最終更新日:2020/09/22

≪この記事で紹介するPythonエンジニア転職エージェント一覧≫
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DAI
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。

DAI
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。

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。

DAI
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。

DAI
しかし、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。

  • YouTube
  • Instagram
  • Dropbox
  • Pepper(ソフトバンクのヒューマノイドロボット)

ちなみに、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!

DAI
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。

DAI
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。

DAI
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。

DAI
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。

DAI
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の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。

DAI
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。

DAI
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」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み、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。

DAI
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。

「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、

  • Python以外の言語が書けることが望ましい
  • 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

というのが現状としてあります。

DAI
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。

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。

DAI
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。

DAI
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。

DAI
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・年収はより高いと言えます。

DAI
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。

DAI
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。

DAI
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。
【2020年最新】Pythonや機械学習を学べるプログラミングスクール厳選3つ

Pythonエンジニアの求人数は?

決して多いわけではない。しかし、増加傾向にある

DAI
上で年収相場の話をした際にあったように「Pythonエンジニア」の求人数は昨年比で1.7倍に増加しています。

また、経済産業省の推定(IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果)では、AI業界において約4.8万人以上不足するだろうと予測されています。

これに加え日本ではまだまだですが、海外では人気があり、ビッグデータ、データサイエンティスト等、将来性・需要が伸び続ける事はわかります。

DAI
もしAI業界に興味がある方ならこちらの記事がより参考になると思います。
【実例つき】AIエンジニアに未経験からなる方法【3パターンある】

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3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!

株式会社レバテックが運営しているレバテックキャリアは、IT業界での転職では文句なしの強さを誇ります。ホームページトップに掲げられるのは、「エンジニア・クリエイターの価値を高める。正社員・派遣・業務委託エージェント」。

綿密な企業ヒアリングを元に更新される5,000件以上の専門求人の中から、自分に合った条件で探すことができます。

IT業界の転職や専門領域について豊富な知識を持ったキャリアアドバイザーが、内定に向けてフルでサポートしてくれるので、初めての転職や業界変更でも心強いことこの上なしです!

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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。

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ワークポートの特徴は未経験からのIT・WEB業界への求人に強い!

ワークポートは他のIT系の求人を扱っているエージェントよりも、未経験者向けの求人が充実がしているのが特徴です。

というのも、未経験からIT業界に転職しようとすると以下のような問題があります。

  • IT特化の専門型エージェントは、経験者向けの転職案件などが多い
  • 逆に大規模な総合型エージェント経由だと、担当者が必ずしもIT業界の知識が豊富なわけではない
DAI
そのため、ワークポートは未経験からIT業界に転職を考えているという方にはぴったりのエージェントという訳ですね。
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フリーランスという選択

転職の他にフリーランスとして独立するという選択肢もあります。

DAI
昨今の情勢から在宅・リモートワークをしたいという方は多いと思います。
  • 報酬交渉ができる
  • 受注する案件を自分で選べる
  • 働き方を自分でマネジメントできる

などフリーランスのメリットはたくさんあります。もしフリーランスの働き方に興味がありましたらしたの記事を参考にしてみてください。

Pythonの案件でフリーランスエンジニアはリモートワーク可能?案件内容は?など詳しく解説!【単価相場・案件傾向】

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。

DAI
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るのですが、Pythonエンジニアの転職についても例外ではありません。

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のために未経験からエンジニアを目指す人に知っておいて欲しい事をまとめました。

DAI
エンジニア転職に興味のある未経験の人は、以下のぜひ一度目を通してみてください。
エンジニアに未経験から転職するためにやること3か条【知らないと後悔します】

【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3つです。ぜひ一度、求人を色々見てみましょう!