今回は「レバテックフリーランス」というレバテックのフリーランス活動を支援するサービスに登録し、面談でデータサイエンティスト案件について、いろいろと相談に乗ってもらった件について紹介したいと思います。
https://freelance.levtech.jp
レバテックとはレバレジーズが展開している「転職支援」と「フリーランス支援」の両輪でやっているサービスです。
https://levtech.jp/
「レバテック」と言う名前だけあって、転職もフリーランスもどちらもIT系エンジニアやクリエイター・デザイナーを対象としています。
僕は以前データサイエンティストの転職活動をしており、その選択肢の一つとしてフリーランスも考えていたのですが、どうも特にデータサイエンティストのフリーランスの情報が少なく、どんなものか分からなかったので、実際にレバテックフリーランスに登録して話を聞いてみることにしたのです。
レバテックフリーランスの特徴
レバテックフリーランスでは最初に無料の登録を行うと、そのあとに担当のエージェントの方とのWEBカウンセリングがあります。
僕の場合は面談は1時間くらいで、自分の転職活動についてや、フリーランスとしての案件希望、そもそもフリーランスってどんな感じなのかなどカウンセリングをしてくれました。
基本的なフリーランスの案件の取り方だとか、お金の話、働き方の話なども丁寧に教えてくれ、とても好印象なエージェントさんでした。
面談のあとでマイページを用意してもらえるので、そちらで案件の検索をすることができるようになります。
一口にIT系といっても非常に幅が広いので、具体的な職種やキーワードで絞り込んで案件を検索すると、思っていたよりもデータサイエンティスト案件もヒットしました。
僕は応募まではしなかったので応募がどういう手続きで進んでいくかまではわかりませんが、どちらにしろ丁寧にサポートしてくれそうな気がします。
このマイページで全ての案件を見る事ができるのはとても便利なところですね！
フリーランスのデータサイエンティスト案件
さて、フリーのデータサイエンティスト案件はどんなものなのでしょうか。
面談で聞いたことやマイページで案件を検索した感想をつらつらと記していきたいと思います。
案件数／種類
まず、案件数自体は全くないということはないです。
時期にもよるのでしょうが、分析関連の案件も募集が数十社レベルであったと思います。
ただ、データサイエンティストとしてもビジネスに近い方というよりは、データ基盤整備とか、アプリケーション開発、クレンジング的な業務が多い印象があります。
なので、エンジニアリング力に長けたデータサイエンティストやそもそもエンジニアの方はかなり案件を選べるように思えました。
会社の場所
場所は東京23区が圧倒的に多いので、地方の方は厳しいかもです。
このご時世なので在宅ワークはできるんでしょうが、地方から完全リモートが可能かはちょっとわからないですね。
稼働日数
会社員をやっていると週5日働くのは当たり前ですが、フリーランスでは必ずしもそうとは限らず、「週2からOK！」みたいな謳い文句で宣伝しているところもありますよね。
でも面談で聞くところでは、稼働日数：週5日の案件が圧倒的に多いようです（80%以上だとか）。
たまに週3日OKみたいなのがある感じだそうです。
週1日からとかもゼロではないようですが、応募数も増えるようで案件をゲットするにはかなり大変みたいですよ。
フリーランスのデータサイエンティストに求められるスキル
経験年数
話を聞いているとやはり経験年数は重視されるようで分析経験3年以上はあった方がいいとのことでした。
経験年数1年とかでも可能といえば可能だが、単価は少し下がるし、経験が多い人に比べると案件も取りづらいそうです。
でも実務でのデータ分析経験が3~4年あれば、月70~100万以上の案件も可能だということです（もちろんスキルにはよる）。
そう考えると未経験でデータサイエンティスト案件を得るのは非常に困難ですね。
 
プログラミング
プログラミングはPythonがベースになるみたいで、SQLも使えるとGoodです。
Rの案件はそんなに多くないのだそうなので、Pythonが使えるといいですね。
 
クラウドスキル
最近はデータ分析はクラウドの分析基盤上で行うのがほとんどなので、AWSやGCP、Azureで分析をした経験はあると良いです。
 
BIツール
データサイエンティストやデータアナリストの業務にデータの可視化はよくあるタスクなので、そのような可視化をBIツールを使っていい感じにできると、これもポイントです。
 
高額案件のよくある必要スキル
高額案件でよくある必要スキルを聞くと以下のようなことを教えてくれました。
・データ分析経験3年以上
・分析による課題解決を実施（AI/機械学習経験は尚可）
・集計のみならず分析／資料作成／報告を実施
・クラウドで分析経験
フリーランスの仕組み
契約形態
契約形態は「精算幅付」というものが多いようで、これは月単位の稼働時間のことです。
だいたい一ヶ月で20営業日を仮定し、140-180時間/月で決められた単価を払う形式だそうです。
単価
単価は、だいたい70~100万/月の案件がほとんどのように思えます。
エージェントさんに聞いたところもこんな感じでしたし、検索してみてもそんなもんです。
たまに120万みたいなのがあるくらいでしょうか。
たまにネット記事をみると、データサイエンティストでフリーランスなら150万超え！みたいな記事もありますが、そんなことはないと思います。
フリーランスのメリットデメリット
フリーランスにもいくつものメリデメがありますので、その一部を書いておきます。
メリット
・長期化の傾向がある
・自分で案件（業務）を選べる
・会社員よりは収入が上がるケースが多い
デメリット
・案件が更新できるかはわからない
結局フリーランスにはならず転職して会社員を続けることにした
エージェントさんと面談で上記のようなことを話したのですが、結局、フリーランスにはならずに転職してサラリーマンを続けることにしました。
理由としては、まだまだ実務でのデータ分析経験年数が短いので、その経験を積もうと思ったからです。
それと、話していて印象に残っていることで、フリーランスになるとスキルの向上があまりなくなるということがありました。
どこまで本当かはわかりませんが、フリーランスは基本「できること」ベースで雇われるので、新しいことへのチャレンジとかは会社員をやっているときよりも少なくなることが多いのだそうです。
そう考えると、もう少し会社でやったことのないことをもっと経験しスキルアップを目指す方針がよさそうだと判断し、会社員を選びました。
悩んでいたところに有益なアドバイスをいただくことができたので担当してくれたエージェントさんに感謝しています。
積極的にフリーランスを目指すというわけでなくてもレバテックフリーランスには登録できますし、カウンセリング（面談）も受ける事ができますので、キャリアで迷っている人は話を聞いてみたらよいかと思います！
あとは、フリーランス志望でなく会社員としての転職活動にも「レバテックキャリア」がありますので、こちらに相談するのもアリですね。
