Les scrapers d'offres d'emploi sont pratiques, mais la plupart n'ont qu'un souci : ils ne scrappent qu'un seul job board. En 2010, ça pouvait fonctionner quand Monster dominait encore, mais aujourd'hui, les annonces sont disséminées sur des dizaines de plateformes, et ne scraper qu'un seul job board est une perte de temps et d'argent.
Donc si vous visez une vision exhaustive du marché de l’emploi, il vous faut consolider les annonces de plusieurs sources. C’est là que le multi-boards scraping entre en jeu, vous permettant d’agréger en quelques instants les offres de toutes les plateformes clés.
Ce que vous allez trouver dans cet article
- Méthode expliquée pour scraper 19 job boards en même temps
- Liste des job boards scrappés
- Tutoriel pour scraper les offres d'emploi — step-by-step
- Tutoriel pour scraper les offres d'entreprises de votre CRM — step-by-step
- Pourquoi il faut scraper plusieurs job boards, et pas seulement un
- Comment exploiter les données dans vos actions Sales/Marketing
La méthode pour scraper 19 job boards en simultané
Si vous voulez scraper 19 job boards en même temps, deux choix s’offrent à vous :
- Créer vous-même un scraper pour chaque plateforme et vous battre avec du code compliqué
- Utiliser le scraper Datablist, qui agrège déjà 19 job boards mondiaux
Évidemment, j’utilise le scraper Datablist pour extraire toutes les offres d’emploi sur 19 portails différents.
💡 Qu’est-ce que Datablist ?
Datablist, c’est le tableur boosté à l’IA : collectez, nettoyez, organisez, enrichissez et automatisez vos workflows data. Tout cela sans compétences techniques.
Imaginez Excel, enrichi de sources natives de données, scrapers no-code, automatisations et AI agents capables d’accélérer vos process bien au-delà d’un tableur classique.
Les job boards que Datablist scrape pour vous
Datablist a un avantage clair : il agrège les données de 19 job boards d’un coup, vous faisant économiser des heures de paramétrage/maintenance par rapport à la création de scrapers individuels.
Voici la liste des boards couverts :
Global :
- Indeed : le leader mondial, présent dans tous les secteurs et pays
- Glassdoor : très puissant pour croiser offres d’emploi et avis d’entreprise
Régionaux :
- Asie & Océanie
- Seek : n°1 Australie et Nouvelle-Zélande
- Naukri : leader Inde
- Naukri Gulf : dédié au Moyen-Orient
- JobsDB : Sud-Est asiatique
- Jobstreet : Malaisie, Philippines, Singapour…
- Europe
- Infojobs : Espagne & Amérique Latine
- Tecnoempleo : Espagne, très axé tech
- Welcome to The Jungle : France & bientôt reste de l’Europe
Niches & ATS :
- Startup
- AngelList (Wellfound) : emplois start-up, tech US
- Startup Jobs : early-stages, US/Canada
- ATS (Application Tracking Systems)
- Workable, Greenhouse, Lever, Ashby, Join, BambooHR, SimplyHired : ces solutions sont scannées pour élargir le marché couvert.
Comment scraper plusieurs job boards : le tutoriel étape par étape
Chez Datablist, on veut donner un maximum de contrôle sur les données et leur mode d’extraction. Voilà pourquoi vous avez deux méthodes possibles :
- Utiliser les filtres de recherche de Datablist
- Chercher les offres postées par des entreprises précises
Comment scraper plusieurs job boards avec des filtres
Je vous montre comment utiliser les filtres Datablist pour obtenir les offres selon vos critères (mot-clé, séniorité, localisation…)
Commençons :
Créez un compte Datablist.
Créez une Collection.
Cliquez sur Job Postings Search.
Appliquez les filtres via les 14 options proposées (détail ci-dessous)
Filtres Offre & Entreprise
Position :
- Mots-clés du poste : mot-clé ou liste de mots (ex : "developer, marketing"). Sans casse.
- Exclure intitulé : Pour filtrer (ex : "stagiaire").
- Mots-clés description : (ex : "python, crm")
- Séniorité : niveau d'expérience requis.
- Télétravail : filtre selon Remote/Sur site/Hybride.
- Localisations : villes/régions (ex : "paris, londres").
- Pays
Entreprise :
- Filtrer les offres selon une liste d’entreprises (voir ci-dessous)
- Exclure une liste d'entreprises de la recherche (pratique pour écarter vos clients ou éviter d’avoir des doublons).
- Type : Employeur direct ou Agence
- Industrie : inclure/exclure secteurs, les sous-secteurs sont automatiquement gérés. Voir la liste détaillée
- Stade de funding
Options avancées :
- Hiring Manager Info : n’afficher que les offres où le contact RH est visible (Nom, LinkedIn, Poste)
- LinkedIn URL : entreprises avec profil LinkedIn
- Âge de l’offre : 24h, 3j, 7j, 15j, 1m (défaut), 2m, 6m
- Résultats max : 0 par défaut (1000 offres max)
💡 3 conseils sur les filtres
1/ Vous ne payez que les résultats. Donc filtrez avant le scraping, pas après ! 2/ “Hiring Manager Info” = trouver le bon contact à joindre directement (LinkedIn inclus) 3/ Pas utilisé ce filtre ? Passez par le “Waterfall People Search” de Datablist pour retrouver les bons contacts ensuite.
Exclure des entreprises déjà scrapées de la recherche
Évitez les doublons en excluant les entreprises déjà scrapées grâce au filtre "Exclude Job Postings posted by a specific list of Companies".
Après le premier scraping, indiquez dans ce filtre la colonne company website de votre dataset pour exclure ces entreprises aux prochaines recherches :
- Cochez “Exclude job offers posted by a specific list of companies”
- Sélectionnez la collection à exclure
- Mappez la propriété avec les domaines web
Lancer la recherche d'offres d'emploi
Quand c’est prêt, cliquez sur Continue.
Les données que renvoie Datablist :
| Catégorie | Champs |
|---|---|
| Détail du job | Intitulé, Description, Type, Localisation, Pays, Remote, Séniorité, Salaire |
| Firmographics | Nom société, Site web, URL LinkedIn, Effectif, Range effectif, Secteur, Année de création, Chiffre d'affaires |
| Infos annexes | Description société, Ville, Pays, Nb d’offres total/récent |
| Méta Job | ID offre, URL offre, Source, Date publication |
| RH/Hiring Manager | Nom RH, Poste RH, LinkedIn RH |
En bas de page, cliquez Run import now.
Après traitement, voici le résultat :
Scraper les offres d’emploi en fonction d’une liste d’entreprises
Cette option permet de scraper uniquement les offres publiées par les clients/entreprises de votre CRM, ou toute base interne.
Il vous faut la raison sociale, l’URL LinkedIn ou le site web dans une collection Datablist.
Créez un compte Datablist.
Importez la liste d’entreprises.
Créez une nouvelle Collection.
Ouvrez Job Offers Search.
Procédez ainsi :
- Cochez “Filter by companies”
- Sélectionnez la collection des boîtes uploadées
- Mappez le champ domaine web
- Définissez vos autres filtres (voir tous les filtres).
Vous pouvez aussi définir une collection d’exclusion, même logique.
💡 3 conseils sur le scraping job boards :
1/ Excluez les clients actifs pour éviter les boulettes 2/ Ajoutez vos anciens clients pour tenter de les réactiver 3/ Filtrez/excluez sur nom, site et domain (pas juste le nom de domaine)
Quand c’est prêt, cliquez sur Continue.
Puis Run import now en bas de page.
Deux à cinq minutes après, Datablist vous retourne toutes les offres trouvées sur les 19 boards.
📘 Prix du scraping d’offres avec Datablist :
Datablist fonctionne avec un système de crédits. 10 crédits = scraping d’une offre.
Exemple : Abonnement Starter $25/mois + $20 de crédits (donc 20.000 crédits) = 25.000 crédits au total, soit 2.500 offres extraites (ce qui laisse de quoi faire !).
Pourquoi scraper 19 job boards au lieu d’un seul ?
Vous avez déjà entendu quelqu’un dire : « J’ai trop de data » ? Jamais ! La data, c’est de l’or. Mais il faut distinguer l’utile du bruit.
Pourquoi élargir les sources est clé
En scrappant plusieurs plateformes, on obtient bien plus d’opportunités, sans rater les annonces passées ailleurs. Approche large = plus de chances de dénicher la bonne opportunité... ou l’info que vos concurrents ne voient pas !
Avantages du scraping multi-job boards
- Plus gros volume de data
- Jusqu’à 15 sources en une requête
- Plus d’opportunités repérées chez vos cibles
- Intelligence business
- Repérer les entreprises qui cherchent activement (donc ont un besoin)
- Cibler selon les priorités réelles
- Utiliser ça comme variable de score en cold email
- Avantage compétitif
- Sourcer mieux/faster pour les recruteurs
- Mieux accompagner les candidats
- Anticiper les tendances avant les autres
- Accès marché + large
- Prendre contact au moment où l’entreprise investit dans la croissance
Voilà ce qu’on peut faire ensuite !
Comment exploiter les données d'offres d'emploi
Oui, Datablist est génial pour scraper, mais ce n’est même pas 1% de ce qu’on peut en faire ! Exemples :
- Enrichir vos bases (companies enrichment)
- Trouver des datas introuvables ailleurs avec l’AI Agent
- Trouver les bons décideurs dans vos comptes cibles
- Trouver emails & téléphones avec Waterfall Enrichment
- Utiliser l’IA pour rédiger des cold emails ultra-personnalisés
- Analyser la stack techno de vos cibles
La liste n’a pas de fin... Datablist n’est pas qu’un scraper : c’est un écosystème leadgen complet à tarif accessible.
Conclusion
Scraper plusieurs job boards est un vrai avantage concurrentiel. Datablist facilite l'accès à ces datas, et va même plus loin : vous pouvez aussi chercher les offres publiées par les comptes de votre CRM.
FAQ
Est-ce légal de scraper des offres d’emploi ?
Le scraping d’offres d’emploi se situe dans une zone grise juridique : la collecte publique est généralement permise, mais de nombreux job boards l’interdisent dans leurs CGU. Tout dépend de la façon dont vous scrapez (robots.txt), des données extraites et de leur usage.
Qu’est-ce que le scrapping d’offres d’emploi ?
C’est l’usage d’outils automatisés pour extraire informations d’annonces d’emploi depuis divers sites : intitulé, description, société, lieu, salaire, etc.
Quel est le meilleur outil de scraping d’offres ?
Datablist est l’un des outils les plus puissants : il scrape 19 boards à la fois, filtre sur tous les critères clés (job, entreprise, décisionnaire). En plus : enrichissement, recherche IA, automation…
ChatGPT peut-il trouver des offres d’emploi ?
Non, ChatGPT ne scrape pas le web en temps réel. Il peut conseiller ou guider pour des recherches d’emploi, mais seul un outil comme Datablist scrape tous les boards à jour, y compris infos société, salaire et RH.
Comment utiliser ce type de données pour mes campagnes d’outreach ?
Les données d’offres fournissent une vraie intelligence pour vos campagnes. Vous ciblez les sociétés en croissance/recrutement, trouvez les décideurs, enrichissez les contacts, personnalisez vos messages via l’IA... et boostez votre taux de reply.
Quelles data peut-on scraper sur les offres ?
Outils type Datablist extraient tout : job (titre, description, lieu, type, salaire), société (nom, site, LinkedIn, secteur), RH (nom, LinkedIn, poste), dates, etc. Parfait pour qualifier, scorer, enrichir.
Combien de boards faut-il scraper ?
Plusieurs ! Plus vous scrapez de boards, meilleurs sont vos résultats. Datablist traite 19 boards en simultané, pour une vue marché exhaustive, détection d’opportunités, et vision tendances avant les autres.