ面の懸念や権限管理のハードルから、気軽に使えないケースも多いのではないでしょうか。 Coworkは、非エンジニアでも簡単に安全に扱えるよう作られた機能です。そして実は、日常の業務領域であれば「Coworkで十分にカバーできる」だけでなく、想像以上の範囲まで自動化できることは、まだあまり知られていません。 そこで本イベントでは、メルカリで生成AI推進を担当されているハヤカワ五味氏をお迎えし、Coworkを使った業務自動化の実際を、公開デモを交えてわかりやすくお伝えします。 前半のLTでは、ハヤカワ氏よりメルカリでの判断基準をもとに「なぜClaude CodeはNGになりがちで、なぜCoworkなら安全なのか」を解説いただいた上で、Coworkの基本的な機能をご紹介いただきます。 続く公開デモでは、実際にCoworkを使ってワークフローを構築する様子をお見せいただきます。数分でワークフローが完成する手軽さや、Gmail等の外部サービスとセキュアに連携できるポイントなど、実演を通じて具体的なイメージをお届けします。 後半のディスカッションでは、セキュリティの考え方や社内導入の進め方など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 「自分の業務をAIで自動化してみたいけど、何から始めればいいかわからない」という方にこそ参加いただきたいイベントです。

    開催日:

    2026年8月26日(水)19:00~20:00

転職に役立つノウハウ

もっと見る
無料登録して求人を見る