こんにちは、ITプロマガジンです。
膨大なデータを分析し、経営に役立てるスペシャリストが「データアナリスト」です。データアナリストは需要が高いこともあり、副業として案件を獲得することも可能です。
しかし、「データアナリストの副業を始めたい」「需要や単価相場を知りたい」とは考えていても、副業案件を獲得する方法や必要スキルなどが分からず迷っていると感じている方も多いのではないでしょうか?
そこでこの記事では、データアナリストが副業で稼ぐ具体的な方法を解説します。弊社が実際に扱っている副業案件の例に加えて、案件の獲得方法まで解説しているので、副業に興味があるデータアナリストの方はぜひチェックしてみてください。
「必要以上に安売りをしてしまう」「市場感より高い単価で参画してしまいトラブルになる..」
フリーランス市場は売り手市場であるものの、いまだに正しいノウハウが確立されておらず、多くの方が案件探しに苦労されています。
ですが、現在の市場感や企業側に刺さる経験・スキルを理解し正しく案件探しをすれば、誰でも自身のバリューを活かし単価を伸ばすことができる、というのも事実です。
ITプロパートナーズでは、
・9割がエンド直案件のため、高単価
・約6割が週3-4案件のため、柔軟に働ける
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などの魅力的な案件を数多く保有し、マッチング能力の高い即戦力エージェントが完全サポートします。
初めてのフリーランス、情報収集段階でも大丈夫です。あなたの働き方にマッチし、単価も高く、最もバリューを発揮できる案件を探しませんか?
目次
そもそもデータアナリストとは?
データアナリストとは、データの分析を行う専門家のことです。
はじめに、データアナリストの仕事内容と、データサイエンティストとの違いについてみていきましょう。
データアナリストの仕事内容
データアナリストの仕事は、顧客情報や売上に関するデータなど企業のデータベースに蓄積したデータを分析し、経営に役立てることです。データの分析結果から、経営課題の解決方法や今後のビジネス戦略などを導き出します。
データの分析だけでなく、その結果をもとに経営課題の解決を支援するところまで、データアナリストの仕事に含まれます。
データサイエンティストとの違い
データアナリストと混同されやすい職種として、データサイエンティストがあります。どちらもデータ分析のプロで、明確な違いが定義されているわけではないため、両者の区別がついていない人も多いでしょう。
データアナリストは、先ほど紹介した通りデータ分析の結果から経営課題の解決支援を行うところまでが業務の範囲に含まれます。一方データサイエンティストは、AIや統計学などの専門知識を駆使してデータを分析し、分析結果を提供するのが主な仕事です。データアナリストは主にデータ収集能力や論理的思考力などが求められ、データサイエンティストにはITや数学、統計などの専門スキルが求められます。
傾向としては、データアナリストがデータ分析を用いた経営支援がメインの目的であるのに対し、データサイエンティストは高い専門知識を用いて経営に役立つデータを導き出すことがメインである点が違いです。
データアナリストの副業は需要がある?
そもそもデータアナリストには、副業案件を獲得できる機会が十分にあるのでしょうか。なぜ需要があるのか、2つのポイントで理由を説明します。
データアナリストの需要は高い
データ分析を通じて商品・サービス開発や売上成長、組織変革などさまざまな目的につながるヒントが得られるため、データ分析を始めたいというニーズが企業の間で高まっています。
データ分析の需要は小売業や飲食業、ゲーム業界など、多種多様な業界に拡大中です。経済産業省のIT人材需給に関する調査によれば、AIやビッグデータ、IoT等の第4次産業革命に対応したIT人材の確保は重要とされています。またビズリーチ「2023レジュメ検索キーワードトップ30」によると、2023年のDX関連求人数は調査の3年前と比較して6.7倍にも増加しているという結果でした。DXと言えばデータアナリストは不可欠であり、今後も需要があると言えるでしょう。
現状、専任のデータアナリストを雇用するまでの環境が十分に整っていない企業が多いです。データ分析を既存の人材で穴埋めしている場所もあり、また、スポット的に専門家の手を借りたいと考える企業も少なくありません。そもそもの人材不足もあり、副業でデータ分析を担当してくれるデータアナリストのニーズが高いのです。
データアナリストは人材不足
現状、データアナリストへの需要に対して人材の供給が追いついていません。
データアナリストには、プログラミングや統計学、コンサルティング、ビジネススキルなどの面で高いレベルの知識とスキルが求められます。しかしながら、データ分析や活用のニーズの高まりに対し、対応するレベルの知識とスキルを備えた人材が十分に育っていないのです。
「DX白書2023」によると、「事業・業務に精通したデータ解析・分析ができる人材」について、「やや不足している」「大幅に不足している」という回答の合計は、回答企業全体の72.3%でした。
また、専門性の高い人材の育成にはそれなりの時間を要します。総務省が平成26年に発表した情報白書によると、統計学や機械学習に関する高等訓練の経験を有する、またデータ分析に係る才能を有する大学卒業生の数が減少傾向だと発表されています。そのため、常に人材不足が続いている状態です。
このようななか、データアナリストをはじめとしたデータ分析スキルを持つ人材は、副業でも多くの需要があるでしょう。
データアナリストの副業案件の傾向
データアナリスト案件で副業するなら、働き方や求められるスキルレベルについて知っておく必要があります。ここでは、データアナリストの副業案件のうち、「在宅ワークや土日でも可能なものがあるのか」また「未経験でも案件を獲得できるかどうか」について解説します。
在宅・土日でも可能な案件がある
副業は本業の合間に行うものなので、在宅や土日で参画できる案件の方が対応しやすいと考えられます。では在宅・土日などで副業として行えるデータアナリストの仕事は存在するのでしょうか?
在宅勤務が可能かどうかを弊社ITプロパートナーズで調べたところ、フルリモートの案件がいくつか見つかりました(2024年8月時点)。例えば、以下のような案件です。
一方、土日に限定した案件もわずかながらあります。例えば以下はクラウドワークスで募集されている週1日稼働OKのフルリモート案件例です。
週1日の稼働となっているため、土日のいずれかでの参加が可能です。クライアント先のスタッフをサポートする業務内容になっています。
他にも、「週2日から」「週10時間程度」といった案件もあり、平日の定時後などスキマ時間などを使って副業しやすい環境です。
未経験での副業案件獲得は難しい
結論として、データアナリストの副業を未経験から始めるのは難しいです。そのため、まずはスクールなどで必要なスキルを習得してください。
データアナリストには、マーケティング、プログラミング、機械学習などの多くの専門知識が求められます。求められる知識の幅が広いため、未経験の場合はデータ分析に特化したスクールや講座を活用するのがおすすめです。
副業案件やフリーランス案件は即戦力が求められるため、ほとんどの案件は「実務経験◯年以上」といった条件があります。そのため、一度データアナリストとして就職・転職するなどして、実務経験を積みましょう。
しかし、簡単なデータ分析系の案件であれば、クラウドソーシングで未経験でも応募可能な案件が見つかる可能性もあります。ただし、簡単な分、以下のように案件単価が低い点に注意してください。
安定した副業収入を得たいなら、実務経験を積んで副業案件を獲得するとよいでしょう。
副業におけるデータアナリストの働き方と必要スキル
データアナリストの副業は、大きく次の2つの働き方に分けられます。
- コンサル型のデータアナリスト
- エンジニア型のデータアナリスト
ここでは、それぞれの働き方と必要なスキルを紹介します。
コンサル型のデータアナリスト
コンサル型とは、その名の通りデータ分析を使ってコンサルティングを行う働き方です。コンサルティングファームやマーケティング会社などに属し、企業の抱える課題に対して、どのようなデータを分析するかを考え、大量のデータをマイニングして具体的な解決案を提示します。
コンサル型のデータアナリストには、以下のスキル・知識が求められます。
- 論理的思考力
- 分析力
- マーケティングの知識
- コミュニケーション力
- 統計学の知識
- SQL
課題の解決に向けて仮説を立てながらデータ分析を行うため、論理的思考力は必須です。全社に関わるKPI設計などを立てながら経営に携わるので、マーケティングの知識も欠かせません。
システム部門やマーケティング部門、経営層など複数の組織と関わることもあり、それぞれの部門の橋渡しとなるにはコミュニケーション力も求められます。
エンジニア型のデータアナリスト
Webポータルサイトの運営会社やソーシャルゲームのプラットフォーマー、自社メディア運営企業などに所属し、データマイニングや機械学習などの知識を活かしてデータ分析を行うのがエンジニア型データアナリストです。分析した結果をもとに、ユーザーの行動特性など一定のパターンを見出し、サービスの品質向上に役立てるのが主な仕事です。データ分析に必要なITスキルを用いて、自らプログラミングを担当することもあります。
エンジニア型のデータアナリストの場合、以下のようなスキル・知識が必要です。
- 数学・統計学の知識
- HadoopやMapReduce、Mahoutなどを取り扱う知識
- Java、Python、R言語などのプログラミングスキル
- 機械学習に対する知見
- データマイニングの専門知識
- 自然言語処理
エンジニア型のデータアナリストの場合、数学や統計学、機械学習など、専門的な知識・スキルが求められます。コードの実装のために、プログラミングスキルも必要です。例えばPythonやR言語はデータ分析の分野で人気の言語のため、エンジニア型のデータアナリストを目指す場合は習得しておきましょう。
データアナリストの副業案件例と単価相場
ここからは、データアナリストの実際の副業案件を見ていきましょう。フリーランスエージェントの弊社「ITプロパートナーズ」が掲載しているなかから、3つの案件を紹介します。
Web広告関連のデータ活用・分析案件
案件名 | 【データ解析/マーケティング】ウェブ広告代理店におけるデータアナリストの案件・求人 |
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案件単価 | 〜1000,000 円/月 |
稼働日数 | 週1日〜 |
勤務地 | フルリモート |
スキル | データ解析,マーケティング |
職種・ポジション | データアナリスト |
データの活用戦略策定案件
案件名 | 【新規事業構築/市場調査/分析】事業投資/経営戦略におけるデータ統合戦略の案件・求人 |
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案件単価 | 〜90,000 円/月 |
稼働日数 | 週1日 |
勤務地 | フルリモート |
スキル | 新規事業構築,市場調査/分析 |
職種・ポジション | データアナリスト |
大手鉄道会社のWeb解析案件
案件名 | 大手企業でのDX促進をサポートするデータアナリスト募集 |
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案件単価 | 〜90,000 円/月 |
稼働日数 | 週1日 |
勤務地 | – |
スキル | ・Adobe Analytics実装経験1年以上 ・JavaScriptでの開発経験 |
職種・ポジション | データアナリスト |
この他、データ分析の副業については以下の記事で詳しく解説しているので、併せて参考にしてください。
データアナリストが副業案件を獲得する方法
データアナリストが副業案件を獲得するには、以下の4つの方法があります。
- 副業・フリーランスエージェントを活用する
- クラウドソーシングサイトを活用する
- 友人・知人からの紹介
- コンペに出場する
それぞれの案件獲得方法について、以下で詳しく解説します。
エージェントを活用する
データアナリストが副業案件を見つけるには、副業ワーカーやフリーランスに案件を紹介してくれるエージェントを活用するのがおすすめです。エージェントを利用すると、個人では受注が難しい高単価案件や大企業の案件に携われる可能性があります。
エージェントの担当者が実績や希望に合った案件を紹介してくれるので、自分で営業する必要がないのもメリットです。
先ほど紹介したように、フリーランスエージェントの弊社ITプロパートナーズでもデータアナリストの案件を複数掲載しています。求められるスキル・経験の水準が高い案件が多いものの、その分高単価な案件が多めです。
週2日からの案件も豊富なので、一定スキルや経験があるデータアナリストの方は、ぜひ弊社をご利用ください。あなたに最適な案件をご紹介します。
クラウドソーシングサイトを活用する
クラウドソーシングサイトは、データアナリストに限らず多くの副業ワーカーが案件獲得に活用しています。大手クラウドソーシングサイトであるランサーズやクラウドワークスは掲載されている案件数が多く、「データ分析」と検索すると多くの案件がヒットします。
仕事内容や求められるスキル、報酬などは案件によってさまざまなので、自分の経験やスキルに合った案件を探してみましょう。
友人・知人からの紹介
オーソドックスな方法ですが、人脈を利用するのも有効な手段です。以前から友人関係のある人に声をかけて、受けられそうな案件があれば紹介してもらえるよう頼みます。
あるいは過去・現在の取引先の知人や、他のフリーランスエンジニアの知人などのつてを利用し、案件を紹介してもらう手もあります。
コンペに出場する
副業案件としては少しイレギュラーですが、賞金付きのコンペに出場するのも1つの方法です。例えば、データ分析や機械学習に携わっている人のコミュニティー「Kaggle(カグル)」では企業や政府がコンペ形式の課題を掲載していて、最も優れたものを買い取る仕組みがあります。
スキルに自信のある人は、このようなコンペで腕試しをしてみてはいかがでしょうか。
データアナリストの副業案件獲得に活用できるおすすめサービス
データアナリストの副業案件の獲得には、エージェントやクラウドソーシングを活用しましょう。
ここでは、副業案件の獲得におすすめのサービスを3つ紹介します。
ITプロパートナーズ
弊社ITプロパートナーズはフリーランス案件を紹介するエージェントですが、週2日から働ける案件やリモート可能な案件を多く取り扱っているので、複業的な案件を探している人にもおすすめです。先ほど紹介した実際の案件はITプロパートナーズに掲載されているもので、データアナリストの案件も複数取り扱っています。
「週2日勤務で想定月収30万円」など、エンド直のため高単価案件が多いのが特徴。また、スタートアップやベンチャーなどトレンド技術を積極的に採用している企業の案件も取り扱っているので、本業では扱えない新しい技術に触れてみたいという人にもおすすめです。
シューマツワーカー
シューマツワーカーは副業を前提とした案件紹介サービスで、案件の99%以上がリモートワーク案件のため在宅で副業したい人におすすめ。週10時間から、月10万円以上の収入が目指せます。
エンジニアやマーケターなどIT業界の案件を中心に取り扱っていて、数はあまり多くありませんが、データアナリストやデータサイエンティストの案件も取り扱っています。
クラウドワークス
クラウドワークスは大手クラウドソーシングサイトで、78万社以上の企業が利用しているので常に案件数が豊富なのが特徴です。また、受注から納品までオンライン上で完結するため、在宅で副業したい人にもおすすめ。
クラウドワークスで「データアナリスト」と検索すると6件、「データ分析」と検索すると55件がヒットしました(2024年8月時点)。このように、データ分析に関連する案件も多く募集されていることが分かります。
データアナリストが副業で高収入を得るためのポイント
ここでは、データアナリストが副業で高収入を得るために意識しておきたい2つのポイントを紹介します。
コンサル系の案件を狙う
副業で高収入を目指す場合は、受注する案件の単価が重要です。データアナリスト案件で高収入を得るには、コンサル系の案件を中心に探してみてください。コンサル系の案件なら少ない稼働でも高単価なものが多く、効率的に案件をこなせば副業でも多くの収入が得られる可能性があります。
フリーランスとして案件を獲得する
フリーランス向けのデータアナリスト案件は、高単価なものが多いです。
将来的にフリーランスのデータアナリストとして独立を目指している人は、副業で一定の収入を得られるようになったら、独立を検討してみてはいかがでしょうか。
フリーランス向けのデータアナリスト案件は、月額単価100万円を超えるものもあります。もちろん、豊富な経験やスキルが求められますが、より高収入を得たい方は、フリーランスとしての案件獲得を検討しても良いでしょう。
データアナリストが副業で稼ぐために役立つ資格
データアナリストの副業で稼ぐうえで、単価を上げるための説得材料として利用する、あるいはスキルの証明に役立てるために取得すべき資格をご紹介します。特に駆け出しのデータアナリストが副業する場合、資格などの定量的なスキル証明になるものを保有していれば、よりスムーズに案件獲得がしやすくなります。いくつかおすすめの資格を紹介します。
統計検定
統計に関する知識や活用力などを客観的に評価するための試験で、総務省や内閣府などが後援しています。統計検定自体は大きな括りで、統計検定1級から4級までのレベルが設定されているほか「統計調査士」や「専門統計調査士」「データサイエンス基礎」「データサイエンス発展」が含まれます。
OSS–DB技術者認定資格
オープンソースデータベース(OSS-DB)に関する技術力と知識を認定するIT技術者認定試験です。OSS-DBのなかでもPostgresSQLを基準に採用しています。データベースのシステムの設計から運用までの知識・スキルが問われるSilverと、大規模データベースの改善や運用管理、コンサルティングの知識・スキルが問われるGoldの2つのレベルが設定されています。
データベーススペシャリスト試験
データベース管理者やインフラ系エンジニアを目指す人材向けに、独立行政法人情報処理推進機構が実施している情報処理技術者試験の1つで、国家資格として人気の高い試験です。高品質なデータベースの企画や要件定義、開発、運用、保守に関する知識や実践能力が問われます。ビッグデータに関わる専門性も問われることから、データアナリストの能力証明にもつながります。
オラクルマスター
日本オラクル株式会社が実施するデータベース認定試験です。オラクルデータベースの管理スキルを客観的に証明する資格として、エンジニアの間で高い人気を誇ります。データベースの基礎知識が問われるBronze、SQLの基礎知識やデータベースの運用管理スキルが問われるSilver、バックアップ・リカバリーやマルチテナント・アーキテクチャなどの知識・スキルが問われるGold、SQLの知識全般が問われるPlatinumの4つのレベルが設けられています。
データアナリストの副業をするメリット
データアナリストの副業案件に取り組むメリットを3つ紹介します。
大幅な収入アップが期待できる
データアナリストの副業は、スキルや実績が直接的な報酬に結びつきます。なぜなら、データ解析の結果はビジネス上の意思決定や戦略の策定に影響を与えるため、高いスキルを持つアナリストの専門知識は高く評価されるからです。副業案件でも単価相場は高めであり、着実に案件をこなすことで大幅な収入アップも見込めます。
特定の分野や業界に特化した経験や知識を持つアナリストは、その領域での需要が高まり、高収入につながるケースも少なくありません。例えば、医療、金融や広告業界のようにデータを活用して新しい価値を生み出す動きが活発な分野では、専門的なスキルを持つデータアナリストは重宝されるでしょう。
スキルアップにつながる
副業すれば、データアナリストとしての得意分野や関心を持つジャンルの仕事に応募できます。会社では携われないような仕事内容・分野も副業なら挑戦しやすく、新しい経験をすれば直接的なスキルアップにもつながるでしょう。
データアナリストは、単に数字やデータを解析するだけの仕事ではありません。データの背後にある現実の問題やビジネスのニーズを理解し、それに基づいて的確な分析を行う能力が求められます。特定の分野に深い知識や経験を持つアナリストは、その分野に関連するデータ解析の仕事で高い付加価値を持てるのです。
例えば、以前から興味を持っている環境問題や持続可能な開発に関する案件に副業でチャレンジして知識をつけることも可能です。このような背景を持つデータアナリストは、環境関連のデータ解析や、持続可能な開発を目指す企業のデータ戦略の策定において、他のアナリストよりも一歩リードできます。こういったスキル・経験は、本業で活用したり、将来の独立の際にも役立てられます。
独立へのステップになる
また、データアナリストが副業案件に取り組めば新しい働き方を見つけ、独立のきっかけにもなります。副業案件では週1日からという稼働日数やリモートでの働き方が想定されます。こういった働き方に慣れれば全国から仕事を同時並行的に受けることも可能であり、従来よりもデータアナリストとしての活躍の道が広がる可能性があるでしょう。
また副業で案件探しの方法も知ることができるうえ、副業での出会いをきっかけにクライアントと関係を構築・維持しておくと、将来的にフリーランスとして独立する際の土台になります。さらに、副業で所得を得て確定申告も自分でこなせば、将来的に独立して経理・税務処理を行う際の準備にもなるでしょう。
データアナリストの副業をする際の注意点
データアナリスト案件で副業する際には、以下の点に注意してください。
- 関連する職種・分野での実務経験が求められる
- 副業禁止の会社もある
- 確定申告をする必要がある
- 本業との両立が難しい案件もある
それぞれの注意点について解説するので、チェックしておいてください。
関連する職種・分野での実務経験が求められる
先述の通り、副業案件では実務経験が必須であることが普通です。
データアナリストはデータの抽出・分析だけでなく、得られた分析結果から企業が抱える課題を見つけ、どのように解決するかまで仮説を立てる必要があります。そのため、エンジニア領域のスキルに加え、マーケティングの知識やスキルが求められます。また案件によっては特定の業界での実務経験や知識が必須の場合もあるでしょう。
特に、コンサル型のデータアナリストの場合はコンサルティングファームやマーケティング会社などに属して各企業にサービスを提供する働き方が主流のため、マーケティングの知識は必須です。
副業禁止の会社もある
副業を始める前に、会社の就業規則を確認しましょう。副業解禁の流れがあるとはいえ、副業を全面禁止している企業も少なくありません。
就業規則で禁止されているのに副業を始めると会社とトラブルになる可能性があるため、事前に確認が必要です。本業に支障が出る懸念もあるため、企業によっては副業が禁止されています。
ただし、副業が禁止されている場合でも、交渉次第で副業が認められることもあります。不明な点がある場合は、上司や管理部門に相談してみましょう。
確定申告をする必要がある
副業で収入を得たら、会社員であっても自身で確定申告を行わなければなりません。具体的には、副業で得た収入から経費を引いた「所得」が年間20万円を超えたら、確定申告が必要です。なお所得がわずかで必要経費が多くかかっている場合は還付や赤字の繰越対象になる場合もあり、少しでも収入があれば確定申告をしておくことをおすすめします。
確定申告は毎年申告期間が決まっているので、遅れないように申告しましょう。申告が遅れたり、申告をせずに放置したりすると、無申告加算税や重加算税などの罰則が課される場合があります。
本業との両立が難しい案件もある
副業データアナリストとして参画OKという案件も多いですが、本業との両立ができるかどうかを事前に確認しておくことが重要です。本業の時間帯に稼働を求められる場合や、完全リモートではなく一部出社が必要な案件もあるため、後からトラブルにならないように事前に確認しておきましょう。
また、本業に支障をきたさないよう、仕事のスケジュール管理にも注意する必要があります。
データ分析の副業市場における今後の動向と求められる人材
最後に、データ分析の副業市場における今後の動向について紹介します。
データ分析領域のニーズは今後も高い
データアナリストもデータサイエンティストもまだまだ歴史が浅く、「データ分析をビジネスに役立てたいが、社内に適した人材がいない」という企業も少なくありません。そのため、データ分析領域における副業人材やフリーランスへのニーズは高まっています。DX推進などの影響もあり、今後もニーズは伸びていくと予測できるでしょう。
最新のAI事情をキャッチアップする必要がある
データ分析の分野はAIと密接に関係しています。データアナリストとして活躍するためには、データ活用やAI分野の最新動向をキャッチアップし、自分の解釈をクライアントやチームメンバーに説明できるようになる必要があります。
またAIを使ったデータ分析関連のツールも進化しているなか、「こういったツールがどこまで進化しているのか」「どこまで自動化できるのか」といった状況も把握しておきましょう。
このようにAI事情を細かく把握しておくことで、AIに代替されないための戦略も立てやすくなります。
市場価値の高い人材になるには差別化・独自性が重要
データ分析領域のニーズは高まっているものの、分析ツールの進化によって自動化が加速している現状もあります。例えばBIツールの普及によって、マーケターなどデータ分析の専門家でなくともデータ分析が効率的かつ手軽に行えるようになりました。
このようななかデータアナリストとしてコモディティ化せず、市場価値を高い状態に保つためには差別化・独自性が欠かせません。そこでデータ分析の専門性を磨くとともに、データ分析に限らない幅広い知識・スキルを備えることを意識しましょう。例えば「BtoB分野が得意」など特定の分野での実績を増やすのも手です。
市場価値の高い人材になれるよう、常に情報収集やスキルアップを怠らない姿勢が大切です。
まとめ
データアナリストはデータ分析の専門家で、企業が蓄積したデータを分析して経営課題を解決するためのサポートを行います。クライアントの課題解決を達成するには、統計・データ分析などの知識だけでなく、マーケティングの知識やコミュニケーションスキル、また特定ドメインへの理解も必要です。AI技術が飛躍的に進化しているなか、AIを活用するためのスキルも求められています。また副業の場合は即戦力のプロが求められるため、何らかの経験・実績が欠かせません。
近年、データ分析のニーズは高まっています。一方で、企業の困りごとを解決できるようなデータ分析ができる人材は不足しており、仮に副業人材であってもサポートを必要としているクライアントは存在します。
データアナリストとして経験・実績がある方であれば、副業案件を獲得するチャンスも大いにあります。弊社ITプロパートナーズはIT/Web分野専門のフリーランスエージェントで、データアナリスト案件も取り扱っています。ご興味がある方はぜひご覧ください。
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