19개 채용 사이트 스크래핑과 신규 채용 공고 모니터링 완벽 가이드

Datablist로 채용 사이트를 스크래핑하려면 Job Postings Search를 열고 키워드와 국가를 선택한 다음, 조건에 맞는 채용 공고를 Collection으로 가져오면 됩니다. CRM에 있는 기업의 채용 공고만 검색할 수도 있습니다. 검색을 반복할 때 결과를 비교할 수 있도록 Job ID, 기업 웹사이트, 게시일을 반드시 보관하세요.

목적은 두 가지로 나누는 것이 좋습니다. 하나는 현재 채용 중인 새로운 기업을 찾는 것이고, 다른 하나는 이미 알고 있는 기업의 신규 포지션을 모니터링하는 것입니다. 이전에 찾은 기업을 제외하면 첫 번째 목적에는 도움이 되지만, 두 번째 목적에서는 신규 채용 공고를 놓칠 수 있습니다.

이 가이드에서는 필터 기반 검색과 기업 목록 기반 검색, 수집 가능한 필드, 동일한 공고를 중복 집계하지 않으면서 신규 공고를 추적하는 반복 검색 워크플로를 설명합니다.

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이 글에서 다루는 내용

• 19개 채용 사이트를 동시에 스크래핑하는 방법
• Datablist가 스크래핑하는 채용 사이트 목록
• 여러 채용 사이트의 공고를 스크래핑하는 단계별 튜토리얼
• CRM 기업의 채용 공고를 스크래핑하는 단계별 튜토리얼
• 한 곳이 아닌 여러 채용 사이트를 스크래핑해야 하는 이유
• Datablist로 채용 데이터를 세일즈와 마케팅에 활용하는 방법

19개 채용 사이트 동시 스크래핑 방식

19개 채용 사이트를 동시에 스크래핑하려면 두 가지 방법이 있습니다.

• 각 채용 사이트에 맞는 스크래퍼를 직접 만들고 복잡한 코드를 관리하기
• 전 세계 19개 채용 사이트의 데이터를 통합하는 Datablist 채용 사이트 스크래퍼 사용하기

Datablist는 데이터 제공업체가 통합한 채용 데이터베이스를 검색합니다. 검색할 때마다 나열된 모든 사이트를 처음부터 크롤링하는 방식이 아니라, 색인된 공고 중 조건에 맞는 결과를 반환합니다. 공고마다 데이터 범위와 제공 필드가 다를 수 있으므로 실제로 활용할 공고는 원본 URL을 확인하세요.

💡 Datablist란?

Datablist는 AI Agents, Email Finders, AI processors, Technology enrichments 등 60개 이상의 도구를 이용해 데이터를 찾고, 보강하고, 정리할 수 있는 Lead Generation 워크플로 구축 플랫폼입니다.

또한 Datablist에서는 일정에 맞춰 또는 필요할 때 실행되는 자동화 워크플로를 설정할 수 있습니다. Datablist 사용자들이 특히 선호하는 활용 사례는 다음과 같습니다.

1. Lead 리스트 만들기
2. AI로 이메일 개인화하기
3. CRM 데이터 정리 및 중복 제거하기
4. 19개 사이트의 채용 공고를 한 번에 스크래핑하기
5. 계정 위험 없이 LinkedIn Sales Navigator 검색 결과 스크래핑하기

요점은 분명합니다. 데이터를 수집하거나 정리하고, 데이터가 포함된 워크플로를 자동화해야 하며 쉽고 빠르고 안정적인 방법을 원한다면 Datablist가 적합합니다.

Datablist가 스크래핑하는 채용 사이트

Datablist는 시중의 다른 채용 데이터 스크래퍼와 비교해 독보적인 장점이 있습니다. 19개 채용 사이트의 데이터를 한 번에 통합하므로 개별 스크래퍼를 만들고 유지하는 데 드는 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

Datablist가 스크래핑하는 채용 사이트는 다음과 같습니다.

글로벌 채용 사이트:

• Indeed: 대부분의 국가와 산업을 아우르는 방대한 도달 범위로 전 세계 시장을 선도합니다.
• Glassdoor: 채용 공고와 기업 리뷰에 강점을 둔 글로벌 플랫폼입니다.

지역별 채용 사이트:

• 아시아 및 오세아니아
  • Seek: 호주와 뉴질랜드의 시장 선도 플랫폼
  • Naukri: 수백만 건의 공고를 보유한 인도 시장 선도 플랫폼
  • Naukri Gulf: 중동 채용 시장에 특화된 플랫폼
  • JobsDB: 동남아시아 국가에서 높은 인지도를 보유한 플랫폼
  • Jobstreet: 말레이시아, 필리핀, 싱가포르를 비롯한 아시아 시장에서 널리 사용되는 플랫폼
• 유럽
  • Infojobs: 스페인과 중남미 일부 지역에서 영향력이 큰 플랫폼
  • Tecnoempleo: 스페인의 Tech 포지션에 특화된 플랫폼
  • Welcome to The Jungle: 프랑스의 대형 플랫폼으로 다른 유럽 시장에도 진출 중

특화 채용 사이트 및 ATS 시스템:

• 스타트업 생태계
  • AngelList(현 Wellfound): 미국 Tech 업계를 중심으로 스타트업 채용에 특화
  • Startup Jobs: 북미 초기 단계 기업의 포지션에 특화
• ATS Systems(지원자 추적 시스템)
  • Workable, Greenhouse, Lever, Ashby, Join, BambooHR, SimplyHired: Datablist는 이러한 시스템의 데이터도 스크래핑해 더 넓은 채용 시장을 포괄합니다.

여러 채용 사이트를 한 번에 스크래핑하는 방법

Datablist는 사용자가 수집할 데이터와 수집 방식을 최대한 자유롭게 제어할 수 있어야 한다고 생각합니다.

그래서 채용 공고를 스크래핑하는 두 가지 방법을 제공합니다.

1. Datablist 검색 필터 사용하기
2. 기업 목록을 기반으로 채용 공고 검색하기

필터로 여러 채용 사이트 스크래핑하기

이 섹션에서는 Datablist 채용 사이트 통합 검색기의 필터를 사용해 키워드, 직급, 지역 등을 기준으로 채용 공고를 수집하는 방법을 알아봅니다.

시작해 보겠습니다.

먼저 Datablist에 가입하세요.

Collection을 만드세요.

Job Postings Search를 클릭하세요.

원하는 채용 공고에 맞게 필터를 설정하세요. 아래의 현재 설정은 이전 스크린샷과 다를 수 있습니다.

채용 공고 및 기업 필터

처음에는 검색 범위를 좁게 설정하세요. 예를 들어 영국에서 Python 관련 채용 공고를 찾으려면 Job Description Keywords에 python을 입력하고, Countries에서 United Kingdom을 선택하세요. Job Status는 ***Only Open Jobs (default)***로 유지하고, Max Age에서 Last 7 days를 선택한 다음 첫 검색의 Limit을 100으로 설정합니다.

검색 범위를 넓히기 전에 첫 번째 결과를 검토하세요. 공고 설명에 Python이 언급됐다고 해서 반드시 Python 개발이 해당 포지션의 주된 업무인 것은 아닙니다.

키워드 일치 방식을 선택하세요.

• Job Title Keywords에는 쉼표로 구분한 구문을 입력할 수 있습니다. 대소문자나 순서와 관계없이 한 구문에 포함된 모든 단어가 나타나면 제목이 일치합니다. data engineer는 Senior Data Platform Engineer와 일치할 수 있습니다.
• Exclude Job Title Keywords는 intern이 포함된 포지션처럼 조건에 맞는 제목을 제외합니다.
• Job Description Keywords는 기본적으로 일반 텍스트의 완전한 단어와 일치합니다. sales는 sales manager와 일치하지만 Salesforce와는 일치하지 않습니다.
• Use Regex for Description Matching을 켜면 정규식 패턴을 사용할 수 있습니다. 이 모드에서 Require All Description Patterns을 활성화하면 포함한 패턴 중 하나가 아닌 모든 패턴이 일치하도록 설정할 수 있습니다. 단순 키워드 검색에는 정규식을 끄는 것이 좋습니다.
• Exclude Job Description Keywords에는 선택한 설명 일치 방식이 적용됩니다.

근무 지역과 공고 상태를 선택하세요.

• Job Locations는 도시나 지역을, Countries는 근무 국가를 필터링합니다. 기업 본사 위치는 별도의 필터입니다.
• Workplace Types에서는 On-site, Hybrid, Remote를 선택할 수 있습니다. Employment Types에서는 정규직, 파트타임, 계약직 등 고용 형태를 필터링합니다.
• Job Seniority는 경력 수준을 필터링합니다.
• Job Status에서는 진행 중, 마감 또는 전체 공고를 선택할 수 있습니다. 현재 채용 중인 기업 리스트가 필요하다면 진행 중인 공고를 선택하세요.
• Only with Recruiter Info는 Recruiter 정보가 있는 공고만 반환합니다. 일부 공고에는 관련 정보가 일부만 있을 수 있으므로 반환된 필드를 확인하세요.

기업과 기간을 선택하세요.

• Filter Job Postings for a specific list of Companies는 Collection에 있는 기업을 검색합니다. 기업 목록 워크플로를 참고하세요.
• Exclude Job Postings posted by a specific list of Companies는 선택한 기업 도메인의 모든 공고를 제외합니다. 결과에 포함하고 싶지 않은 기업을 명확히 알고 있을 때 사용하세요.
• 기업 필터에는 Company Type, Company Industries, Company Funding Stage, 본사 지역 또는 국가가 포함됩니다.
• Max Age는 공고가 게시된 후 경과한 기간을 제한합니다. Posted On or After와 Posted On or Before는 정확한 날짜 범위를 지정하며, 설정하면 Max Age보다 우선 적용됩니다.
• Limit은 반환할 공고 수를 제한합니다. 기본값은 1,000이며 검색당 최대 2,000건까지 지원합니다. 상한에 도달했다면 조건에 맞는 모든 공고를 수집했다고 단정하지 말고 검색 범위를 더 좁혀 확인하세요.

모니터링하지 않을 기업 제외하기

기업 제외 기능은 현재 고객이나 타깃 범위 밖의 기업을 제거할 때 유용합니다. 하지만 공고 단위의 중복 제거 기능은 아닙니다. 어제 찾은 기업을 제외하면 그 기업이 내일 게시하는 다른 채용 공고도 함께 제외됩니다.

기업 제외 목록을 사용하려면 다음과 같이 설정하세요.

1. Exclude Job Postings posted by a specific list of Companies를 활성화합니다.
2. Datablist Collection에서 제외 목록을 선택합니다.
3. Datablist Collection Property를 기업 웹사이트 또는 도메인 열에 매핑합니다.

채용 공고 검색 시작하기

모든 필터를 설정했다면 Continue를 클릭하세요.

Datablist가 반환하는 데이터 포인트는 다음과 같습니다.

페이지 아래로 이동해 Run import now를 클릭하세요.

스크래핑이 완료되면 다음과 같은 결과가 표시됩니다.

기업 목록을 기반으로 채용 공고 검색하기

앞서 설명했듯이 이 방법을 사용하면 Datablist 워크스페이스, CRM 또는 다른 데이터베이스에 이미 있는 기업의 채용 공고를 스크래핑할 수 있습니다.

이를 위해서는 Datablist Collection에 기업명, 기업 LinkedIn URL 또는 웹사이트 URL이 있어야 합니다.

먼저 Datablist에 가입하세요.

기업 목록을 Import하세요.

별도의 Collection을 만드세요.

Job Postings Search를 여세요.

이제 다음과 같이 설정하세요.

1. Filter Job Postings for a specific list of Companies를 활성화합니다.
2. Datablist Collection에서 업로드한 목록을 선택합니다.
3. Datablist Collection Property를 기업 웹사이트, 기업명 또는 기업 LinkedIn URL 열에 매핑합니다. 기업명이 모호하게 일치하는 경우를 줄이려면 가능하면 웹사이트를 사용하는 것이 좋습니다.
4. 필터로 스크래핑할 채용 공고를 지정합니다. 모든 필터는 여기에서 확인할 수 있습니다.

같은 방식으로 채용 공고에서 제외할 기업 웹사이트나 도메인이 포함된 Collection을 지정할 수도 있습니다.

💡 채용 사이트 스크래핑에 유용한 3가지 팁

팁 1: 곤란한 상황을 피하려면 현재 고객을 채용 공고 검색에서 제외하세요.

팁 2: 이전 고객을 검색에 포함해 재활성화 기회를 만드세요.

팁 3: 도메인뿐 아니라 웹사이트 URL과 기업명으로도 검색 결과에서 기업을 필터링하거나 제외할 수 있습니다.

모든 설정을 마쳤다면 Continue를 클릭하세요.

페이지 아래로 이동해 Run import now를 클릭하세요.

Import가 완료되면 조건에 맞는 공고와 원본 URL을 검토하세요. 검색 필터, 결과 제한, 색인 범위에 따라 반환되는 공고가 결정됩니다.

📘 채용 공고 검색 크레딧

반환된 채용 공고 한 건당 10크레딧이 사용됩니다. 예를 들어 공고 100건이 반환되면 1,000크레딧이 필요합니다. 대규모 검색이나 반복 검색을 실행하기 전에 크레딧 잔액과 현재 요금제 옵션을 확인하세요.

반복 검색으로 신규 채용 공고 모니터링하기

채용 공고를 주기적으로 검색하려면 단순히 매일 실행하는 것만으로는 부족합니다. 일관된 비교 키와 검색 기간이 필요합니다. 먼저 최근 7일을 대상으로 매일 검색한 뒤 시장 상황에 맞춰 기간의 중첩 범위를 조정하는 것을 권장합니다. 기간을 겹치게 설정하면 늦게 색인된 공고를 다시 포착할 수 있지만, 같은 공고가 두 번 이상 반환될 수도 있습니다.

1. 결과에 Job Posting Id, Job Posting URL, Company Website, Date Posted를 유지합니다.
2. Job Posting Id를 기준으로 새 Batch와 이전 Batch를 비교합니다. 고유 속성 설정을 사용해 중복 값을 방지하거나, Export를 합치기 전에 중복 데이터를 검토하세요.
3. 모니터링 목록에서 같은 기업을 계속 유지합니다. 해당 기업의 다른 Job ID는 제거해야 할 기업 중복이 아니라 검토할 가치가 있는 신규 공고입니다.
4. 공고를 처음 발견한 시점이 필요하다면 자체 추적 파일에 별도로 기록하세요. Date Posted는 공고 게시일이며 워크플로가 공고를 발견한 시간이 아닙니다.
5. ID가 없거나 재게시로 보이는 공고는 직무명, 기업, 지역, URL을 기준으로 검토하세요. ID가 달라도 유사한 포지션일 수 있으므로 제목이 같다는 이유만으로 자동 병합하지 마세요.

Growth 요금제에서 자동 Import를 설정하려면 소스 스케줄러에서 매일 실행할 시간과 시간대를 선택한 다음 Schedule Import를 클릭하세요. 스케줄을 활성화하기 전에 중복 처리 방식을 설정해야 합니다. 검색을 수동으로 반복하는 것도 가능합니다. 저장된 행의 중복을 제거해도 데이터 제공업체가 반환한 결과가 무료가 되는 것은 아니므로 크레딧 예산에 중첩 검색 비용을 반영하세요.

예를 들어 30일 동안 매일 검색하고 매번 공고 100건이 반환되면 총 3,000건에 대한 비용을 지불합니다. 즉, 30 × 100 × 10 = 30,000크레딧입니다. 중복 제거 후 고유 Job ID가 400개만 남더라도 검색 비용은 여전히 30,000크레딧입니다. 이는 이해를 돕기 위한 예시이므로 다음 달 예산은 실제 반환된 공고 수를 기준으로 계산하세요.

공고가 한 번의 검색에서 사라졌다는 이유만으로 마감됐다고 판단하지 마세요. 설정한 날짜 범위, 필터 또는 결과 제한을 벗어났을 수 있습니다. 마감 공고를 확인할 때는 Job Status와 반환된 Closed At 필드를 사용하고, 중요한 공고는 원본 페이지에서도 확인하세요.

19개 채용 사이트를 스크래핑해야 하는 이유

“데이터가 너무 많다”라는 말을 들어본 적이 있나요? 저도 없습니다. 데이터는 곧 자산이기 때문입니다. 다만 한 가지는 모두가 동의할 수 있습니다. 모든 데이터의 가치가 같지는 않으며, 유용한 데이터도 있고 무관한 데이터도 있습니다.

다양한 데이터 소스가 중요한 이유

더 많은 채용 사이트를 스크래핑하면 더 많은 공고를 확보할 수 있고, 그만큼 유용한 데이터를 찾을 가능성도 커집니다. 여러 플랫폼을 폭넓게 살펴보면 곳곳에 숨어 있는 가치 있는 기회를 놓치지 않을 수 있습니다.

여러 채용 사이트 스크래핑의 장점

• 더 풍부한 데이터
  • 여러 소스의 채용 공고 비교
  • 타깃 기업에서 더 많은 기회 발견
• 전략적 비즈니스 인텔리전스
  • 채용 공고를 신호로 당장 수요가 있는 기업 식별
  • 기업의 현재 우선순위에 따라 타깃 계정 선정
  • Cold Email 캠페인의 리드 선별 변수로 활용
• 경쟁 우위
  • Recruiter로서 더 효율적으로 계약 성사
  • 구직자에게 더 포괄적인 인사이트 제공
  • 경쟁사보다 먼저 채용 트렌드 파악
  • 단일 채용 사이트 검색보다 넓은 시장 범위 확보
  • 성장에 투자하는 단계의 잠재 고객과 연결

이 데이터가 왜 유용한지 감이 잡혔다면, 이제 다음 단계에서 무엇을 할 수 있는지 알아보겠습니다.

채용 데이터로 할 수 있는 일

Datablist는 채용 사이트 스크래핑에 탁월하지만, 이는 전체 기능의 1%도 되지 않습니다. 수집한 채용 공고 데이터로 할 수 있는 일을 몇 가지 소개하겠습니다.

1. 기업 데이터 보강하기
2. AI Agent를 사용해 기존 데이터베이스에 없는 정보 찾기
3. 타깃 계정의 의사결정권자 찾기
4. Waterfall Enrichment으로 이메일과 전화번호 찾기
5. AI로 개인화 이메일 작성하기
6. 기업의 Tech Stack 분석하기

활용 방법은 이 밖에도 많습니다. 핵심은 Datablist가 단순한 스크래핑 도구가 아니라는 점입니다. 합리적인 구독 하나로 완전한 Lead Generation 생태계를 이용할 수 있습니다.

결론

여러 채용 사이트를 스크래핑하면 경쟁사보다 앞서 나가는 데 도움이 됩니다. 이 우위를 활용할 수 있을 때 최대한 활용하세요. Datablist는 다른 어떤 도구보다 채용 데이터에 쉽게 접근할 수 있게 해주며, CRM에 이미 등록된 기업의 채용 공고까지 검색할 수 있습니다.

FAQ

이 워크플로에서 채용 공고 스크래핑은 어떻게 작동하나요?

Datablist는 사용자가 지정한 필터로 데이터 제공업체의 통합 채용 데이터베이스를 조회한 뒤, 조건에 맞는 공고를 행 형태로 Import합니다. 여러 소스의 채용 공고를 구조화된 목록으로 만들 때 유용합니다. 다만 모든 채용 사이트의 모든 공고를 보장하지는 않으므로 원본 URL을 보관하고 실제 활용 전에 포지션을 확인하세요.

채용 공고 스크래핑이란 무엇인가요?

채용 공고 스크래핑은 자동화 도구를 사용해 여러 웹사이트에서 채용 정보를 추출하는 작업입니다. 직무명, 설명, 기업 정보, 근무지, 급여 범위 등의 데이터를 수집할 수 있습니다.

최고의 채용 공고 스크래핑 도구는 무엇인가요?

Datablist는 19개 채용 사이트의 공고를 동시에 통합하는 강력한 채용 공고 스크래핑 도구입니다. 직무 정보, 기업 정보, 채용 담당자 데이터에 대한 폭넓은 필터 옵션을 제공합니다. 스크래핑뿐 아니라 데이터 보강, AI 기반 검색, 자동화 기능도 지원합니다.

AI로 채용 공고를 분석할 수 있나요?

네. 채용 공고를 Import한 뒤 AI enrichment를 사용해 설명을 분류하고, 관련 요건을 식별하거나, 짧은 Account Research 요약을 작성할 수 있습니다. AI가 어떤 정보를 사용했는지 확인할 수 있도록 원본 공고와 소스 URL을 결과 옆에 보관하세요. 라벨과 검토 규칙은 AI 분류 가이드를 참고하세요.

스크래핑한 채용 데이터를 Outreach에 어떻게 활용하나요?

스크래핑한 채용 데이터는 타깃 Outreach 캠페인에 유용한 인사이트를 제공합니다. 활발하게 채용 중인 성장 기업을 식별하고, 의사결정권자를 찾고, 연락처 정보를 보강한 뒤, 기업의 구체적인 수요를 바탕으로 AI 개인화 메시지를 작성할 수 있습니다. Outreach에 활용하기 전에 채용 신호를 검증하고, 적절한 Lead 스크래핑 워크플로와 연결하세요.

채용 사이트에서 어떤 데이터를 수집할 수 있나요?

Datablist 같은 채용 사이트 스크래핑 도구를 사용하면 직무 정보(제목, 설명, 고용 형태, 위치, 급여), 기업 정보(기업명, 웹사이트, LinkedIn, 규모, 산업), 채용 담당자 정보(이름, 직책, LinkedIn), 게시일 같은 메타데이터를 폭넓게 추출할 수 있습니다. 이렇게 확보한 데이터셋은 유용한 비즈니스 인텔리전스를 제공합니다.

채용 사이트는 몇 개나 스크래핑해야 하나요?

하나의 소스에 의존하는 것보다 여러 채용 사이트를 스크래핑하는 편이 훨씬 나은 결과를 제공합니다. Datablist 같은 도구는 19개 채용 사이트를 동시에 스크래핑해 시장을 폭넓게 파악하고, 잠재 고객을 발견할 기회를 늘리며, 경쟁사보다 먼저 채용 트렌드를 읽도록 도와줍니다.