Pythonエンジニアに転職するために押さえておきたい転職市場について
最終更新日：2020/07/03
こんにちは、DAIです。
プログラミングの本を出版したりSNSで情報を配信したりしている僕ですが、最近は仕事として転職相談を受けています。
僕は新卒で会社員になった後、転職とフリーランス転向を経験しているのですが、エンジニアの人からの転職・キャリア相談は多いですね。
今回は、「Python系エンジニアの転職ってどうなんだろう？」と気になっている人のための記事を書いていきます！
- Pythonエンジニアに必要なスキルセット
- Pythonエンジニアの年収（プロジェクト規模別）
- Pythonエンジニアの市場価値
- Pythonエンジニアに転職するために見ておきたいおすすめ転職サイト
以上のような情報をまとめました。Pythonエンジニアへの転職を目指す人におすすめです。
目次
前提知識のおさらい：「Python」ってどんな言語？
転職の話に入る前に、コンピュータ言語「Python」の基礎知識を軽くおさらいしておきましょう。
- PythonといえばAI・機械学習に使われるプログラミング言語
- Google社内での利用言語の1つとして有名
- 海外では人気が高いが、日本での人気はまだ過渡期にある
- バージョン2.7とバージョン3がまだまだ混在している（2019年秋現在）
- 学習コストは比較的低く、初心者でも挫折しにくい言語
Pythonと聞けばAIを思い出す人も少なくないのではないでしょうか。
Pythonは、RubyやPHPと同じようにサーバーサイドで使われる言語の一つですが、機械学習の分野で圧倒的なシェアを誇っています。現時点では、日本国内よりは海外でより人気の高い言語ですね。
日本国内でも、機械学習ブームの到来によってPythonの知名度や需要が上がってきました。が、PHPやRubyに比べると、一般的になってきたとはまだまだ言い難いのも事実です。
機械学習系のサービスやシステムを使う会社では、Pythonを扱えるエンジニアを募集している場合が多いですが、機械学習と接点のない会社はそれほどPythonエンジニアを必要としない傾向があります。
ちなみに、
- YouTube
- Dropbox
- Pepper（ソフトバンクのヒューマノイドロボット）
これらのサービスにはPythonの技術が使われています。AI・データサイエンス系でシェアの大きい言語であることがわかりますね！
学習コストに関して言うと、他のプログラミング言語と比べて特別難しいわけではありません。PHPと同じか、少しだけPHPより難しいくらいの難易度と言われています。言語体系も比較的わかりやすいと言われているので、初学者でも挫折せずに学べる「とっつきやすい」言語だと言えるでしょう。
Pythonエンジニアに必要なスキルセット
前提知識のおさらいが済んだところで、Pythonエンジニアに必要なスキルを確認していきましょう。
Python以外の基本的な開発言語も抑えておくと転職に有利
Pythonのコードを実際に書いて開発ができることはもちろんですが、転職市場では、Pythonができるだけでは十分だとは言えないでしょう。
前述の通り、Pythonは機械学習の分野ではピカイチの言語ですが、日本では、サーバーサイドの言語として一般的なのはまだまだPHPやRuby、JavaScriptなどです。多くの開発現場で使われている、これらの言語も使いこなせた方が、転職では有利になります。
また、データベースの基礎知識もあった方がいいのでSQLも書けるとなお良し。
システム開発に関わるエンジニアとして就職するのであれば、Python以外のメイン言語も使えた方がいいということですね。
- PHP、Rubyなどのサーバーサイド言語
- SQLなどのデータベース言語
プロジェクトにもよりますが、雇われのエンジニアの場合、必ずしもPythonだけで開発ができるというわけではないことがあります。
できるだけ守備範囲を広げて、どんな場合も重宝される人材になると高評価で、転職にも有利になります！
転職活動の前にAI系・データサイエンス系の知識をつけておくと安心
知っての通り、Pythonは人工知能・機械学習系の分野の第一線で使われている開発言語です。
Pythonがメインで使われる開発プロジェクトは、当然ながら機械学習系領域に根ざしたシステムやサービス構築を行なっている場合がほとんど。
ただPythonを書けるだけでなくデータサイエンスに関する知識を持っておくと、実戦で大いに役立ちます。データ分析の手法を知っているエンジニアと知らないエンジニアとでは、後者の方がちやほやされて当たり前ですよね。
- 調査内容の企画・設計
- 適切なデータの選定
- Pythonでのデータ加工・整形
- Web APIやスクレイピングの知識を使ってのデータ分析
以上のようなスキルがあると心強いです。
Pythonをただ書けるという以前に、意味のある調査や分析を行うためにはどのような前準備がいるのか、ぜひ知っておいてください。同じコードを書いても出てくるものの質が段違いに違うはず。
機械学習系プロジェクトの開発エンジニアになった時にも、現場で役立ってくると思います。
Pythonエンジニアの年収相場は？言語別ランキングでは第●位
年収ランキングを見るとPythonはまだまだ儲かる
国外では人気を伸ばしているPythonも、日本ではまだまだ途上と聞き、年収相場が心配になってきた人もいるかもしれません。が、実際は年収相場が低いわけでもありません。
開発言語別収入ランキングを見ると、PythonはGo、Scalaに続き第3位をマーク。
3位の「Python」と6位の「R」は、研究機関の研究者やデータサイエンティストによく利用されており、機械学習や統計分析の活用が進むなか、さらに需要が高まると見られます。また、「Python」の求人数は昨年比で1.7倍に増加しています。（求人検索エンジン「スタンバイ」調べ）
（出典：2019年プログラミング言語別年収ランキング（ビズリーチ））
機械学習市場が盛り上がり始めたのに合わせてPythonエンジニア需要が拡大したうえ、まだまだ母数がそれほど多くないこともあり、収入相場は高めなのです。
プロジェクトによって年収には幅がある
そうは言っても、プロジェクトや会社、スキルが違えば年収に開きがあるのも事実。
求人の例を少し見てみるだけでも、それなりに幅があることがわかりますね。
- 機械学習基盤構築エンジニア（333万円〜）
業務内容：アプリケーションの投入／運用、基礎構築
必須条件：スキルを書ける - システムエンジニア（300万〜500万円）
業務内容：Webアプリの開発、要件定義やメンバー管理・手を動かしての開発
必須条件：オープン系言語を用いた開発経験（2年以上） - システムエンジニア（450万〜650万円）
業務内容：自社基盤システム、自社サービス、受託システムの企画、提案、開発、保守、運用
必須条件：Webシステム開発経験（3年以上）
「Pythonが扱えること」が必須条件ではなく歓迎要件に入っている案件は少なくありません。つまり、基本的にはPython以外の言語が書けることが望ましいとされ、さらにPythonもわかるとスキルセットとしては市場価値高いよ、ということです。
同じスキルで比較するならば、年収のベースを決めるのは最終的に業界だったり会社だったりします。が、とりあえず自分のスキルを上げてからできるだけ羽振りのいい会社（プロジェクト）を探す、という風に考えた方が良いと思います。
より多くの求人を見て年収を比較してみたい人は、求人サイトを覗いてみるとよりリアリティを持った情報に触れることができます。求人を見るだけなら登録は不要なので、レバテックキャリアやリクルートエージェントを一足先に覗いてみてはいかがでしょうか。
レバテックキャリアでPython案件を見る リクルートエージェントでPython案件を見るPythonエンジニア＝データサイエンティスト？市場価値は？
Pythonエンジニアの市場価値は、昨今のAI業界の伸びや収入相場を紹介してきたのでなんとなく想像できたでしょうか。
Pythonエンジニアには、キャリア的には2種類の方向性があると思っています。
- Pythonで開発を行うプログラマー
- Pythonでデータ分析を行うデータサイエンティスト
プログラマーとしての市場価値は、前述の通り、他のサーバーサイド開発言語のスキルがあった上でPythonも書けると付加価値がある、というイメージ。
一方データサイエンティストとしてPythonを扱う場合、職種はエンジニアではないため、必ずしも他の開発言語に詳しくある必要はありません。むしろ、統計学やデータ整形の知識などに重きが置かれます。よって、Pythonを手段としてデータ分析し、有益な調査結果を導き出すスキルが求められるというわけです。
データサイエンティストは、Pythonを記述して開発するというスキルよりも、データ分析の考え方や知見において特殊性が高く希少なため、市場価値はより高いと言えます。実際、年収の相場も高めです。
Pythonが使われるプロジェクトは、ほとんどの場合AI・機械学習系のプロダクトを作るプロジェクトです。機械学習をどう効果的に利用するか、という上流要件を定義する上では、データサイエンティスト的な知見はとても重要。
ひたすら手を動かして開発業務にあたるだけでなく、AI領域の上流で要件定義ができるPythonエンジニアはかなり強いです。
Pythonのコードが書けるようになる以上は、ぜひデータサイエンス系の知識をつけて欲しいところ。
Pythonは書けるけどそのあたりの知識には自信がない！という人は、AIやデータサイエンスの基礎を学べるプログラミングコースを受講することをおすすめします。
Python関係の知識をつける上でおすすめのスクールについては、以下の記事でまとめているので参考にしてみてください。
Pythonエンジニアに転職するなら利用したいおすすめ転職サイト
以上を踏まえて、いざ本格的にPythonエンジニアを目指すならば、まずは転職サイトで色々な求人を見てがんがんリサーチしてみてください。
僕がおすすめする転職サイト（転職エージェント）は、
こちらの2つです。特徴を紹介していきます！
IT業界での転職ならレバテックキャリアが強い！
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レバテックキャリアに1分で無料登録するリクルートエージェントの自慢は「さすが大手」な求人数
人材業界では天下一のリクルートが運営するリクルートエージェントは、やはり圧倒的な求人数が魅力。
非公開求人の数はなんと20万件。Pythonエンジニアを募集する案件の母数も多く、さまざまな求人を比較できますね。
1分の登録で膨大な求人データベースにアクセスできるようになります。Pythonエンジニアやデータサイエンティストとしての必須経験やスキル、年収を知るにも十分な情報源なので、迷ったらとりあえずリクルートエージェントの求人を漁ってみるといいと思います。
リクルートエージェントに1分で無料登録する未経験でpythonエンジニアに転職するにはどうしたら？
Pythonが最近イケイケになりつつある言語だと知り、未経験だけどPythonエンジニアに転職したくなった人もいるかもしれませんね。今からPythonエンジニアに転職できたら、これからどんどん市場価値が上がっていく期待もできます。
未経験からエンジニアに転職する場合、転職に踏み切る前に勉強しておくべきと僕はあちらこちらで言ってい流のですが、Pythonエンジニアの転職についても例外ではありません。
未経験のエンジニア転職については、こちらの記事にまとめています。エンジニア転職に興味のある未経験の人は、ぜひ一度目を通してみてください。何も知らずに転職して「こんなはずじゃなかった！」と後悔する未経験エンジニアを救う内容になっています。
【まとめ】Pythonエンジニアに転職するなら心得るべきこと
Pythonエンジニアが携わるプロジェクトはAI・機械学習系の領域である場合がほとんど。
そんな事情もあり、Pythonでコーディングするエンジニアだけでなく、Pythonを手段としてデータ分析を行うデータサイエンティストも市場価値を高めています。
Pythonエンジニアに転職するならば、Pythonだけでなく
- PHPやRuby、SQLなどの一般的な開発言語
- AIや機械学習領域の知識
- データ分析や統計などのデータサイエンス系の知識
以上のようなスキル・知識があるとより有利に転職活動できたり、収入相場が上がったりします。
自分のスキルややりたいこと、目標収入などに合わせて転職先を探すにあたり、おすすめの転職サイト（転職エージェント）は、以下の2つです。ぜひ一度、求人を色々見てみましょう！
- レバテックキャリア……IT業界での転職に強い、エンジニア・クリエイター特化型転職サイト
- リクルートエージェント……20万件の求人数を誇る、国内最王手転職サイト
