大量のデータを処理するスキルは、現代のデジタル化社会においてますますその価値を高めています。データをビジネスに活用しようとする組織において、データ基盤の構築やデータパイプラインの整備は必要不可欠なプロセスであり、これらを担うデータエンジニアへの需要は増加の一途を辿っています。
このような背景から、データエンジニアリングのスキルを持つ人材は、本業だけでなく副業市場においても高い需要があり、効率よく稼げる職種として注目されています。柔軟な働き方に対応した求人案件も増えており、本業との両立を目指すエンジニアにとって魅力的な選択肢となっています。
この記事では、週1～2日の低稼働や土日稼働、完全在宅でのリモートワークといった副業案件に参画してデータエンジニアが実際にどの程度稼げるのか、そして限られた時間で高単価の案件を見つけるための具体的な仕事の探し方について詳しく解説していきます。
データエンジニアの副業は稼げる？
データエンジニアの副業でお金を稼ぐことはできるのでしょうか。人材需要、副業マッチングの仕組み、収入アップのポイントについてみていきましょう。
データエンジニアリング
データエンジニアリングのスキルは、現代のビジネスにおいてとても需要があります。企業が膨大なデータを効率的に収集、保存、処理、分析するための基盤を構築する専門家として、その役割が認知されてきています。なかでも、AWS、GCP、Azureなどクラウド技術やビッグデータ関連技術、そしてデータパイプライン構築の経験を持つデータエンジニアは、市場から高く評価されます。
そのため、副業市場においても、専門性の高い案件が多く存在し、スキルと経験に応じた高単価の報酬が期待できます。データ分析基盤の構築や既存システムの改善、データ連携の自動化といったプロジェクトは、企業の競争力向上に直結するため、投資が惜しまれない分野と言えるでしょう。
副業マッチングの活用
データエンジニアの副業で業務委託の案件を探す際には、専門の副業マッチングプラットフォームやフリーランスエージェントの活用が有効です。これらのサービスでは、企業の具体的なニーズに応じた求人募集が掲載されており、自身のスキルや経験、希望する働き方に合致する案件を見つけやすいという利点があります。
また、報酬交渉や契約手続きのサポート、さらには継続的な案件紹介など、安心して副業に取り組めるようなサポート体制が整っている場合も多く、初めて個人事業主として活動する方にとっても心強い存在となります。
登録する際は、自身の専門性を明確にし、ポートフォリオを充実させることで、より魅力的な仕事に巡り合う機会が増えるでしょう。
稼ぐためのポイント
データエンジニアとして副業で効率的に稼ぐためには、自身の専門性を高め続けることが欠かせません。市場で需要の高い最新技術やトレンドを学び、自身のスキルセットをアップデートしていくことで、より高単価な案件を獲得するチャンスが広がります。
また、単に技術スキルだけでなく、プロジェクト管理能力やコミュニケーション能力も重要です。クライアントの課題を正確に理解し、期待を超える成果を提供することで、信頼を築き、長期的な関係性や口コミによる新規案件獲得に繋がる可能性も高まります。
自身の強みを明確にし、それを最大限に活かせる案件を選び、質の高いアウトプットを提供することが、成功への鍵となります。
データエンジニア副業案件の現状：スキルと単価相場
データエンジニアの副業に必要なスキルと報酬の単価相場についてみていきましょう。
データエンジニアの副業で求められるスキル
データエンジニアの副業案件において最も強く求められるのは、実務レベルでデータパイプラインを設計・構築・運用できる能力です。具体的には、PythonやJavaなどのプログラミング言語を用いたデータ処理スキル、SQLを用いたデータベース操作および設計能力は必須となります。さらに、AWS、GCP、Azureといった主要なクラウドプラットフォーム上でのデータサービス（S3/GCS/ADLS、Redshift/BigQuery/Synapse、Glue/Dataflow/ADFなど）の知識と経験は、案件獲得に直結します。
加えて、データウェアハウス及びデータレイクの設計思想への理解や、データモデリングの知識、ETL/ELTツールの使用経験も重視されます。最近では、データガバナンスやデータ品質管理といった側面への意識も高まっており、これらの知見も差別化要因となるでしょう。
データエンジニア副業の単価相場
データエンジニアの副業における単価相場は、案件の難易度、求められるスキルセット、期間、そして個人の経験年数や実績によって大きく変動します。一般的には、月の単価で50万円から100万円程度が目安となることが多いですが、高度な専門性や特定のクラウドサービスにおける豊富な経験を持つ技術者の場合、それ以上の単価となる案件も珍しくありません。ただし、副業の場合は稼働時間が本業に比べ短くなるため、報酬金額としては10から30万円ほどが目安となるでしょう。
大規模なデータ移行プロジェクトや、リアルタイム処理を伴う複雑なデータパイプライン構築案件など、企業の事業成長に直結するような重要度の高い案件では、より高い報酬が設定される傾向にあります。稼働時間としては、週2〜3日程度の案件が多く見られ、本業とのバランスを取りながら効率的に稼ぐことが可能です。
データエンジニア副業案件の種類
データエンジニアの副業で獲得できる案件の種類についてみていきましょう。
データパイプライン構築・保守
データエンジニアの副業案件でよくある依頼が、データパイプラインの構築と保守運用です。これは、様々なデータソースから必要なデータを抽出し、適切な形に変換した上で、データウェアハウスやデータレイクに格納する一連の仕組みを設計・実装する仕事です。Pythonを用いたスクリプト開発や、Apache Airflowなどのワークフロー管理ツールを用いたETL/ELT処理の自動化、あるいはストリーミングデータ処理のためのKafkaやFlinkといった技術の導入が含まれます。
一度構築したパイプラインも、データの増加やシステム変更に合わせて継続的な監視と最適化が必要となるため、長期的な案件に繋がりやすい特徴があります。安定したデータ供給は企業のデータ活用において欠かせないタスクであり、この領域のスキルは高い需要があります。
データ基盤構築・運用
企業がデータを効果的に活用するための土台となるデータ基盤の構築と運用も、データエンジニアの副業として多く見られます。具体的には、BigQuery、Snowflake、Amazon Redshiftなどのクラウドデータウェアハウスや、Amazon S3、Google Cloud Storageといったオブジェクトストレージを用いたデータレイクの設計・構築が挙げられます。これらの基盤は、大量の構造化・非構造化データを効率的に蓄積し、分析可能な状態に保つ役割を担います。
また、構築後の運用フェーズでは、パフォーマンスチューニングやセキュリティ管理、そしてデータの可用性を維持するための監視業務も重要となります。適切なデータ基盤は、企業のデータ戦略を成功させる上で不可欠な要素であり、専門的な知見が求められます。
データ移行・統合
M&Aやシステム刷新、あるいはオンプレミス環境からクラウド環境への移行など、様々な企業変革の局面で発生するのがデータ移行・統合の案件です。これは、異なるシステムやデータベースに散在するデータを、新しいシステムや統合されたデータ基盤へ正確かつ効率的に移し替える作業を指します。データのフォーマット変換、重複排除、整合性チェックといった複雑なプロセスを伴うことが多く、データ品質を保ちながら円滑に移行を進めるための高度な技術力とプロジェクト管理能力が求められます。
特に、レガシーシステムから最新のクラウド環境への移行では、両方の環境に関する深い理解が不可欠であり、専門知識を持つデータエンジニアの価値が光る領域です。
データガバナンス・品質管理
データ活用の重要性が増すにつれて、データの信頼性や安全性に対する意識が高まっており、データガバナンスや品質管理に関する案件も増加傾向にあります。この分野では、データの定義や利用ルールの策定、メタデータ管理基盤の構築、そしてデータ品質を継続的にモニタリングし、問題が発生した際に迅速に対処する仕組みの導入が主な業務となります。具体的には、データカタログツールの導入支援や、データクレンジング、データバリデーションの自動化などが含まれます。
高品質なデータは、正確な分析結果や意思決定の基盤となるため、企業にとって不可欠な要素であり、データエンジニアには技術的な知識に加え、ビジネスへの理解も求められます。
データ活用支援・コンサルティング
データエンジニアの専門知識を活かして、企業のデータ活用を直接的に支援したり、技術的なコンサルティングを行ったりする副業案件も存在します。これは、BIツールの導入支援や、データ分析チームがスムーズにデータにアクセスできるよう基盤を整備するサポート、あるいはデータ戦略の立案段階で技術的な側面からアドバイスを提供する役割を担います。単にシステムを構築するだけでなく、企業のビジネス課題を深く理解し、データを通じてその解決策を提案する力が求められます。
技術的な専門性とビジネス視点を兼ね備えたデータエンジニアは、企業のデータ活用を加速させる上で非常に価値のある存在であり、柔軟な働き方が可能なコンサルティング案件は魅力的な選択肢となります。
研修講師
データエンジニアとしての豊富な実務経験と知識を活かし、企業内研修や一般向けの技術セミナーで講師を務める副業案件もあります。これは、社内のエンジニアやデータアナリストに対して、データパイプラインの構築方法、特定のクラウドサービスの利用方法、または最新のビッグデータ技術に関する実践的な知識を教える役割です。自身の経験に基づいた具体的な事例やトラブルシューティングのノウハウを共有することで、受講者のスキルアップに貢献します。
教えることで自身の知識もさらに深まるというメリットもあり、技術的な専門性だけでなく、プレゼンテーション能力や分かりやすく説明するスキルが求められます。技術伝承という側面から社会貢献もできる、やりがいのある副業の一つです。
データエンジニアの副業で案件の探し方
データエンジニアの副業で案件を探す方法についてみていきましょう。
エージェント
データエンジニアの副業案件を探す上で、フリーランスエージェントの活用はポピュラーな方法の一つです。これらのエージェントは、企業が求める特定のスキルや経験を持つ人材と、案件とをマッチングさせるプロフェッショナルです。多くの場合、専任のコンサルタントがつき、希望する単価や稼働時間、リモートワークの可否などをヒアリングした上で、最適な案件を提案してくれます。
サイトから登録すると、契約条件の交渉や、契約書の作成、さらには案件参画後のサポートまで一貫して行ってくれるため、副業初心者でも安心して利用できます。また、高単価で安定した案件が多く、自身のスキルレベルに見合った適切な機会を見つけやすいという大きなメリットがあります。
面談で自身の経験やスキルを明確に伝え、積極的に活用することで、効率的な案件探しが期待できます。
クラウドソーシング
クラウドソーシングは、データエンジニアの副業案件を探す上で、手軽に始められる選択肢として人気があります。クラウドソーシングのプラットフォームには、スクレイピングでの
データ収集、基盤設計、小規模なデータベース構築など、様々な規模や期間の案件が掲載されています。エージェントを介さないため、比較的自由に案件を選べる点や、自分のペースで仕事を進められる柔軟性が魅力です。ただし、単価はエージェント経由の案件に比べて低い傾向があり、競争も激しい場合があります。
実績が少ないうちは、低単価の案件から始めて評価を積み重ね、徐々に高単価の案件に挑戦していくという戦略が有効です。ポートフォリオを充実させ、自身の得意分野を明確にすることで、クライアントの目に留まりやすくなります。
知人からの紹介
信頼性が高く、スムーズに案件獲得に繋がりやすいのが、知人からの紹介です。過去の職場の上司や同僚、あるいは業界のイベントで知り合った人など、人脈を通じて案件を紹介してもらえるケースは少なくありません。知人からの紹介案件は、すでに相手の信頼を得ている状態からスタートするため、ミスマッチが少なく、交渉も円滑に進む傾向があります。また、非公開の案件や、信頼できる人にしか任せられない重要なプロジェクトにアサインされる可能性もあります。
日頃から積極的に人脈を構築し、自身のスキルや副業への意欲を周囲に伝えることが重要です。SNSや技術コミュニティでの活動を通じて、自身の専門性をアピールすることも、紹介に繋がるきっかけとなるでしょう。
直接営業
特定の企業や業界に特化して副業案件を獲得したい場合、直接営業も一つの有効な手段となり得ます。これは、自身が働きたい企業や、貢献したい業界を選定し、直接コンタクトを取って副業の機会を提案する方法です。企業の採用ページや、ビジネスSNS（LinkedInなど）を活用して、データ関連の部門や担当者を探し、自身のスキルと提供できる価値を具体的に提示します。成功すれば、エージェントを介さないため中間マージンが発生せず、高単価での契約が期待できるメリットがあります。
ただし、案件獲得までに時間と労力がかかる可能性があり、断られることも多いため、根気強さが求められます。自身の強みや実績をまとめたポートフォリオを準備し、企業の課題解決に貢献できる具体的な提案を行うことが成功の鍵となります。
データエンジニアの副業におすすめのエージェント
データエンジニアの副業探しにおすすめのエージェントを紹介します。
レバテックフリーランス
レバテックフリーランスは、IT・Web系のフリーランス向けエージェントとして業界最大級の案件数を誇ります。データエンジニア向けの案件も豊富に取り扱っており、高単価で安定したプロジェクトが多いのが特徴です。企業との直接取引が多いため、中間マージンが抑えられ、エンジニアへの還元率が高い傾向にあります。専任のキャリアアドバイザーがつき、スキルやキャリアプランに応じた案件を提案してくれるだけでなく、単価交渉や契約手続き、さらには確定申告に関するアドバイスなど、手厚いサポートを受けられる点も魅力です。副業案件を探すデータエンジニアにとって、まず登録を検討すべきエージェントの一つと言えるでしょう。
エクストリームフリーランス
エクストリームフリーランスは、DX関連の案件を多く取り扱うITエンジニア向けのフリーランスエージェントです。直請け案件やプライムベンダーからの案件が豊富で、上流工程のプロジェクトに参画したいデータエンジニアにおすすめです。平均年収も高く、自身のスキルに見合った高報酬を期待できます。ただし、副業として週1〜3日程度の稼働を希望する場合には、案件数が限られる可能性があります。しかし、リモート案件も多数取り扱っているため、フルリモートで高単価の案件を探しているデータエンジニアにとっては魅力的な選択肢となるでしょう。経験豊富なデータエンジニアにとって、自身の市場価値を引き出すためのパートナーとなりえます。
ハイパフォコンサル
ハイパフォコンサルは、その名の通り、ハイパフォーマーなプロフェッショナル向けの案件に特化したエージェントです。ITコンサルティングやプロジェクトマネジメント系の案件が多く、データエンジニアリングのスキルを活かして、データ戦略の立案やデータ基盤の全体設計といった上流工程に携わりたい方におすすめです。他のエージェントでは見られないような好条件の案件や、企業の経営層に近い立場でデータ活用を推進するような案件が見つかる可能性があります。そのため、高いスキルと実績を持つデータエンジニアが、よりビジネスに近い領域で活躍したいと考える場合に検討すべきエージェントです。
データエンジニアの副業求人を探す際のポイント
週1日、土日稼働、在宅ワークなど副業に向いたデータエンジニアの求人を探す際のポイントについて紹介します。
週1〜2日など低稼働の案件があるか
データエンジニアの副業案件を探す際、自身のライフスタイルや本業との両立を考慮すると、週1〜2日といった低稼働の案件があるかは確認したいポイントです。すべての案件がこのような短時間稼働に対応しているわけではありませんが、企業の特定の課題解決に特化したスポット的なプロジェクトや、既存システムの保守・運用における部分的な支援など、少ない稼働で貢献できる案件も存在します。データパイプラインの特定のモジュールの改善や、小規模なデータ分析基盤の構築など、タスクが明確で切り分けやすい案件は、低稼働でも対応しやすい傾向にあります。エージェントに相談する際や、クラウドソーシングサイトで案件を検索する際には、稼働時間の条件を明確に伝えることが重要となります。
平日夜、早朝、土日で稼働できるか
副業としてデータエンジニアの仕事を行う場合、本業との兼ね合いから、平日夜間や早朝、あるいは土日といった時間帯での稼働を希望するケースが多く見られます。このようなフレキシブルな働き方が可能かどうかは、案件を選ぶ上で大切な要素です。企業のニーズやプロジェクトの性質にもよりますが、非同期でのコミュニケーションが可能なリモートワーク案件や、成果物ベースでの評価が行われる案件であれば、比較的柔軟な稼働が認められやすい傾向にあります。リアルタイムでのミーティング参加が頻繁に求められる案件では、この条件を満たすのが難しい場合もありますので、案件の詳細をよく確認し、事前にクライアントと稼働可能な時間帯についてすり合わせを行うことが肝要です。
リモート・在宅ワークで作業できるか
データエンジニアの副業において、リモート・在宅ワークで作業できるかどうかも、案件選定の大きなポイントとなります。通勤時間を削減できるため、時間を有効活用でき、居住地にとらわれずに多様な案件を選択できるメリットがあります。データエンジニアリングの業務は、多くの場合、インターネット環境と開発ツールがあれば場所を問わず遂行可能であるため、リモートワークが普及しやすい職種の一つです。しかし、企業のセキュリティポリシーやプロジェクトの機密性によっては、オフィスでの作業が求められる場合もあります。そのため、案件を探す際には「フルリモート」「一部リモート」といった条件を明確にし、自身の希望と合致するかどうかを確認することが重要です。
本業と競合しないか
副業を行う上で、注意すべき点の一つが、本業と副業の内容が競合しないか、あるいは利益相反とならないかという点です。これは、本業で得た機密情報やノウハウを副業で利用すること、あるいは本業の顧客を副業で獲得することなどが該当します。企業によっては、副業に関する規定が設けられている場合もあり、事前に就業規則を確認したり、必要であれば上司に相談したりすることが望ましいです。特に、同業他社の案件や、本業で扱っている技術・製品と直接競合する内容の副業は避けるべきでしょう。トラブルを未然に防ぐためにも、副業案件の内容を慎重に検討し、倫理的かつ法的な問題がないことを確認することが欠かせません。
データエンジニア副業の始め方
データエンジニアの経験をつみ、副業を始める方法についてみていきましょう。
就職して実務経験を積む
データエンジニアとして副業を始めるには、まず新卒採用や中途採用で企業に就職して、本業としてデータエンジニアリングの実務経験を積むことです。多くの副業案件では、即戦力となるスキルと実績が求められるため、独学だけではなかなか案件獲得に繋がりません。プロジェクトにメンバーとして参加し、実際のデータパイプライン構築やデータ基盤運用に携わることで、実践的な課題解決能力や、チームでの開発経験を培うことができます。クラウドサービスやビッグデータ技術といった専門知識はもちろん、プロジェクト管理やコミュニケーション能力も実務を通じて磨かれます。
こうした経験は、副業案件の単価交渉や、より高度な案件を獲得する上で強力な武器となります。まずは本業でしっかりと土台を築くことが、副業成功への第一歩と言えるでしょう。
スキルシートやポートフォリオを準備する
副業案件を獲得するためには、自身のスキルと実績を明確に示せるスキルシートやポートフォリオの準備が不可欠です。スキルシートには、これまでのプロジェクト経験、使用してきた技術スタック、担当業務内容などを具体的に記載します。特に、データ量や処理速度、解決した課題など、具体的な数字を交えて実績を示すことで、採用担当者へのアピール力を高めることができます。
また、GitHubなどを活用して、自身で構築したデータパイプラインのコードや、データ分析のプロジェクトなどを公開するポートフォリオも有効です。
実務で使用したこのない技術でも、学習意欲や問題解決能力を示す良い機会となります。これらの準備を怠らずに行うことで、自身の市場価値を最大限に伝え、魅力的な案件に巡り合う可能性が高まります。
副業先の案件を探す
スキルシートとポートフォリオの準備が整ったら、いよいよ副業先の案件探しに取り掛かります。主な探し方としては、フリーランスエージェントの活用、クラウドソーシングサイトの利用、知人からの紹介、そして企業への直接営業が挙げられます。フリーランスエージェントは高単価案件が多く、契約交渉などのサポートも手厚いため、初めての副業でも安心して利用できます。クラウドソーシングサイトは手軽に始められますが、単価は低めな傾向があります。
知人からの紹介は信頼性が高く、スムーズに案件獲得に繋がりやすいでしょう。また、自身のスキルを活かしたい企業に直接アプローチする直接営業も、希望の案件を見つける有効な手段です。それぞれの探し方の特性を理解し、自身の希望やスキルレベルに合った方法で効率的に案件を探しましょう。
データエンジニアが副業を始める際の注意点
会社員のデータエンジニアが副業を始める際の注意点についてみていきましょう。
就業規則を確認し副業の許可を取る
データエンジニアが副業を始める際に注意したい初期ステップの一つが、現在勤務している会社の就業規則を確認し、必要であれば副業の許可を得ることです。多くの企業では、従業員の副業に関して何らかの規定を設けており、中には原則禁止としているケースもあります。無許可で副業を行った場合、就業規則違反となり、懲戒処分の対象となるリスクがあるため、事前に確認が必要です。
許可制の場合でも、副業の内容や稼働時間、競合の有無などについて報告が求められることがあります。トラブルを未然に防ぎ、安心して副業に取り組むためにも、会社との良好な関係を保ちながら、透明性を持って手続きを進めることが肝要です。
確定申告を忘れないようにする
副業で収入を得た場合、原則として確定申告が必要になります。会社員の場合、通常は年末調整で税金の手続きが完結しますが、副業による所得が年間20万円を超える場合は、自分で確定申告を行う義務が生じます。この所得には、副業で得た収入から、交通費や消耗品費、通信費などの経費を差し引いた金額が含まれます。
確定申告を怠ると、延滞税や無申告加算税といった追徴課税が課される可能性があるため、注意が必要です。副業で得た収入と経費を日頃からきちんと記録・管理し、忘れずに確定申告の準備を進めるようにしましょう。必要であれば税理士などの専門家に相談することも検討すべきです。
本業とのバランスに注意する
副業に熱中するあまり、本業に支障が出てしまうことは避けなければなりません。データエンジニアの業務は専門性が高く、副業でもそれなりの時間と集中力を要するため、無理なスケジュールは禁物です。過度な疲労は本業でのパフォーマンス低下や健康問題に繋がりかねません。副業を始める際には、事前に無理のない稼働時間を見積もり、本業との両立が可能な範囲で案件を選ぶことが重要です。
また、副業が本業のスキルアップに繋がるような内容であれば、相乗効果も期待できますが、あくまで本業が優先であることを意識し、体調管理にも十分配慮しながら、持続可能な働き方を追求するようにしましょう。
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