Offers 複業転職/フリーランス求人・案件 相場Updated : 2021/05/15 05:42

平均時給

4,193.8

中央値時給

4,000.0

最高時給

10,000.0

週間平均稼働日数

2.7

(84h)

複業転職/フリーランス求人・案件の週間平均稼働日数は、2.7日(84h)です。

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      週5時間〜

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      React, TypeScript, Go, GCP

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    • 雇用形態

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GCP案件・求人の平均単価・稼働時間

Offersでの単価・稼働時間の傾向をご紹介します。

2021年4月現在、Offersで募集しているGCP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:6250円
  • 上限時給の平均:5725円
  • 下限時給の平均:3675円
  • 最低時給:2000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:156時間
  • 下限稼働時間の平均:57時間
  • 最小稼働時間:10時間

他言語と比べると、案件数はやや多い傾向である一方、案件の報酬金額については、上限報酬金額は平均と比べて高めである一方、下限はやや高めとなっています。また、案件の稼働時間については上限・下限ともに短めです。

GCP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。

  • インフラエンジニア・SREエンジニア案件・求人
    • プロダクト:フードシェアリングサービス開発
    • 稼働時間/月:20
    • 雇用形態:業務委託
    • 技術スタック:Ruby on Rails,React,GAE,MySQL,Ruby,JavaScript,GCP,Firebase
    • 備考:平日夜稼働可、土日稼働可。
  • CTO案件・求人
    • プロダクト:小売サービス開発
    • 稼働時間/月:20
    • 雇用形態:業務委託
    • 技術スタック:Laravel,GCP,CakePHP,Azure,AWS
    • 備考:平日夜稼働可、土日稼働可。
  • 機械学習エンジニア案件・求人
    • プロダクト:webエンジニア向けローコードサービス開発
    • 稼働時間/月:40
    • 雇用形態:正社員(業務委託からスタートOK)
    • 技術スタック:Go,Node.js,React,C#,Java,GCP,Ruby,Vue.js,JavaScript,C++,Python,AWS
    • 備考:平日夜稼働可、土日稼働可。

月の稼働時間としては、下限の平均値が41時間程度になっています。

GCP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GCP案件の平日夜稼働がOKな案件は全体の31%、週末稼働がOKな案件は全体の31%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50%あり、全体平均(58%)と比べると少なめな傾向があります。

GCP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17%、週2以下の案件は全体の51%、週3以下の案件は全体の3%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少なめな傾向にあることがわかります。

GCPの週1案件の例

OffersのGCPの週1案件には次のような案件があります。

  • CTO案件・求人
    • プロダクト:小売サービス開発
    • 稼働時間/月:20
    • 雇用形態:業務委託
    • 技術スタック:Laravel,GCP,CakePHP,Azure,AWS
    • 備考:平日夜稼働OK。土日稼働OK。
  • サーバーサイドエンジニア案件・求人
    • プロダクト:シェアサイクル開発
    • 稼働時間/月:32
    • 雇用形態:正社員(業務委託からスタートOK)
    • 技術スタック:UX,Firebase,Go,Kotlin,iOS,BigQuery,UI,IoT,GCP,Android,Swift
    • 備考:UX,Firebase,Go,Kotlin,iOS,BigQuery,UI,IoT,GCP,Android,Swift
  • フロントエンドエンジニア案件・求人
    • プロダクト:副業・転職プラットフォーム開発
    • 稼働時間/月:40
    • 雇用形態:業務委託時間以上
    • 技術スタック:Vue.js,Python,Ruby,AWS,JavaScript,Ruby on Rails
    • 備考:平日夜稼働OK。土日稼働OK。

GCP案件・求人の市場・将来性

GCPを始めとするクラウドサービス業界は、市場を拡大し続けています。MM総研のリサーチ結果では、2019年度のクラウドサービスの市場規模は2兆3572億円で、前年度比21.4%増と大きく増加しています。

2024年までの市場全体の年平均成長率(CAGR)は18.4%と高水準になる見通しであり、市場規模は、5兆3970億円になると予想されています。そのため、将来的にも活用事例や案件の増加・多様化が期待できるツールと言えるでしょう。

出典:クラウドサービスの市場推移

また、過去5年間の検索数の推移を見てみると、上昇傾向であることがわかります。

出典:GoogleTrends

GCPの将来性についてのポジティブな意見には安定したインフラ環境があるというものやスピードと安定性というものがあります。

一方、ネガティブな意見としては日本語対応が遅れていることが挙げられています。

GCP案件・求人に役立つ資格・勉強方法

アソシエイト認定資格

アソシエイト認定資格はAssociate Cloud Engineerとしての職務を認定するためのものです。この試験では、下記に関する知識やスキルが出題されます。

  • クラウド ソリューション環境の設定
  • クラウド ソリューションの計画と構成
  • クラウド ソリューションのデプロイと実装
  • クラウド ソリューションの安定稼働の実現
  • アクセスとセキュリティの構成

この試験を通過すると、アプリケーションのデプロイ、オペレーションのモニタリング、エンタープライズ ソリューションの管理ができるようになります。

概要

  • 費用:125ドル(税別)
  • 試験時間:120分
  • 言語:日本語、英語、スペイン語、インドネシア語
  • 推奨される経験:6か月以上の Google Cloud の実務経験
  • 公式HP:アソシエイト認定資格

プロフェッショナル認定資格

プロフェッショナル認定資格は3つの区分の中で最も難易度が高く、設計、実装、管理における熟達を目指すためのものです。以下の8種類があります。

  • Professional Cloud Architect:ビジネス目標を推進するソリューションの安全で信頼性の高い設計、開発、管理
  • Professional Cloud Developer(β版):Google の推奨する実践方法とツールでのアプリケーション開発
  • Professional Data Engineer:データの収集、変換、公開および、データ処理システムの設計、構築、運用化、保護、モニタリング
  • Professional Cloud DevOps Engineer:開発チームと運用チームの協力関係による開発プロセスの効率的な運用管理
  • Professional Cloud Security Engineer:安全なインフラストラクチャの設計、開発、管理
  • Professional Cloud Network Engineer:GCPでのネットワーク アーキテクチャ実装、管理
  • Professional Collaboration Engineer:エンジニアリングとソリューションの視点を持ち、具体的な構成、ポリシー、セキュリティ対策に落とし込む
  • Professional Machine Learning Engineer:機械学習モデルの設計、ビルド、製品化

GCPを利用した実務経験を1年以上、エンジニアとしての実務経験を3年以上あることが推奨されています。

概要

  • 費用:200ドル(税別)
  • 試験時間:120分
  • 言語:Professional Collaboration Engineerのみ日本語対応あり
  • 公式HP:プロフェッショナル認定資格

GCPの特徴

GCPは、Googleが提供するクラウドコンピューティングサービスで、Google Cloud Platformの略です。Google内で使用されているテクノロジーが用いられているため、データ解析や機械学習など、Googleの強みが活かされているクラウドサービスと言えるでしょう。

公式HP:Google Cloud Platform

GCPのメリット

GCPには、いくつものメリットがあります。

  • BigQueryやAutoMLなど、機械学習・分析に特化したサービスが強力。BigQueryは扱えるデータ規模が大きく、テラバイト、ペタバイトにも規模感にも対応可能(金額はかかる)。AutoMLは機械学習分野で一歩抜きん出ている。訓練データを入れるだけである程度洗練された学習結果が出てくる。
  • 低コストでの運用が可能なしくみがある。秒単位で課金されるため、柔軟な運用ができる。長期間の場合は自動的に30%オフになる
  • インスタンスの作成が早い
  • 急激なトラフィック増加にも耐えられる
  • 独立したロケーションのデータセンターを持っているため、データセンター型の障害や災害に強い
  • GAEなどの1プログラムを動かすサービスが用意されていて小規模開発にも向いている
  • 世界のどこからでも同じ様にアクセスできる環境を作りやすく世界展開に向いている

GCPのデメリット・リスク

GCPは、AWSのサービスと比較されたデメリット・リスクがいくつかあります。

  • AWSと比べて、コンソールでの設定がわかりづらい(クラウドランで破産した事例も)
  • マネージドDBがMySQLしか提供されていない(AWSはPostgerSQL、Mariaなどが選択できる)
  • マネージドな領域ではAWSに比べて不足分がある
  • 技術的な記事がAWSに比べると少ない。日本語の公式ドキュメントが少ない
  • 有償サポートが手厚くない
  • 権限制御がしづらいため、セキュリティを重視する場合は選ばれにくい

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