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Pythonフリーランスの求人案件の特徴

プログラミング言語「Python」は

  • 少ないコード量で簡単にプログラムがかける
  • コードが読みやすい

といった特徴があります。そのため、現在、他のプログラミング言語の経験があるエンジニアにとっては専門的な知識がなくても学びやすい、習得がしやすい言語のひとつです。また、最近ではPythonを扱えるエンジニアの求人は増えてきています。

Googleの調査によるプログラミング言語のシェア率でもJavaを抜いて1位となった「Python」。企業でもこの言語を扱えるエンジニアは即戦力にもなります。

「Python」のみしか会得していないフリーランスエンジニアでも、様々な案件に携わることができます。この言語は先進的な分野であるAI開発やデータ解析で使用されることも多い言語でもあります。

よって、これから先さらに需要が高まることが見込まれるプログラム言語でもあるということです。

Pythonの求人情報

Pythonを扱うエンジニアには、どのような案件があるのでしょうか?

ここでは、求人業界の特徴や働き方、求人案件で必要とされるスキルについてまとめていきます。

Pythonの求人でみられる業界の特徴

Pythonの知識を求められる求人では、現在は主にWebアプリ開発での現場が中心となっています。中にはPythonの知識を活かしたデータ抽出やデータ解析の案件もあり、様々な業界での活躍が期待できるでしょう。元々は他言語での運用をしていた企業も、Pythonに切り替えてエンジニアを積極的に採用するようにもなっています。

その点では、今後ますます求人が増えていく言語といえるでしょう。

Pythonを扱うフリーランスエンジニアの働き方

フリーランスエンジニアは常駐と在宅を自由に選べる特徴がありますが、Pythonを扱うフリーランスエンジニアの場合、常駐と在宅を自由に選べる企業はまだそこまで多くない現状があります。

なぜなら、プロジェクトにおいては「エンジニア・ディレクター・デザイナーなどがなるべく近くにいてほしい」という実情があるからです。そうなると、自ずと常駐が多くなります。

求人案件の必須スキルにも挙げられるPythonのフレームワークについて

Pythonで仕事をするうえで、重要なのがフレームワークです。

現在主流のフレームワークを挙げると「Django」や「Flask 」があります。

また、この他にもフレームワークがあり、どのフレームワークで進行するかは企業ごとに違いますし、自分が使えるものが合うとは限りません。

現在、すでに多くのフレームワークがありますが、様々な企業で積極的に採用しているフレームワークは「Django」です。

求人情報にも記載している企業が多く、また世界的にも多く利用されているフレームワークです。国内企業シェア率はNo.1ともいえるでしょう。

上記で挙げた「 Flask」も代表的なフレームワークのひとつです。「Django」より軽量ところが特徴としてあります。このどちらのフレームワークを選択すればいいかというと、フリーランスエンジニアとしての活躍を望むのであれば、企業での採用率が高い「Django」を積極的に使用できるようにするほうが、選べる求人が多くなります。

Python案件の市場について

日本国内でPythonが使用され始めてきたのは比較的最近の出来事です。

そのため、既存の開発から他言語と並行して求人がされているものが多くなっています。

ただし、Pythonの特徴として、ライブラリが実用的なため開発を高速化できる、というメリットがあります。この利点を活用し、スタートアップ案件にPythonを積極的に採用する企業が増えているのです。

既存の企業からPython案件のある企業に転職するエンジニアというケースが多く、後からPython案件の求人を出す企業も増えてきています。

また、Pythonエンジニアの報酬は携わる案件によって様々です。

まだPythonエンジニア自体の数が少なく、引く手あまたな部分があるため他言語のエンジニアよりは高めの印象を受けます。ですが、携わる業務がWebアプリケーションか、それともAI開発や自然言語学習かによって違ってきます。後者であるAI開発や自然言語学習は専門知識が必要で、現在注目されつつある分野でもあるため、割合として希少とされ報酬が高い傾向にあります。

ただ、Webアプリケーション分野のほうが、求人数が多く、上場企業からの求人も積極的に出されているというのが実情です。

いずれにせよ、自分が携われる分野を広くしておくと、働き方で選ぶこともできるようになります。

Pythonの求人で好案件の仕事をするために必要なこと

Pythonの求人案件で必要とされている仕事としては、主にWebアプリケーション開発や機械学習方面が主な分野です。

その2つの分野は似ているようで違う分野です。

高案件の仕事を目指すなら、専門性の高い案件に参画しよう

まず、Webアプリケーション分野はかなり多岐に渡っており、それだけに求人数もかなり多いです。様々な企業がWebアプリケーション開発にPythonを採用し始めているため増えてきているようです。

一方で、機械学習となると一部の企業に限られ、また統計学などデータサイエンティストとしての知識を求められることもあります。

後者のほうがより専門性が高く、なおかつ将来性があるという点では高額な案件になることが多くなっています。

どちらも扱える、となればスキルとしては完璧でしょうが、自分が今までに積んできたキャリアでどのような案件に携わるか、あらかじめ設計していくといいでしょう。

もちろん、先鋭化したほうがよりキャリアが積みやすいです。なぜなら、経験が多いほうが企業としては積極的に採用したくなるからです。

好案件を獲得するためには言語の知識を深めよう

Python以外の言語も会得しているとかなり重宝されます。

というのも、まだ既存の企業ではPythonに切り替えたばかりの企業も多く、積極的な求人が増えてきたとはいえ他言語を併用しているのが現実です。

そういった技術も持っていると、多様な案件を選ぶことができるため、好案件も獲得できます。

好案件を獲得するためにはフレームワークの知識を深めよう

Pythonに特化するという方は多様なフレームワークを使用できるようにスキルを会得するのも一つの手です。

例えば、Webフレームワークの「Django」は確かに企業でのシェア数がかなり高いです。

しかし、他のフレームワークを採用している企業がない訳ではなく、一つだけに特化していると選べないことがあるというのが現状です。

そのため、市場に合せたフレームワークの知識も深めていきましょう。

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