Pythonエンジニアの仕事内容は？将来性や平均年収も解説
Pythonはビジネスシーンで需要が高く、求職者からの人気も高い言語です。文法がシンプルで習得しやすく、アプリ開発から機械学習まで守備範囲とする汎用性が注目を集めています。
慢性的なIT人材不足に加え、Pythonの汎用性の高さが評価され、Pythonが使えるエンジニアを求める企業は少なくありません。高収入の求人が見つかりやすく、フリーランスやリモートワークの案件も多数です。
本記事では、Pythonエンジニアの仕事内容や将来性、平均年収を解説します。
目次
PythonエンジニアとPython言語とは
慢性的なIT人材の不足が声高に叫ばれるなか、エンジニアの採用ニーズは高止まりしています。特にPythonを扱える技術者の需要は高まっています。はじめにPythonエンジニアとプログラミング言語のPythonの特徴を解説します。
Pythonエンジニアの特徴
Pythonエンジニアはプログラミング言語pythonによるコーディングやデバッグ、システムの企画や設計を主たる業務とする仕事です。具体的にはアプリケーションやAIシステムの開発、大量のデータ処理を担当します。
大きな括りでは、PythonエンジニアはIT技術者の一種です。パソコン作業が業務の中心となり、ビデオ会議ツールを利用してオンライン間でメンバーや上司とコミュニケーションを図ることが可能なため、働く場所や時間に厳しい制限がありません。
リモートワークやフリーランスの求人が多く、IT業界の就職やプログラミングに興味がある方にとどまらず、収入やワークライフバランスを重視する方にとっても魅力的な仕事です。
Python言語の特徴
Pythonの特徴はシンプルな文法と豊富なライブラリです。記述方法が英語に近く、プログラミング言語に馴染みがない初心者でも習得が容易です。
またシステムやWebアプリの構築に必要な機能が一通り揃ったフレームワークが充実しています。
必要なライブラリを利用して、開発以外にもデータの処理や解析などさまざまなことが可能です。汎用性が高く、先端技術が伴う機械学習やAIの領域でも活躍します。
Pythonエンジニアの仕事内容
Pythonエンジニアの主な業務は、WebアプリやAI関連のアルゴリズムの開発、データ分析・収集です。それぞれの業務の詳細は次のとおりです。
Webアプリの開発
Pythonを用いて、ブラウザ上で動作するWebアプリを開発できます。具体的な業務内容は要件定義・詳細設計・実装です。
顧客が抱える経営課題を解決に導くため、Web技術を用いたソリューションを提案します。Webアプリの開発はPython以外の言語でも可能です。しかしライブラリやフレームワークの充実性から、Pythonを選択するケースが珍しくありません。
Pythonエンジニアはヒアリングを通じて顧客の要望を整理して、システム要件の定義や設計を担います。できあがった仕様書や設計書に基づき、コーディングやデバッグ、テストの実装工程に移ります。
プログラミングはチーム単位で行い、複数のエンジニアが分業して開発を担うパターンが一般的です。
機械学習・AI分野の開発
近年注目を集める機械学習・AI分野の開発はPythonを利用して行われます。業務は主に、AIを活用したシステム開発およびデータの処理・分析に分かれます。
開発案件の業務内容は基本的にWebアプリと同様です。課題を解決に導くプログラムを企画・設計して、ライブラリを駆使して効率的に実装した後、各種テストによる動作確認に移ります。
リリース後も稼働の安定性を高めるため、定期的なチューニングやメンテナンスといった運用・保守の作業が発生します。
AIシステムが扱うデータの収集・分析もPythonエンジニアの仕事です。AIが認識しやすい形式に加工するクリーニングや、不要データを抽出・除外するクレンジングが該当します。
取得したデータは、AIが独自に認識したパターンやルールを使ってカテゴリに分類され、課題の分析や解決方法の発見に使用します。
データ分析・収集
Pythonを用いることで業務で扱うさまざまなデータの分析や収集が可能です。エンジニアは自社やクライアントが抱える課題の解決を目的に、必要なデータの洗い出し・抽出アルゴリズムの考案・実装、ビジネスフローの反映まで広範な業務を担います。
例えばデータマイニングや機械学習に特化したフレームワークを駆使して、分析の枠組みとなるアルゴリズムを構築できます。
ときにはデータアナリストやコンサルタントに近い仕事を担当するケースも少なくありません。仮説に基づく収集データの定義、分析・解析結果に基づく規則性の特定も業務の範疇です。
Pythonエンジニアに必要なスキル
Pythonエンジニアになるには、コーディングのほか、データ分析やほかの言語のスキルが求められます。Pythonの文法を理解し、コードを書けるだけでは業務を一人でこなせない可能性があります。
Pythonエンジニアとして現場で活躍するために身に付けるスキルは次のとおりです。
Pythonプログラミングスキル
文法の知識に長け、コードをミスなく記述するスキルはPythonエンジニアに不可欠です。型定義や基礎的な入出力関数から条件分岐・ループ処理まで、スムーズに書ける力が求められます。
使用頻度が高い機能を一つにまとめたライブラリを扱う能力も重要です。PythonはAI開発やWeb構築、データ分析・収集など幅広く活用されるため、求められる知識も多岐にわたります。
デバイスでPythonを適切に動作させるには、プログラミング以前に開発環境の構築が必要です。Webアプリの開発基盤に頻繁に使用されるLAMP（Linux・Apache・MySQL・PHP）をはじめ、複数の開発環境の知識を身に付けましょう。
データ分析に関するスキル
データ分析を担うPythonエンジニアには、統計や数学などデータサイエンス関連の知識が求められます。AIや機械学習の領域ではビッグデータの解析が重要な業務の一つです。
Pythonには計算処理に特化したライブラリ（NumPyやPandasなど）が豊富にあり、大量のデータを高速に処理できます。分析を短時間で終わらせて課題や問題の解決につながる知見を瞬時に得るには、エンジニアが統計や数学の知識を頭に入れておく必要があります。
Webアプリの開発に特化した業務ではない限り、データ分析のスキルはPythonの技術者の必須スキルです。
ほかのプログラミング言語のスキル
市場価値が高い人材を目指すならば、Python以外の言語のスキルも幅広く身に付けましょう。例えば、Web開発の分野でシェアが高いPHPやRubyが代表的な選択肢です。
複数の言語の知識を備えることで仕事の幅が広がり、さまざまな案件に参画できるようになります。Pythonはサーバーサイドの言語のため、DjangoやFlaskなど基本的に単体ではブラウザ上で機能しません。
ただしDjangoやFlaskなどのwebフレームワークを活用すれば、動きます。
Web開発をメインに活動する場合、ReactやVue.jsのようなJavaScriptフレームワークを学ぶと実践的な開発が可能になります。したがって、Pythonのライブラリ以外にも、ほかの言語の知識も合わせて伸ばした方がよいのです。
Pythonエンジニアの将来性
Pythonは需要が高く、将来性のある言語です。学生や中途希望者からの人気が高く、この傾向は今後も続くと予想されています。
Pythonエンジニアの将来性を深掘りして解説します。
市場での需要が増加
Pythonは機械学習やAI開発など先進的な領域の技術として使われている言語です。これらは新しいジャンルのため、今後も市場が拡大に向かう可能性が高く、言語のニーズもさらに伸びると推測されています。
Pythonが得意とするもう一つの領域、データサイエンスも成長著しい市場です。充実したライブラリを駆使して素早く分析できる特性から、データ収集・分析の技術力が高いPythonエンジニアを求める企業は増加に向かうでしょう。
プログラミング言語の人気が高い
Pythonはこれからプログラミングを学ぼうとする方や、エンジニア志望の方からの人気が高い言語です。プログラミング言語の人気を示すTIOBE指数では、Pythonは2023年3月と2024年4月のランキングで1位を獲得しています。
Pythonが世間から注目を集めるのは、習得が容易で初心者に向いているためです。単純明快な文法と利用範囲の広さは、ゼロからのプログラミング学習に適しています。
Pythonは開発環境を構築してパッケージをデバイスにインストールすることで、ターミナルやコマンドプロンプト、エディタですぐに動作します。
IT業界での人材不足
IT業界全体の人材不足もPythonの需要を後押しする要因の一つです。経済産業省の資料によると、2030年時点で79万人のIT人材が不足すると予想されています。
DX化の潮流や既存システムの改修の必要性から、ITエンジニアを求める企業は今後も増加するでしょう。
Pythonは学習しやすい言語には違いありませんが、実務レベルの技術や知識を持つ方の数は多くないといわれます。
入出力や簡単な関数の実行は容易でも、ビジネス要件を満たすシステムの設計やコーディングといくと簡単にはいかないためです。潜在的なニーズも含めると需要が高く、業務をこなせる力を持つエンジニアの採用は高い需要があります。
テクニケーションでは、求職者一人ひとりが働く職場を選べる案件選択制を採用しています。得意分野や注力領域に合致した仕事に就きやすい環境があります。
これにより、自身のスキルやキャリアプラン、ライフスタイルに合わせた最適な案件を選ぶことが可能です。得意分野や注力領域に合致した仕事に就きやすい環境が整っており、自身の成長を実感しながら、モチベーション高く業務に取り組むことができます。
さらに、豊富な案件のなかから希望条件に合ったものを選択できるため、長期的なキャリア形成にもつながります。
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Pythonエンジニアの平均年収
ひとくちにPythonエンジニアと呼んでも仕事内容や役割は 多岐にわたります。与えられた業務や経験年数によって待遇も大きく異なります。職種別や年齢別のPythonエンジニアの平均年収は次のとおりです。
職種別の平均年収
PythonエンジニアはPHPやC言語、Rubyなどのほかの言語と比べて年収が高い傾向にあります。主要な職種の年収相場は次のとおりです。
- AI・機械学習エンジニア：5,500,000～6,000,000円
- Webアプリ開発エンジニア:4,500,000～5,000,000円
- データサイエンティスト：5,500,000～6,000,000円
需要があるAIや機械学習、データサイエンスのPythonエンジニアは年収が高い傾向がみられます。収入が低めのWebアプリ開発でも、大手企業の自社開発案件に参画すれば高年収が期待できます。
年齢別の平均年収
次は年代別のPythonエンジニアの平均年収です。
- 20代：4,500,000～5,000,000円
- 30代：5,000,000～5,550,000円
- 40代：6,500,000～7,000,000円
- 50代：6,000,000～6,500,000円
20代の頃は収入が低くても、30代に突入して経験や知識が蓄積するにつれて、上がる傾向があります。プロジェクトマネージャーやリーダーの上位ポジションに抜擢されれば、10,000,000円以上の年収に達するケースも少なくありません。
40代に差しかかると、Pythonのスペシャリストとして周囲から一目置かれる優れた技術者も出てきます。50代の平均年収はマネジメント職への昇進やキャリアの選択によって変動します。
プロジェクトマネージャーやCTOなどの管理職は、一般的なエンジニアよりも高い収入が見込まれます。
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Pythonエンジニアの人気が高い理由
Pythonエンジニアが求職者から人気を集める理由は、学習のしやすさと幅広い分野での需要の高さにあります。ほかの言語よりも書籍やインターネットの情報が充実している傾向があります。
高額なプログラミングスクールに通わなくても、入門書やオンライン教材を活用することで、独学でスキルを習得できます。
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幅広いジャンルで需要があり、参画できるプロジェクトの種類が多いこともPythonが人気の理由です。
先進的な領域で開発に携わりたい方は機械学習やAI、アプリケーションを作りたい方はWeb開発、アナリストやコンサルタントに近い業務を経験したい方はデータ収集・分析というように活躍の道が多数あります。
Pythonエンジニアとしてキャリアアップを目指していくには
Pythonエンジニアは働き口が多く、年収が高い魅力的な仕事です。とはいえキャリアアップを目指すためには勉強を続けて、関連スキルを身に付ける姿勢が求められます。
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