Scraper 19 sites d’emploi et suivre les offres

Pour scraper des sites d’emploi avec Datablist, ouvrez Job Postings Search, choisissez vos mots-clés et vos pays, puis importez les offres correspondantes dans une collection. Vous pouvez également rechercher les postes à pourvoir dans les entreprises de votre CRM. Conservez l’ID de l’offre, le site web de l’entreprise et la date de publication afin de comparer les résultats lorsque vous relancez la recherche.

Je vous recommande de distinguer deux objectifs : trouver de nouvelles entreprises qui recrutent et suivre les nouveaux postes publiés par des entreprises que vous connaissez déjà. Exclure les entreprises précédemment trouvées peut être utile pour le premier objectif, mais cela masquerait de nouvelles offres dans le second cas.

Ce guide présente les recherches par filtres et par entreprises, les données que vous pouvez collecter ainsi qu’une méthode pour suivre les nouvelles offres sans comptabiliser deux fois la même annonce.

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Au programme de cet article

• La méthode pour scraper simultanément 19 sites d’emploi
• Les sites d’emploi scrapés par Datablist
• Tutoriel pas à pas pour scraper plusieurs sites d’emploi
• Tutoriel pour scraper les offres des entreprises de votre CRM
• Pourquoi scraper plusieurs sites d’emploi plutôt qu’un seul
• Comment exploiter les données d’emploi avec Datablist

La méthode pour scraper 19 sites d’emploi simultanément

Pour scraper simultanément 19 sites d’emploi, deux possibilités s’offrent à vous :

• Créer vous-même un scraper pour chaque site d’emploi et gérer un code complexe
• Utiliser le scraper de sites d’emploi de Datablist, qui agrège 19 plateformes à travers le monde

Datablist interroge une base de données d’offres agrégées par son fournisseur de données. Votre recherche renvoie les annonces indexées qui correspondent à vos critères ; elle ne scrape pas chaque plateforme depuis zéro à chaque requête. La couverture et les champs disponibles varient selon les offres. Pensez donc à vérifier les URL sources des annonces que vous souhaitez exploiter.

💡 Qu’est-ce que Datablist ?

Datablist est une plateforme permettant de créer des workflows de génération de leads et de trouver, enrichir et nettoyer des données grâce à plus de 60 outils : AI Agents, Email Finders, AI processors, Technology enrichments, et bien plus encore.

Datablist vous permet également de configurer des workflows automatisés exécutés à la demande ou selon une fréquence définie. Voici quelques cas d’usage particulièrement appréciés :

1. Créer des listes de leads
2. Personnaliser des emails avec l’IA
3. Nettoyer et dédupliquer un CRM
4. Scraper les offres de 19 sites d’emploi à la fois
5. Scraper des recherches LinkedIn Sales Navigator sans risquer votre compte

Vous l’aurez compris : si vous devez collecter ou nettoyer des données, ou automatiser des workflows qui en dépendent, et que vous recherchez une solution simple, rapide et fiable, Datablist est fait pour vous.

Les sites d’emploi scrapés par Datablist

Datablist présente plusieurs avantages uniques par rapport aux autres scrapers de données d’emploi du marché. La plateforme agrège les données de 19 sites d’emploi en une seule recherche, ce qui vous épargne les nombreuses heures nécessaires à la création et à la maintenance de scrapers individuels.

Voici la liste des sites d’emploi couverts :

Sites d’emploi internationaux :

• Indeed : une plateforme incontournable à l’échelle mondiale, présente dans la plupart des pays et des secteurs
• Glassdoor : une présence internationale, avec des offres d’emploi complétées par de nombreux avis sur les entreprises

Sites d’emploi régionaux :

• Asie et Océanie
  • Seek : leader du marché en Australie et en Nouvelle-Zélande
  • Naukri : leader en Inde, avec des millions d’offres
  • Naukri Gulf : spécialisé dans les marchés de l’emploi du Moyen-Orient
  • JobsDB : fortement implanté dans les pays d’Asie du Sud-Est
  • Jobstreet : populaire en Malaisie, aux Philippines, à Singapour et sur d’autres marchés asiatiques
• Europe
  • Infojobs : plateforme dominante en Espagne et dans certaines régions d’Amérique latine
  • Tecnoempleo : plateforme espagnole spécialisée dans les métiers de la tech
  • Welcome to the Jungle : plateforme majeure en France, également en développement sur d’autres marchés européens

Sites spécialisés et systèmes ATS :

• Écosystème startup
  • AngelList (désormais Wellfound) : principalement consacré aux emplois dans les startups tech américaines
  • Startup Jobs : spécialisé dans les postes proposés par des entreprises en phase de démarrage en Amérique du Nord
• Systèmes ATS (Applicant Tracking Systems)
  • Workable, Greenhouse, Lever, Ashby, Join, BambooHR, SimplyHired : Datablist collecte également les offres issues de ces systèmes afin de vous offrir une couverture encore plus large du marché de l’emploi

Scraper plusieurs sites d’emploi : le tutoriel

Chez Datablist, nous souhaitons donner aux utilisateurs autant de contrôle que possible sur les données qu’ils collectent et sur la manière dont ils les obtiennent.

C’est pourquoi nous vous proposons deux méthodes pour scraper des offres d’emploi :

1. Utiliser les filtres de recherche de Datablist
2. Rechercher des offres à partir d’une liste d’entreprises

Scraper plusieurs sites d’emploi avec des filtres

Dans cette partie, je vous montre comment utiliser les filtres de l’agrégateur d’offres Datablist pour trouver des annonces selon des mots-clés, des niveaux d’expérience, des lieux, etc.

C’est parti !

Commencez par vous inscrire sur Datablist.

Créez une Collection.

Cliquez sur Job Postings Search.

Configurez les filtres correspondant aux offres recherchées. Les réglages actuels présentés ci-dessous peuvent différer de ceux visibles sur les anciennes captures d’écran.

Filtres sur les offres et les entreprises

Commencez par une recherche ciblée. Par exemple, pour trouver des postes liés à Python au Royaume-Uni, saisissez python dans Job Description Keywords, sélectionnez le Royaume-Uni dans Countries, conservez Only Open Jobs (default) dans Job Status, choisissez Last 7 days dans Max Age et définissez Limit sur 100 pour votre premier essai.

Examinez les premiers résultats avant d’élargir la recherche. La présence du mot Python dans une description ne signifie pas nécessairement que le développement Python constitue la mission principale du poste.

Choisissez le mode de correspondance des mots-clés :

• Job Title Keywords accepte des expressions séparées par des virgules. Un intitulé correspond à une expression lorsque tous ses mots sont présents, sans tenir compte de la casse ni de leur ordre. data engineer peut ainsi correspondre à Senior Data Platform Engineer.
• Exclude Job Title Keywords écarte les intitulés correspondants, par exemple les postes contenant intern.
• Job Description Keywords recherche par défaut des mots entiers en texte brut. sales correspond à sales manager, mais pas à Salesforce.
• Use Regex for Description Matching active les expressions régulières. Dans ce mode, Require All Description Patterns permet d’exiger la présence de tous les motifs inclus plutôt que d’un seul. Pour une recherche simple par mots-clés, laissez les regex désactivées.
• Exclude Job Description Keywords utilise le mode de correspondance choisi pour la description.

Choisissez le lieu et le statut des offres :

• Job Locations filtre les villes ou les régions, tandis que Countries filtre le pays du poste. Le siège social de l’entreprise dispose d’un filtre distinct.
• Workplace Types propose On-site, Hybrid et Remote. Employment Types permet de filtrer les CDI ou emplois à temps plein, les temps partiels, les contrats et d’autres formes d’emploi.
• Job Seniority filtre les niveaux d’expérience.
• Job Status peut renvoyer les offres ouvertes, fermées ou toutes les offres. Sélectionnez les offres ouvertes pour obtenir une liste de recrutements en cours.
• Only with Recruiter Info limite les résultats aux annonces contenant des informations sur le recruteur. Certaines offres peuvent ne fournir qu’une partie de ces informations : vérifiez donc les champs renvoyés.

Choisissez les entreprises et la période :

• Filter Job Postings for a specific list of Companies recherche les entreprises présentes dans une collection. Consultez la méthode basée sur une liste d’entreprises.
• Exclude Job Postings posted by a specific list of Companies exclut toutes les offres associées aux domaines des entreprises sélectionnées. Utilisez cette option pour retirer les entreprises que vous ne souhaitez volontairement pas voir apparaître.
• Les filtres d’entreprise comprennent Company Type, Company Industries, Company Funding Stage ainsi que le lieu ou le pays du siège social.
• Max Age limite l’ancienneté des offres. Posted On or After et Posted On or Before définissent une période précise et remplacent Max Age lorsqu’ils sont renseignés.
• Limit plafonne le nombre d’offres renvoyées. Sa valeur par défaut est de 1 000, avec un maximum de 2 000 par recherche. Si vous atteignez cette limite, lancez des recherches plus ciblées au lieu de supposer que vous avez collecté toutes les offres correspondantes.

Exclure les entreprises que vous ne voulez pas suivre

L’exclusion d’entreprises est utile pour écarter vos clients actifs ou les sociétés qui ne correspondent pas à votre cible. Elle ne déduplique pas les offres individuellement. Si vous excluez une entreprise trouvée hier, vous exclurez également toute nouvelle offre qu’elle publiera demain.

Pour utiliser une liste d’exclusion :

1. Activez Exclude Job Postings posted by a specific list of Companies.
2. Sélectionnez la liste d’exclusion dans Datablist Collection.
3. Dans Datablist Collection Property, associez la colonne contenant le site web ou le domaine de l’entreprise.

Lancer la recherche d’offres d’emploi

Une fois tous vos filtres configurés, cliquez sur Continue.

Voici les données que Datablist peut renvoyer :

Descendez en bas de la page et cliquez sur Run import now.

Une fois le scraping terminé, les résultats se présentent ainsi :

Rechercher les offres des entreprises de votre CRM

Comme indiqué précédemment, cette option vous permet de scraper les offres d’entreprises déjà présentes dans votre espace Datablist, votre CRM ou toute autre base de données.

Pour cela, vous devez disposer du nom de l’entreprise, de l’URL de sa page LinkedIn ou de son site web dans une collection Datablist.

Commencez par vous inscrire sur Datablist.

Importez une liste d’entreprises.

Créez une Collection distincte.

Ouvrez Job Postings Search.

Procédez ensuite comme suit :

1. Activez Filter Job Postings for a specific list of Companies.
2. Sélectionnez votre liste importée dans Datablist Collection.
3. Dans Datablist Collection Property, associez la colonne contenant le site web, le nom ou l’URL LinkedIn de l’entreprise. Je vous recommande d’utiliser les sites web lorsqu’ils sont disponibles afin d’éviter les ambiguïtés entre des entreprises portant le même nom.
4. Définissez les offres à scraper à l’aide de nos filtres. Cliquez ici pour consulter tous les filtres.

Vous pouvez également créer une collection contenant les sites web ou domaines des entreprises à exclure des résultats, selon le même principe.

💡 3 conseils utiles pour scraper des sites d’emploi

Conseil 1 : Excluez vos clients actifs de la recherche pour éviter les situations embarrassantes.

Conseil 2 : Incluez vos anciens clients afin de repérer les occasions de les réactiver.

Conseil 3 : Vous pouvez filtrer ou exclure des entreprises à l’aide de leur URL et de leur nom, et pas uniquement de leur domaine.

Une fois tous les paramètres configurés, cliquez sur Continue.

Descendez ensuite en bas de la page et cliquez sur Run import now.

Une fois l’import terminé, vérifiez les offres correspondantes et leurs URL sources. Les filtres de recherche, la limite de résultats et la couverture des annonces indexées déterminent les offres que vous recevez.

📘 Crédits pour la recherche d’offres

Chaque offre renvoyée coûte 10 crédits. Par exemple, 100 offres coûtent 1 000 crédits. Vérifiez votre solde de crédits et les formules disponibles avant de lancer une recherche volumineuse ou récurrente.

Suivre les nouvelles offres au fil des recherches

Une recherche récurrente nécessite une clé de comparaison stable et une période définie, pas seulement une exécution quotidienne. Je vous conseille de commencer par une recherche quotidienne couvrant les sept derniers jours, puis d’ajuster cette période de chevauchement en fonction de votre marché. Ce chevauchement donne aux annonces indexées tardivement une nouvelle chance d’apparaître, mais il implique aussi qu’une même offre peut être renvoyée plusieurs fois.

1. Conservez Job Posting Id, Job Posting URL, Company Website et Date Posted dans vos résultats.
2. Comparez chaque nouveau lot aux précédents à l’aide de Job Posting Id. Utilisez les paramètres de propriété unique pour empêcher les doublons, ou examinez-les avant de fusionner vos exports.
3. Conservez une entreprise dans votre liste de suivi. Une offre de cette entreprise dotée d’un nouvel ID constitue une nouvelle annonce à examiner, et non un doublon d’entreprise à supprimer.
4. Si vous avez besoin de cette information, notez dans votre propre fichier de suivi la date à laquelle vous avez repéré chaque offre pour la première fois. Date Posted correspond à la date de publication, pas au moment où votre workflow l’a découverte.
5. Examinez les ID manquants et les republications apparentes en comparant l’intitulé, l’entreprise, le lieu et l’URL. Des ID distincts peuvent désigner des postes similaires : ne les fusionnez pas automatiquement au seul motif que leur intitulé est identique.

Pour automatiser un import avec la formule Growth, choisissez une fréquence quotidienne, une heure et un fuseau horaire dans le planificateur de la source, puis cliquez sur Schedule Import. Configurez la gestion des doublons avant d’activer la planification. Vous pouvez également relancer la recherche manuellement. La déduplication des lignes enregistrées ne rend pas gratuits les résultats renvoyés par le fournisseur de données : prévoyez donc le coût du chevauchement dans votre budget de crédits.

Ne concluez pas qu’une offre est fermée simplement parce qu’elle a disparu d’une recherche. Elle peut être sortie de la période sélectionnée ou ne plus correspondre à vos filtres, voire avoir été écartée en raison de la limite de résultats. Utilisez Job Status et le champ Closed At pour vérifier les offres fermées, puis contrôlez les annonces importantes sur leur page source.

Pourquoi scraper 19 sites d’emploi ?

Avez-vous déjà entendu quelqu’un dire : « J’ai trop de données » ? Moi non plus, car les données valent de l’or. Une chose est sûre : toutes les données ne se valent pas ; certaines sont précieuses, d’autres sans intérêt.

Pourquoi multiplier les sources ?

En scrapant davantage de sites d’emploi, vous collectez plus d’offres et augmentez vos chances d’obtenir des données pertinentes. Cette approche élargie vous permet de ne pas passer à côté d’opportunités intéressantes dispersées sur différentes plateformes.

Les avantages du scraping multisource

• Un volume de données plus important
  • Comparer les offres issues de plusieurs sources
  • Découvrir davantage d’opportunités auprès des entreprises ciblées
• Une veille commerciale stratégique
  • Repérer les entreprises ayant un besoin immédiat, révélé par leurs recrutements
  • Cibler les comptes selon leurs priorités du moment
  • Utiliser ces signaux comme critères de qualification dans vos campagnes de Cold Emailing
• Un avantage concurrentiel
  • Remporter plus efficacement des missions en tant que recruteur
  • Fournir aux candidats une vision plus complète du marché
  • Détecter les tendances de recrutement avant vos concurrents
  • Bénéficier d’une meilleure couverture du marché qu’avec une seule plateforme
  • Contacter des clients potentiels au moment où ils investissent dans leur croissance

Maintenant que vous comprenez mieux la valeur de ces données, voyons ce que vous pouvez en faire.

Comment exploiter les données des offres d’emploi

Oui, Datablist est excellent pour scraper des sites d’emploi, mais cela ne représente même pas 1 % de ses possibilités. Voici quelques exemples d’actions que vous pouvez mener à partir des données collectées :

1. Enrichir les entreprises avec des données supplémentaires
2. Utiliser l’AI Agent pour trouver des informations absentes des bases de données
3. Identifier les décideurs au sein des comptes ciblés
4. Trouver des emails et des numéros de téléphone avec Waterfall Enrichment
5. Utiliser l’IA pour rédiger des emails personnalisés
6. Analyser la stack technologique de l’entreprise

La liste pourrait encore s’allonger. L’essentiel à retenir : Datablist n’est pas seulement un outil de scraping. Un seul abonnement abordable vous donne accès à tout un écosystème de génération de leads.

Conclusion

Scraper plusieurs sites d’emploi constitue un avantage concurrentiel dont vous devriez profiter pour garder une longueur d’avance. Datablist facilite l’accès aux données d’emploi mieux que n’importe quel autre outil et vous permet même de rechercher les offres publiées par les entreprises déjà présentes dans votre CRM.

FAQ

Comment fonctionne le scraping d’offres avec cette méthode ?

Datablist interroge la base de données d’offres agrégées d’un fournisseur selon vos filtres, puis importe les annonces correspondantes sous forme de lignes. Cette méthode est utile pour constituer des listes structurées provenant de plusieurs sources. Elle ne garantit pas de récupérer chaque poste vacant de chaque site d’emploi : conservez donc les URL sources et vérifiez les offres avant de les exploiter.

Que signifie scraper des offres d’emploi ?

Scraper des offres d’emploi consiste à utiliser des outils automatisés pour extraire les informations publiées sur différents sites. Ce processus permet de collecter les intitulés de poste, les descriptions, les informations sur les entreprises, les lieux, les fourchettes de salaire et bien d’autres données.

Quel est le meilleur outil de scraping d’offres ?

Datablist se distingue comme un puissant outil de scraping capable d’agréger simultanément les annonces de 19 sites d’emploi. Il propose de nombreux filtres portant sur les postes, les entreprises et les responsables du recrutement. Au-delà du scraping, Datablist offre des fonctionnalités d’enrichissement de données, de recherche assistée par l’IA et d’automatisation.

Peut-on analyser les offres d’emploi avec l’IA ?

Oui. Après avoir importé les offres, utilisez un enrichissement IA pour classer les descriptions, repérer les compétences pertinentes ou rédiger une courte synthèse de recherche sur un compte. Conservez l’annonce d’origine et son URL source à côté du résultat afin de pouvoir vérifier les informations utilisées par le modèle. Consultez le guide de classification par IA pour découvrir les règles d’étiquetage et de validation.

Comment utiliser ces données dans vos campagnes Outbound ?

Les données d’emploi scrapées fournissent de précieux signaux pour vos campagnes Outbound ciblées. Vous pouvez repérer les entreprises qui recrutent activement — un indicateur de croissance —, identifier les décideurs, enrichir leurs coordonnées et utiliser l’IA pour rédiger des messages personnalisés en fonction de leurs besoins. Vérifiez le signal de recrutement avant de l’utiliser dans vos prises de contact et rattachez-le à un workflow de scraping de leads pertinent.

Quelles données peut-on scraper sur les sites d’emploi ?

Les outils comme Datablist peuvent extraire un large éventail de données : détails du poste — intitulé, description, type de contrat, lieu et salaire —, informations sur l’entreprise — nom, site web, LinkedIn, taille et secteur —, informations sur le responsable du recrutement — nom, fonction et profil LinkedIn — ainsi que des métadonnées telles que les dates de publication. Ce jeu de données constitue une source précieuse de veille commerciale.

Combien de sites d’emploi faut-il scraper ?

Scraper plusieurs sites d’emploi donne des résultats nettement plus complets que de s’appuyer sur une seule source. Des outils comme Datablist peuvent interroger simultanément 19 plateformes, offrant ainsi une meilleure couverture du marché, davantage d’occasions d’identifier des clients potentiels et une détection plus rapide des tendances de recrutement.