| 実務経験1年未満・未経験 | 10〜30万円前後 |
| 実務経験1〜3年 | 40〜50万円前後 |
| 実務経験3〜5年以上 | 60〜70万円前後 |
本記事では、2024年12月時点で「フォスターフリーランス」で掲載中のおすすめPython案件を「新着」「高単価」「フルリモート」の3項目に分けて紹介いたします。
Python案件の最新の求人動向が理解できるので、ぜひチェックしてみてください。
新着のPython案件・求人
Pythonは、オランダのグイド・ヴァンロッサム氏により1989年に開発され、1991年に一般公開されたプログラミング言語です。
シンプルで分かりやすいコード構造と多彩な機能を持ち、様々な分野で幅広く利用されています。
Pythonはインタプリタ言語のため、実行時にコンパイルが不要で、動作確認をしながら開発を進められることから、エラーの早期発見や迅速な開発が可能です。
また科学技術やデータ分析、AI開発といった分野に適した豊富なライブラリとフレームワークが揃っており、複雑な計算も簡単に行えます。
さらに、Pythonはオープンソースで、世界中の開発者によって日々改良が加えられ、最新のPython3も現在進化を続けています。
2018年以降はプログラミング言語の人気ランキングで上位にランクインし、DX推進の動きとともに、業務効率化の手段としても活用されています。
長期就業可！【Python/GCP】データパイプライン設計/構築エンジニアの募集
| 単価/月 | 90～100万円 |
|---|---|
| 期間 | 2026-02-01 ～ 長期 |
| 案件概要 | マネジメント企業のデータ基盤チームにてプロダクトチームと連携しながら、 データドリブンな意思決定を支える基盤づくりを推進していただける方を募集しています。 ＜業務内容＞ ・データパイプラインの設計・実装・運用 ・データマート/データモデルの設計・構築 ・既存パイプラインのリファクタリング・パフォーマンス改善 ・運用を見据えた実装方針の提案・ドキュメント整備 ・障害対応・データ品質モニタリングの仕組みづくり ・プロダクトチームとの要件調整・仕様策定 ＜データ基盤の詳細＞ 概要: 社内プロダクトデータと、SNSプラットフォームデータを収集し、プロダクトへデータを連携する統合データ基盤 主な用途: クリエイターキャスティング、プロモーションレポーティング、機械学習用データセット提供 ユーザー: インフルエンサー、社内営業、データアナリスト ＜技術環境＞ クラウド: GCP (Terraform) DWH: BigQuery ETL/ELT: Cloud Composer (Airflow) / Apache Beam / Dataflow 言語: Python BIツール: Tableau / Redash バージョン管理: GitHub CI/CD: GitHub Actions 監視: Cloud Monitoring ＜就業時間＞ 10:00-19:00 |
【Python/Java】AIソリューション企業のフルスタックエンジニア募集
| 単価/月 | 80～100万円 |
|---|---|
| 期間 | 即日 ～ 長期 |
| 案件概要 | AIプロダクトを牽引するフルスタックエンジニアとして、以下の業務を担っていただきます。 ・システム開発・改善 ・特化型AIエージェントの開発 ・ビジネス要求の理解と実装 ・LLMを活用したプロダクト開発 ＜就業時間＞ 10:00-19:00 |
基本リモート！【Python/SQL】データ分析＜リーダー＞
| 単価/月 | 91～111万円 |
|---|---|
| 期間 | 2026-02-01 ～ 長期 |
| 案件概要 | データ分析基盤チームにご参画いただきます。 ＜業務内容＞ ・新しく立ち上げるサービスのリリースに向けてデータの収集、加工、可視化対応を行う ・既存のデータ抽出の移行や統合対応 ・マーケティング施策のための顧客データ基盤構築対応 ・仕様策定 ・要求の明確化 ・エンジニアのチーミング対応 ＜就業時間＞ 9:00～18:00 ※フレックス制度あり（コアタイム10:00～15:00） |
【フルリモート / React】AIセルフ研修プラットフォーム開発支援
| 単価/月 | 49～59万円 |
|---|---|
| 期間 | 即日 ～ 長期 |
| 案件概要 | 以下業務をご対応いただきます。 ・AIセルフ研修プラットフォームのフロント／バックエンド実装 ・既存プロダクト「AIロープレ」の改修・追加開発 ・新規開発領域の機能実装 ・要件定義書に基づく実装（FE / Python BE） ・単体／結合テスト ・社内メンバーとのオンライン仕様調整・レビュー対応 |
【TypeScript/Python】新規AIシステムのフルスタック開発
| 単価/月 | 60～70万円 |
|---|---|
| 期間 | 即日 ～ 長期 |
| 案件概要 | AI関連のサービスを提供している企業にて、3D関連技術を活用したヘルスケア業界向けSaaSの開発や それに付随した情報管理システムの開発を担当いただきます。 フルスタックエンジニアとして、プロダクト成長を考慮した新規機能開発、 およびユーザー視点から考えるUX向上を目的とした修正開発を行っていただきます。 ＜技術環境＞ ・言語/実行環境：TypeScript/Node.js ・フロントエンドFW：React, styled-components ・WebFW：express ・テストライブラリ：Jest, Testing Library, cypress ・インフラ：AWS（Lambda, DynamoDB, S3, Elasticsearch等） ・その他ツール：Slack, Notion, JIRA, Google Workspace ＜就業時間＞ 10:00-19:00 ＜服装＞ 私服 |
高単価のPython案件・求人
【Python、PyTorch】先端AI技術の社会実装におけるAIエンジニアリングリード支援
| 単価/月 | 133～153万円 |
|---|---|
| 期間 | 即日 ～ 長期 |
| 案件概要 | 複数の先端AI開発プロジェクトに横断的に参画し、 AIエンジニアリング責任者として設計・検証・品質管理・顧客説明をリードいただきます。 ＜業務内容＞ ・AI活用方針策定、AI要件定義・設計・開発（既存アセットのキャッチアップ含む） ・検証設計、検証の実行・分析、改善方針策定 ・エンジニアチームのマネジメント、成果物（コード・資料）の品質管理 ・PMとの連携、顧客への技術的説明 ・必要に応じて出社・客先訪問（頻度応相談） ・平日日中のMTG参加必須（調整可） ＜開発環境＞ ・Python ・PyTorch ・各種外部API / 検証環境 / クラウド基盤（詳細は面談時） |
SQL データエンジニア
| 単価/月 | 102～146万円 |
|---|---|
| 期間 | 即日 ～ 長期 |
| 案件概要 | 基盤の運用および改善業務をお任せいたします。 ※社内のデータ基盤ユーザーとのコミュニケーションが発生します ・ユーザーからの依頼および問い合わせ対応 ・ テーブル・ビュー追加/改修作業 ・ データ閲覧権限管理作業 ・ データパイプライン運用/改修作業 ・ Google Cloud設定変更作業 ・ 技術調査/検証作業 ・ その他運用改善に伴うツール開発/改修業務 ※※こちらの案件は現在募集を終了しております※※ |
【Python/TypeScript】Webアプリケーションエンジニア募集(名古屋)
| 単価/月 | 88～128万円 |
|---|---|
| 期間 | 即日 ～ 長期 |
| 案件概要 | 顧客サービスにおいて、解析のための情報を管理する基盤となるWebアプリケーションの開発、運用、 および改善を担当していただきます。 ＜業務内容＞ ・新規機能の設計、開発、テスト ・既存機能の改善、パフォーマンスチューニング ・データベースの設計、開発、運用 ・安定稼働のための運用保守、監視体制の構築 ・チームメンバーとの協調的な開発とレビュー |
【AI / Python】機械学習エンジニア募集
| 単価/月 | 100～120万円 |
|---|---|
| 期間 | 即日 ～ 長期 |
| 案件概要 | 以下をご対応いただきます。 ・ 機械学習・深層学習モデルの開発・評価 ・大規模データの前処理、特徴量設計、学習パイプライン構築 ・ LLM（大規模言語モデル）や生成AI の適用・カスタマイズ ・MLOps 基盤の設計・運用（モデルのデプロイ、監視、自動再学習） ・開発サービスにおける技術の特許出願の推進 ・プロジェクトチームと連携したサービス実装・PoC ・AI サービスを構築する全体設計・リード ※※こちらの案件は現在募集を終了しております※※ |
基本リモート！【Python/SQL】データ分析＜リーダー＞
| 単価/月 | 91～111万円 |
|---|---|
| 期間 | 2026-02-01 ～ 長期 |
| 案件概要 | データ分析基盤チームにご参画いただきます。 ＜業務内容＞ ・新しく立ち上げるサービスのリリースに向けてデータの収集、加工、可視化対応を行う ・既存のデータ抽出の移行や統合対応 ・マーケティング施策のための顧客データ基盤構築対応 ・仕様策定 ・要求の明確化 ・エンジニアのチーミング対応 ＜就業時間＞ 9:00～18:00 ※フレックス制度あり（コアタイム10:00～15:00） |
フルリモートのPython案件・求人
長期就業可！【Python/GCP】データパイプライン設計/構築エンジニアの募集
| 単価/月 | 90～100万円 |
|---|---|
| 期間 | 2026-02-01 ～ 長期 |
| 案件概要 | マネジメント企業のデータ基盤チームにてプロダクトチームと連携しながら、 データドリブンな意思決定を支える基盤づくりを推進していただける方を募集しています。 ＜業務内容＞ ・データパイプラインの設計・実装・運用 ・データマート/データモデルの設計・構築 ・既存パイプラインのリファクタリング・パフォーマンス改善 ・運用を見据えた実装方針の提案・ドキュメント整備 ・障害対応・データ品質モニタリングの仕組みづくり ・プロダクトチームとの要件調整・仕様策定 ＜データ基盤の詳細＞ 概要: 社内プロダクトデータと、SNSプラットフォームデータを収集し、プロダクトへデータを連携する統合データ基盤 主な用途: クリエイターキャスティング、プロモーションレポーティング、機械学習用データセット提供 ユーザー: インフルエンサー、社内営業、データアナリスト ＜技術環境＞ クラウド: GCP (Terraform) DWH: BigQuery ETL/ELT: Cloud Composer (Airflow) / Apache Beam / Dataflow 言語: Python BIツール: Tableau / Redash バージョン管理: GitHub CI/CD: GitHub Actions 監視: Cloud Monitoring ＜就業時間＞ 10:00-19:00 |
フルリモート！【ITコンサル/PM】コンサル事業部のAIコンサル/SIerバックグラウンド
| 単価/月 | 100～120万円 |
|---|---|
| 期間 | 即日 ～ 長期 |
| 案件概要 | AI受託開発のプロジェクトで、世界トップクラスの社内AIエンジニアたちと並走し、 要件定義・PMOをご担当いただきます。 ＜業務内容＞ ・顧客要望とAI技術とをつなぐ要件定義 ・顧客へのソリューション提案/プロジェクトマネジメント ・社内のAIエンジニアを巻き込んだプロジェクトの牽引 ＜案件・プロジェクト事例＞ ・建設業界向け見積もり自動作成AIの開発 ・建設業界向け設備DB自動構築AIの開発 等 ＜備考＞ ・事前課題がございます。 |
長期就業可！【LAMP環境/PHP】電気・ガス事業/顧客管理システムリプレイス支援
| 単価/月 | 55～65万円 |
|---|---|
| 期間 | 2026-02-01 ～ 長期 |
| 案件概要 | 電力・ガス事業を提供する企業にて、下記作業をご対応いただける方を募集しています。 ・既存システムの問題点洗い出し、改善提案 ・現行システムのリプレイス業務 ・MySQLのバージョンアップ ・PHPのバージョンアップ ＜開発環境＞ ・Linux, PHP, Apache, MySQLのシンプルなLAMP構成 ・大部分はフルスクラッチだがAPIのみlaravelフレームワークを使用 ・インフラ面はEC2,RDSを使用 ＜就業時間＞ 10:00-18:30 |
大手SIer向けAWSリードエンジニア
| 単価/月 | 75～85万円 |
|---|---|
| 期間 | 即日 ～ 長期 |
| 案件概要 | ▼PJ内容 AWS社内でのTFC（TechforCommunity）活動に精通した人材を対象に、社内で同様の技術コミュニティ活動を推進するプロジェクト。 社内プラットフォーム領域の知見を強化、社員の技術共有やナレッジ拡散をリード、クラウドネイティブ環境への適応支援を行います。 ▼主な業務 ・AWS社での（2～3年）経験を活かして、社内技術コミュニティに類した活動をリードする |
【10時スタート・中長期案件】金融IT業界向け社内インフラ運用・改善
| 単価/月 | 66～76万円 |
|---|---|
| 期間 | 即日 ～ 長期 |
| 案件概要 | ▼PJ内容 東証プライム上場の金融系SIerにて、社内向け生成AI基盤およびCICD基盤の運用・エンハンスを担当します。 Azure/AWS環境下でCopilotやChatGPT等の最新技術に触れられ、単なる運用に留まらず改善提案も歓迎される環境です。 モダンな技術スタックを用いた社内ITサービスの品質向上に貢献できる、やりがいのあるポジションです。 ▼主な業務 ・社内向け生成AI基盤（Azure/AWS）およびラップAPIの運用・エンハンス ・生成AIサービス（Copilot/ChatGPT等）の機能調査、ドキュメント作成、利用促進 ・社内向けCICD基盤の運用保守、バージョンアップ、およびユーザー問合せ対応 ▼開発環境 ・言語：Shell、その他スクリプト言語 ・その他：Azure, AWS, GitHub, Copilot, ChatGPT, CICD |
Pythonのフリーランス案件について
ここからは、Pythonのフリーランス案件について詳しく紹介します。
Python案件の単価相場
冒頭でも紹介したように、Python案件の単価は60〜70万円前後が相場です。
実際に、「フォスターフリーランス」で掲載中のPython案件の平均単価は68.3万円です。（非公開案件除く）
- 平均単価：68.3万円
- 最高単価：130万円
- 最低単価：36万円
なお先述したようにPython案件以外にも言えることですが単価は、スキルや経験によって大きく異なります。
特に、機械学習やデータ解析といった高度なスキルを持つエンジニアは、高単価案件を獲得しやすいです。また、Webアプリケーション開発やクラウド関連の案件も需要が高く、高い収入が期待できます。
一方で、Python初心者や経験の浅いエンジニアは、まずは低単価の案件から始めて実績を積むことが重要です。
経験を重ねることで、より高単価の案件に挑戦できるようになります。
Pythonエンジニアの年収相場
フリーランスのPythonエンジニアの年収相場は、500〜800万円前後です。
実際に先ほど紹介した汎用機開発案件の平均単価で計算すると、年収は819.6万円になります。（平均単価68.3万円×12ヶ月）
ただし単価と同様に年収は、エンジニアのスキルや経験、対応する案件の種類によって大きく変動します。
なお、首相官邸ホームページ「フリーランス実態調査結果」によると、フリーランスとしての年収は200万円以上300万円未満が最も多いようです。
出典元：首相官邸ホームページ「フリーランス実態調査結果」
安定的に案件が受注できれば、Pythonエンジニアは高収入が目指しやすい職種と言えます。
Pythonの案件動向
Pythonは、AI、機械学習、データ解析、Web開発、自動化スクリプトなど幅広い分野で活用されており、需要は依然として高い状況です。
特に、AIやデータ解析の分野ではPythonが事実上の標準言語となっており、専門的なスキルを持つエンジニアへの需要が増加しています。
総務省の「令和6年版 情報通信白書の概要」によると、2022年の世界のAI市場規模は前年比78.4％増の18兆7,148億円に達し、2030年まで加速度的な成長が見込まれています。
また、日本のAIシステム市場規模は2023年に6,858億7,300万円（前年比34.5％増）となり、2028年には2兆5,433億6,200万円にまで拡大すると予測されています。（以下参照）
1 市場概況
世界のAI市場規模（売上高）は、2022年には前年比78.4％増の18兆7,148億円まで成長すると見込まれており、その後も2030年まで加速度的成長が予測されている（図表Ⅱ-1-9-1）。
日本のAIシステム1市場規模（支出額）は、2023年に6,858億7,300万円（前年比34.5％増）となっており、今後も成長を続け、2028年には2兆5,433億6,200万円まで拡大すると予測されている（図表Ⅱ-1-9-2）。引用元：総務省「令和6年版 情報通信白書の概要」
このような背景から、AI関連のPython案件は今後も高い需要を維持するでしょう。
Pythonの案件例
Pythonのフリーランス案件は、主に以下の案件が多いです。
・AI関連の案件
Pythonは、AIや機械学習の分野で最も使用される言語です。このタイプの案件では、TensorFlowやPyTorchなどのライブラリを活用して、画像認識、自然言語処理、予測モデルの開発を行います。特にAIスタートアップや研究開発機関での需要が高いです。
・ビッグデータの分析案件
ビッグデータを扱う案件では、Pythonを使ってデータの収集、前処理、分析を行います。PandasやNumPy、Scikit-learnなどのライブラリを利用し、データの可視化や機械学習モデルの作成を行うことが一般的です。大規模なデータを効率よく扱うスキルが求められます。
・アプリ開発案件
Pythonは、DjangoやFlaskといったWebフレームワークを使ったアプリケーション開発にも適しています。このような案件では、バックエンドの設計やAPIの構築、データベースとの連携が主な業務となります。特にスタートアップ企業や中小企業での利用が多いです。
・ゲーム開発案件
Pythonはゲーム開発にも利用されることがあり、Pygameなどのライブラリを活用してゲームのプロトタイプを作成します。また、ゲームAIやシミュレーションの開発にも使用されます。本格的なゲーム開発には他の言語が使われることが多いものの、迅速な開発や特定のシステム開発では重宝されます。
・システム開発案件
業務システムや自動化ツールの開発にもPythonは広く利用されています。特にRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）やデータ処理を効率化するツールの開発が多いです。業務改善を目的とした企業のニーズに応える案件が中心です。
Python案件の業務内容
Python案件の業務内容は多岐にわたり、特に以下の業務が多いです。
・AIモデルの構築
機械学習やディープラーニングを活用したモデルの設計・トレーニング・評価を行います。
・データ分析と可視化
大量のデータを処理し、PandasやMatplotlibを用いて洞察を得るための可視化を実施します。
・Webアプリケーションの開発
DjangoやFlaskを利用して、バックエンドシステムやAPIを構築します。
・業務自動化ツールの作成
スクリプトを用いて業務の効率化を支援するツールを開発します。
・クラウド環境での運用
AWSやGCP上でPythonスクリプトを活用したサービスの運用・保守を行います。
Python案件は副業・週2・週3稼働も可能
Python案件は副業や週2・週3稼働の案件も増加しています。
具体的には以下のような案件が該当します。
・データ分析プロジェクトのサポート
必要なデータの抽出や加工、分析レポートの作成を担当します。
・既存Webアプリの機能改善
特定機能の追加や既存コードのリファクタリングを実施します。
・業務自動化ツールの開発
短期間での成果が求められるRPAスクリプトの作成や運用支援を行います。
なおPython案件以外にも言えることですが、副業・週2・週3稼働の案件はスポット案件が多いです。
スポット案件は短期間での納品が必須となっているケースが多く、
Python案件は在宅・フルリモートも可能
Python案件は、在宅・フルリモート案件も多いです。
実際に、「フォスターフリーランス」で掲載中のPython案件は9割以上が在宅可能案件です。
具体的には、フルリモート案件が42件、原則リモート案件が46件、一部リモート案件が48件です。（非公開案件除く）
- フルリモート：42件
- 原則リモート：46件
- 一部リモート：48件
なおPython案件の在宅可能案件は、以下のような案件が多いです。
・データ分析業務
必要なデータを受け取り、分析・レポート作成までをリモートで完結させます。
・APIの設計・開発
クライアントの仕様書を基に、バックエンドAPIを構築します。
・AIモデルの運用・改善
クラウド環境でのモデル運用・改善を行います。
在宅案件が多い理由には、Pythonの特性としてオンライン環境での作業がしやすい点や、リモートでも成果が計測しやすいプロジェクトが多いことが挙げられます。
Python案件の地域別案件数
「フォスターフリーランス」で掲載中のPython案件は、東京都内の案件が多いです。
特に港区、千代田区、新宿区の案件が多いです。（非公開案件除く）
- 港区：47件
- 千代田区：23件
- 新宿区：19件
- 豊島区：6件
- 中央区：3件
- 台東区：3件
- 文京区：2件
- 目黒区：2件
- 葛飾区：1件
なお先述したように、「フォスターフリーランス」で掲載中のPython案件は9割以上が在宅可能案件です。
在宅で働きたい方や、地方在住の方も安心して利用できるので、ぜひチェックしてみてください。
Python案件に必要なスキル
Python案件に参画するためには、以下のスキルが求められます。
・Pythonのプログラミングスキル
基本的な文法や構文の理解に加え、標準ライブラリの活用ができることが必須です。特に、データ分析やAI関連の案件では、PandasやNumPyなどのライブラリの使用経験が重要です。
・特定分野に特化したスキル
AI関連ではTensorFlowやPyTorch、Web開発ではFlaskやDjangoなど、プロジェクトに応じたツールやフレームワークの経験が求められます。
・データベースやAPIの知識
MySQLやPostgreSQLといったデータベース、RESTful APIを活用したバックエンド開発の経験があると有利です。
・クラウドサービスの利用経験
AWSやGCPなどのクラウドサービスを使用してシステムを構築・運用するスキルも、高単価案件で重視されます。
上記のスキルに加え、Pythonを使った実務経験が豊富であれば、さらに高単価案件を受注できる可能性が高まります。
Python案件で使用されるフレームワーク
Python案件でよく使用されるフレームワークは、以下の通りです。
・Django
高機能なWebアプリケーションを構築するためのフルスタックフレームワークです。ユーザー認証や管理画面の生成などの機能が標準で搭載されており、効率的な開発を支援します。
・Flask
軽量で柔軟なWebフレームワークで、小規模なWebサービスやAPI開発によく使用されます。シンプルな構造のため、拡張性が高いのが特徴です。
・TensorFlow
機械学習やディープラーニングに特化したフレームワークで、AIモデルの構築に利用されます。高度なアルゴリズムの実装が可能で、データサイエンス分野での活用が多いです。
・PyTorch
動的な計算グラフを特徴とするディープラーニング向けフレームワークです。研究用途や実験的なプロジェクトに適しており、学術界や企業で広く使われています。
・FastAPI
高速なAPI開発が可能なフレームワークで、非同期処理や型アノテーションを活用した効率的な開発を実現します。
より多くの案件に対応できるよう、上記のフレームワークの使用経験を積んでおきましょう。
初心者からPython案件に参画するまでの流れ
初心者からPython案件に参画する際は、以下のステップを参考に進めてみましょう。
1. Pythonの基礎を学ぶ
Pythonの基本文法や構文、データ型、制御構文（if文やループ処理）を学びます。また、標準ライブラリの使い方も習得しましょう。学習はオンライン学習サイト（Progateやドットインストール）またはプログラミングスクールがおすすめです。
2. 1つの分野にフォーカスして学習を進める
Pythonは幅広い分野で活用されるため、まずは興味のある分野に特化して学習を進めてみましょう。たとえば、データ分析であればPandasやNumPy、Web開発ならFlaskやDjangoといった関連ツールの使い方を学びます。
3. ポートフォリオを作成する
学習した内容を基に、簡単なアプリケーションやスクリプトを作成して実績を示します。たとえば、Webアプリやデータ分析のプロジェクトをGitHubに公開することで、自分のスキルをアピールできます。
4. 実務経験を積む
最初は低単価の案件やクラウドソーシングプラットフォームで小規模な案件に挑戦し、実績を積み上げます。公開できる実績が増えることで、信頼が得られ、受注できる案件の幅も広がります。
5. フリーランスエージェントを活用する
一定の実績を積んだら、フリーランスエージェントに登録して案件を探しましょう。エージェントは初心者向けの案件は少ないものの、高単価案件が豊富です。自分のスキルに合う案件を紹介してもらえるため、営業活動を短縮できる点もメリットです。
6. 継続的にスキルアップを目指す
Pythonの分野は進化が速いため、常に新しい技術やツールを学び続けることが重要です。たとえば、機械学習ではTensorFlowやPyTorch、Web開発ではFastAPIなどを学ぶと案件の幅が広がります。
初心者のうちは単価の低い案件しか受注できないケースがほとんどです。
ただし実績が積み上がると高単価案件にも挑戦できるようになるため、まずはスキルを身につけ、実績を積むことを優先しましょう。
Python案件に関するよくある質問
ここからは、Python案件に関するよくある質問を紹介します。
フリーランスのPython案件の単価相場はどのくらい？
フリーランス向けのPython案件の単価は、60〜70万円ほどが相場です。
ただしIT関連の案件では実務経験が重視される傾向があり、Python案件も例外ではありません。
具体的には、実務経験1年未満・初心者の単価相場は10〜30万円前後、実務経験3年以上の単価相場は40〜50万円前後、実務経験3〜5年以上の単価相場は60〜70万円前後です。
Python案件は初心者・副業でもできる？
Pythonに限らず、フリーランス案件では即戦力が求められる傾向があるため、完全初心者向けの案件は少ないです。
特に高単価なPython案件ほど、実務経験や実績が重視されます。
ただしPython案件は副業でも取り組めるため、これからスキルを身につけていく方にとっては良い選択肢と言えます。
Pythonのフリーランス案件はリモートワーク・在宅は可能？
Pythonのフリーランス案件は、リモートワーク・在宅勤務も可能です。
実際にフォスターフリーランスで掲載中のPython案件は9割以上が在宅可能案件です。（非公開案件除く）
Python案件・求人の応募はフォスターフリーランス！
今回はPythonのおすすめ案件を新着、高単価、フルリモートの3つに分けてご紹介いたしました。
弊社が運営するフリーランスエンジニア向けポータルサイト「フォスターフリーランス」では、本記事で紹介した案件の他にもたくさんの案件を掲載しています。
ご自身にあった働き方や条件で案件探しができるので、ぜひご活用ください。
Pythonエンジニアの年収が高い理由は？年齢・スキル・雇用形態別の給与と収入アップ方法も紹介
