Nous collectons les offres d'emploi sur les sites d’emploi, les agrégateurs et les pages carrières des entreprises. L'export contient les postes, les fourchettes de salaire, les exigences et les technologies demandées, les employeurs, les régions et les modes de travail. L'historique des publications montre le marché de l'emploi en mouvement et l'activité de recrutement de n'importe quelle entreprise.
Les offres d'emploi racontent ouvertement le marché du travail et les plans des entreprises. Le recrutement révèle la stratégie avant les communiqués de presse.
Construire des benchmarks salariaux sur les fourchettes réelles du marché : par rôle, grade et région.
Étudier le marché de l'emploi : demande de compétences, filtres par rôle, pénurie de spécialistes et écarts régionaux.
Capter les signaux : une entreprise recrute pour une nouvelle activité, c'est le moment de proposer votre produit.
Alimenter services et modèles avec un flux d'offres via API, sans votre propre infrastructure de collecte.
Trois formats selon votre besoin : export ponctuel, livraison régulière de données ou solution sur mesure. Le coût est calculé selon les sources, le volume et la fréquence. Le service se commande en prestation ponctuelle ou par abonnement, le devis est envoyé avant le lancement du projet.
Collecter les offres une seule fois : pour une étude, un benchmark ou une migration de données.
Les données se mettent à jour selon un calendrier et sont livrées automatiquement. Les nouvelles offres sont déjà prises en compte.
Les données en service clé en main : accès API, DaaS ou interface prête à l'emploi, des dizaines de sources et un SLA.
Combien coûte le scraping d'offres d'emploi ? Le prix repose sur des facteurs clairs, du nombre de sources à la profondeur d'analyse. Devis et échantillon de données envoyés avant le début des travaux.
Décrivez les rôles, les entreprises et les régions : nous reviendrons avec une estimation du coût, des délais et un exemple de données sous un jour ouvré.
Un scraper d'offres d'emploi est un outil qui collecte les annonces d'emploi dans des tableaux structurés. Le robot parcourt les pages de résultats des sites d’emploi et les rubriques carrières des entreprises, puis range le résultat dans un schéma unique. Dans cet article, nous détaillons le fonctionnement du processus et le contenu de l'export.
Les champs de chaque offre :
Les salaires sont normalisés : période, brut ou net, devise. Sans cela, comparer les fourchettes d'un site à l'autre n'a pas de sens. Les doublons d'une même offre sur plusieurs plateformes sont fusionnés en un seul enregistrement.
Beaucoup de développeurs écrivent leur propre script Python. Vient ensuite la maintenance du scraper : chaque site a son propre balisage, les plateformes le modifient et limitent le nombre de requêtes, le code casse. Vous n'aurez pas à faire de scraping vous-même : le service décharge votre équipe de ces tâches.
Le processus en pratique :
L'approche du scraping reste courtoise : pause entre les requêtes, limitation de la fréquence des appels, respect du robots.txt et de l'en-tête Retry-After. Les plateformes n'en sont pas gênées et le flux de données reste stable.
Précision sur le périmètre : nous ne faisons pas de scraping de pages nécessitant une authentification. Nous travaillons uniquement avec des pages publiques, sans connexion aux espaces clients. Les canaux Telegram publics d'offres d'emploi s'ajoutent sur demande ; les groupes fermés des réseaux sociaux restent hors périmètre.
Nous ne collectons ni CV ni bases de candidats. L'export ne contient aucune donnée personnelle de candidats : ni coordonnées, ni noms. Nous collectons uniquement les offres d'emploi, c'est-à-dire l'information publique des entreprises sur leur recrutement.
S'il vous faut les contacts des entreprises elles-mêmes pour la prospection, ce sont des services distincts : les bases d'entreprises relèvent de la constitution de bases d'entreprises. L'envoi d'e-mails est lui aussi hors périmètre : c'est votre équipe qui expédie les messages.
Le recrutement trahit les plans d'une entreprise. Une annonce « spécialiste SEO » apparaît : l'entreprise prépare sa visibilité. Des développeurs sont recrutés, dont un développeur d'applications mobiles : un produit se construit. Tous ces signaux se lisent dans le flux d'offres, et le volume d'information grandit à chaque publication.
Exemples de questions auxquelles l'analyse répond :
Les alertes de nouvelles offres selon vos filtres arrivent par e-mail, sur Telegram ou directement dans le CRM. La veille fonctionne sur une liste d'entreprises ou sur des critères de recherche. Le dispositif s'ajuste aux besoins de l'équipe : c'est vous qui définissez les paramètres de sélection.
Précision sur le périmètre : ce service couvre le marché de l'emploi. Les prix et l'assortiment des boutiques en ligne relèvent de la veille tarifaire des boutiques en ligne, et n'importe quel site se traite via l'extraction de données web.
Le résultat est livré en CSV, Excel, JSON, en flux ou via API. Chaque équipe y trouve son accès : du tableau pour l'analyste au flux vers votre application. Les données s'intègrent facilement à vos processus. Pour recevoir un exemple sur vos rôles, envoyez-nous votre demande : l'échantillon est gratuit.
Exemples de projets de scraping d'offres d'emploi : les données collectées et ce qu'elles ont apporté aux clients.
Les offres d'emploi de plusieurs sources en analytique salariale par rôle, stack et ville.
Les listes de domaines expirés de dizaines de plateformes en un flux unique, avec métriques, âge et historique.
Le registre complet des blogs et médias .co.uk plus un corpus HTML prêt dans un stockage S3.
Prix et disponibilité des médicaments consolidés en une vue comparable du marché.
Depuis 2015, notre équipe collecte des données sur les sites d'annonces et les sources ouvertes. Les données ont de la valeur quand elles sont propres, complètes et livrées à temps.
Fourchettes normalisées par période, brut ou net et devise. Une comparaison fiable.
Les exigences sont étiquetées par compétences et grades. L'analyse se passe de tri manuel.
Une offre publiée sur cinq plateformes devient un seul enregistrement avec l'historique des sources.
Publications et clôtures pour chaque entreprise. La dynamique de recrutement se lit mois par mois.
Un processus transparent : devis et exemple de données avant le début des travaux. Pas de frais cachés ni de surprises.
Vous indiquez les rôles, les secteurs, les entreprises et les régions.
Exemple de données et coût exact avant le début des travaux.
Nous connectons les sources, réglons la normalisation et les filtres.
Exports, flux ou API, avec historique et alertes.
Des offres d'emploi structurées, des tableaux prêts pour les benchmarks et l'analyse.
Postes, fourchettes, exigences, entreprises et régions dans un schéma unique.
Offres nouvelles et clôturées, évolution des salaires par mois et par segment.
Un flux d'offres vers vos systèmes et modèles.
Le recrutement selon vos filtres : entreprises, rôles, régions. Alerte le jour de la publication.
Le scraping d'offres d'emploi couvre le marché du travail. Les services associés s'assemblent selon votre besoin.
Des annonces de toutes catégories, depuis les sites d'annonces et les marketplaces de services.
Des fiches d'entreprises issues d'annuaires et de répertoires, selon votre niche.
Des annonces immobilières avec historique des prix et déduplication.
Si la réponse ne s'y trouve pas, envoyez une demande : le support reviendra vers vous sous un jour ouvré.
Les grands sites d’emploi et agrégateurs, plus les pages carrières des entreprises. S'il vous faut un site précis, nous l'ajoutons à la liste. Nous travaillons uniquement avec les résultats publics, sans authentification.
Nous les collectons aussi : la part de fourchettes masquées est une métrique en soi. Pour les benchmarks, un modèle peut estimer la fourchette à partir d'offres similaires.
Par employeur, poste et texte des exigences. Une offre présente sur plusieurs plateformes devient un seul enregistrement avec la liste des sources.
Oui. La veille fonctionne sur une liste d'entreprises : toutes leurs offres et la dynamique de recrutement, avec des alertes sur les nouvelles publications sur Telegram, par e-mail ou dans le CRM.
Les projets démarrent à partir de 150 $. Le coût final dépend du nombre de sources, du volume de données, de la fréquence de mise à jour et des traitements complémentaires (détail des facteurs ci-dessus). Devis exact et échantillon de données envoyés avant le début des travaux, nous constituerons la base selon vos rôles.
Chez nous, c'est un service clé en main. Vous n'installez aucun logiciel et n'écrivez pas de code : vous décrivez le besoin, notre équipe configure la collecte et livre le résultat. Les scrapers en boîte exigent réglages et maintenance ; ici, ce travail disparaît.
Non. Nous ne collectons ni CV, ni bases de candidats, ni données personnelles. L'export ne contient que des offres d'emploi : l'information publique des entreprises sur leur recrutement. Aucune coordonnée de candidat ne s'y trouve.
Non, nous ne faisons pas de scraping de pages nécessitant une authentification. Nous collectons les pages de résultats publiques et les rubriques carrières. La collecte reste courtoise : pause entre les requêtes, limite de fréquence et respect des règles des plateformes, y compris l'en-tête Retry-After.
Un script Python résout le problème une fois, puis commence la maintenance : balisage qui change, limites, erreurs. Nous surveillons chaque site et maintenons les outils de collecte en état de marche, votre projet reçoit les données sans mobiliser de développeurs.