如果你只抓取一个招聘网站，就会错过机会；如果你分别抓取多个招聘网站，又会浪费大量时间。这就是为什么 Datablist 把 19 个不同招聘网站的职位统一聚合到一个 scraper 里。
这篇指南会告诉你，如何用更简单的方式抓取纽约的金融岗位招聘信息：覆盖主流 job boards 和 career pages，全程无需写代码；只需点几下，10 分钟内就能拿到结构化的职位数据。
如果你在操作过程中有疑问，可以直接查看本文末尾的 FAQ。文末还附带了一份指南，教你如何找到这些招聘公司的 CEO。
📌 给赶时间读者的快速总结
这篇文章会介绍如何使用 Datablist 的 job board scraper，一次性同步抓取来自 19 个招聘网站的纽约金融岗位。
- **问题：**大多数 job scraper 只能覆盖单一招聘网站，这意味着你拿到的数据并不完整，也会错过发布在其他平台上的公司职位。 纽约的金融岗位分散在 LinkedIn、Indeed、Glassdoor 以及大量中小型招聘平台上。一个个单独抓，不仅费时，也更费钱。
- **解决方案：**Datablist 的 job board scraper 可以在一次搜索中聚合 19 个主流招聘网站的职位信息。无需代码，无需 API。
**你将学到什么：**如何一步步抓取纽约金融职位、为什么多平台抓取更重要，以及完整的成本拆解。
**为什么选择 Datablist：**3 个很直接的理由
- 一次抓取 19 个 job boards（外加小型 career pages 和 HR 平台）
- 价格友好，套餐 $25/月起
- 拥有完整的 lead generation 生态，60+ 工具可直接消费这些数据
本文将覆盖哪些内容
为什么只抓一个招聘网站会错失商机
抓取 LinkedIn 或 Indeed 这样的大型招聘网站，通常只能覆盖纽约大约 75% 的金融职位。纸面上看，这个比例似乎已经不错。但剩下那 25%，恰恰就是你的竞争对手往往没有关注到的机会。
公司各有自己的发布偏好
就像商家会把商品分发到多个电商平台一样，企业也会基于受众、价格和平台激励机制，把纽约金融岗位分散发布到不同招聘网站上。
有些公司会用 LinkedIn 发布高级财务岗位；另一些则更看重 Glassdoor 的雇主评价生态。 中型企业通常会选择 LinkedIn + 垂直招聘网站，或者 Greenhouse、Lever 这类 ATS 平台。
**举个例子：**一家 fintech 初创公司可能只会在 Wellfound（原 AngelList）上发岗位；而大型银行则更可能同时使用 LinkedIn 和 SimplyHired。
**结果就是：**如果你只抓一个平台，你看到的只是市场的局部，而不是全貌。
不只是主流招聘网站
Datablist 的 Job Postings Scraper 不只覆盖 19 个主流 job boards。它还会抓取 career pages 以及公开可访问的 HR 平台链接，这会让每次查询都多拿到一部分额外职位。
↳ 每次搜索多覆盖几个百分点，听起来似乎不算多。
↳↳ 但当你累计运行上百次搜索时，差距就会被迅速放大。
↳↳↳ 这意味着你能抓到更多别人没发现的纽约金融职位。
解决方案：用 Datablist 一次抓取所有招聘网站
与其运行多个 scraper，或者自己写代码，不如直接用 Datablist 同时抓取来自 19 个招聘网站的纽约金融岗位。一次搜索、一个工具、一套结果。
💡 Datablist 是什么？
Datablist 是一个用于自动化 lead generation 工作流的平台，让销售、市场和招聘团队可以通过 60 多种工具 来查找、enrich 和 clean 数据，这些工具覆盖 AI Agents、Email Finders、AI processors、Technology enrichments 等多种场景。
核心很简单：如果你需要获取数据、清洗数据、自动化工作流，并且希望它简单、快速、可靠，Datablist 就是非常合适的选择。
如何抓取纽约金融职位：分步教程
整个流程大约只需要 5 分钟。下面就是使用 Datablist 抓取纽约金融职位的完整步骤。
第 1 步：注册并创建 Collection
首先，注册 Datablist.com
然后，创建一个 New Collection
第 2 步：打开 Job Postings Search
在快速数据源选择区域，点击 Job Postings Search。
你会看到一个筛选界面，可以精确定义你想抓取的职位类型。
第 3 步：配置筛选条件
现在开始设置搜索条件，抓取纽约金融岗位。为了获得更好的结果，建议只使用下面这 5 个过滤条件：
- **Job Title Keywords：**Junior auditor、tax associate、accounting clerk 等
- 👉 注意：如果你的关键词更可能出现在职位描述里，请改用 Job Description Keywords 过滤器。
- **Locations：**New York
- **Countries：**United States
- **Company Type：**Direct Employer
- **Job Posting Age：**Last 15 days
设置完成后，点击 Continue。
📘 Datablist 提供更多过滤器
Datablist 的 job board scraper 一共提供 14 个过滤器，分为 3 大类：
**Position Filters：**Job title keywords、excluded titles、description keywords、seniority、remote status、locations 和 countries。
**Company Filters：**Company type（direct employer 或 recruiting agency）、industries 和 funding stage。
**Additional Filters：**Hiring manager info、是否必须包含 LinkedIn company page URL、job posting age，以及 results limit。
第 4 步：选择输出字段
Datablist 会展示所有可用的数据字段，并自动为每个字段创建对应属性。
下表展示了你在抓取纽约金融职位后可以获得的具体数据。
| 类别 | 数据字段 |
|---|---|
| 职位信息 | Job Title、Job Description、Job Type、Location、Country、Remote Status、Seniority、Salary Range |
| 公司信息 | Company Name、Website、LinkedIn URL、Employee Count、Industry、Founded Year、Revenue |
| Hiring Manager | Hiring Manager Name、Job Title、LinkedIn Profile |
| 元数据 | Job Posting ID、Job Posting URL、Source URL、Publication Date |
点击 ✕ 图标，即可移除你不需要的字段。
第 5 步：运行 scraper
向下滚动并点击 Run Import Now，开始抓取纽约金融职位。
第 6 步：查看结果
几分钟后，你就能拿到结果。与此同时，Datablist 还会显示一个小部件，方便你查看这次任务的详细执行情况。
就是这么简单。你刚刚已经一次性抓取了来自 19+ 招聘网站的纽约金融岗位。
💡 替代方案：按指定公司抓取招聘信息
Datablist 还支持只抓取你 CRM 或数据库中已有公司的职位信息。你只需要勾选 “Filter by companies”，然后映射你的公司列表即可。完整教程可参考 How to Scrape Multiple Job Boards at Once。
💰 成本拆解与下一步建议
接下来我们看一下成本。Datablist 采用 credits 计费体系，10 credits = 抓取 1 条职位信息。
不同使用场景的成本拆解
只抓职位数据
在 $25/月的 starter plan 中，你每个月会获得 5,000 个免费 credits。这足够你抓取 500 条纽约金融职位。
如果还不够，可以额外充值 $20，获得 20,000 个 credits，也就是额外抓取 2,000 条职位信息。这样总共可抓取 2,500 条职位，整体只需 $45。
职位数据 + CEO 联系方式（使用 AI Agent）
很多招聘团队不只需要职位数据，还希望找到 CEO 或真正的招聘决策人。用 Datablist，你可以在抓取完职位后立刻继续查联系人。
**大致成本：**除每条职位 10 credits 外，每次联系人查找大约再消耗 20 credits。以 500 家公司为例，大致如下：
- 500 条职位：约 5,000 credits
- 500 个 CEO 联系人：约 10,000 credits（实际成本可能略有浮动）
= 总计：约 15,000 credits（一次 $20 充值即可覆盖）
📘 价格速览
500 条职位：$25/月（starter plan 已包含）
2,500 条职位：$25/月 + $20 credits 充值
500 条职位 + 500 个 CEO 联系人：$25/月 + $20 credits 充值
你还能用 Datablist 做什么
抓取纽约金融职位只是开始。Datablist 提供的是一整套 lead generation 生态，在一个订阅内就能使用 60+ 工具。
当你拿到金融职位列表后，还可以立即：
- 使用 Waterfall People Search 在每家公司内查找决策人
- 使用 Waterfall Email Finder 获取已验证邮箱地址
- 查找可直接用于 cold calling 的手机号码
- 基于职位数据，使用 AI 个性化你的 outreach 邮件
- 设置每周自动抓取，持续获取最新的纽约金融职位
结论：一次抓取 19 个平台的纽约金融职位
一个个平台单独抓取，既慢、又不完整，而且方法已经过时。有了 Datablist，你可以通过一次搜索，同时抓取 19 个招聘网站上的纽约金融职位。
你接下来可以这样做：
- 注册 Datablist，开始抓取纽约金融职位
- 使用 Datablist 的 lead search 查找正在招聘公司的 CEO
- 收藏这篇文章，方便你抓取完成后继续下一步操作
纽约金融职位抓取 FAQ
抓取纽约金融职位需要多少钱？
Datablist 的 starter plan 价格是 $25/月，包含 5,000 个免费 credits。由于抓取 1 条职位会消耗 10 credits，因此足够抓取 500 条纽约金融职位。如果你需要更多，额外充值 $20 可获得 20,000 个 credits（即 2,000 条职位）。
为什么应该选择 Datablist？
Datablist 的优势主要体现在以下几个方面：
- 价格合理：$25/月，包含 5,000 个免费 credits，且支持灵活充值
- **上手简单：**无需代码，无需 API，设置好过滤器后直接开始
- **一次覆盖 19 个 job boards：**包括 LinkedIn、Indeed、Glassdoor 以及另外 16 个平台
- **完整生态：**一个平台内提供 60+ enrichment、cleaning 和 outreach 工具
- **数据合规：**公司位于法国和德国，遵循严格的欧洲数据保护标准
Datablist 会抓取哪些招聘网站？
Datablist 可抓取 19 个主流 job boards，以及 313,000+ 个较小型网站，实现更全面的全球覆盖。已覆盖的平台包括 LinkedIn、Indeed、Glassdoor、Seek、Naukri、JobsDB、Jobstreet、Infojobs、Welcome to the Jungle、Wellfound、Startup Jobs，以及 Workable、Greenhouse、Lever、Ashby、Join、BambooHR 和 SimplyHired 等 ATS 系统。
Datablist 的 Job Postings Scraper 能抓 LinkedIn Jobs 吗？
可以。LinkedIn 是 Datablist 覆盖的 19 个招聘网站之一。再结合另外 18 个平台，你能拿到比单抓 LinkedIn 更全面的纽约金融职位数据。
Datablist 的 Job Postings Scraper 能抓 Glassdoor 吗？
可以。Glassdoor 包含在 Datablist 同步抓取的 19 个 job boards 之中，因此你每次搜索纽约金融岗位时，都会自动包含 Glassdoor 上的职位。
Datablist 的 Job Postings Scraper 能抓 Indeed 吗？
可以。Indeed 是 Datablist scraper 覆盖的全球主流招聘网站之一。当你抓取纽约金融职位时，Indeed 上的职位会自动包含在结果中。
Datablist 也能提供电话号码和邮箱吗？
可以。在抓取完纽约金融职位后，你还可以使用 Datablist 的 Waterfall Email Finder 和 Phone Number Enrichment，为每家公司补充联系人信息。也就是说，你可以在同一个平台内，从职位数据直接走到完整 lead list。
我可以每周自动获取新职位吗？
可以。Datablist 支持定时重复抓取，因此你可以每周自动获取最新的纽约金融职位，而无需手动重复操作。新的职位会自动加入你的 collection。
我可以只抓取特定公司发布的职位吗？比如老客户。
可以。Datablist 提供第二种抓取方式，允许你基于自己提供的公司列表来过滤职位。上传公司名称、域名或 LinkedIn URL 列表后，Datablist 只会返回这些特定公司发布的职位。
你们提供的数据准确吗？
每条职位数据都带有原始来源招聘网站链接。你可以随时点击 source URL 验证职位是否真实存在。Datablist 不会伪造或篡改返回的数据。
抓取纽约金融职位通常要多久？
如果抓取 100 条纽约金融职位，Datablist 通常需要约 5 到 10 分钟。更大规模的搜索（500+ 条职位）一般会在 15 到 20 分钟内完成，具体时间取决于你设置的过滤条件数量。
如何抓取纽约金融职位？
最简单的方式，是直接使用 Datablist 的 job board scraper。注册后，创建一个 collection，打开 Job Postings Search，把过滤条件设置为 “finance” 和 “New York”，然后点击 Run，剩下的就交给 Datablist 在 19 个招聘网站上自动完成。
哪些招聘网站最适合找金融岗位？
适合金融岗位的招聘网站包括 LinkedIn、Indeed、Glassdoor，以及适合 fintech 初创公司的 Wellfound。但如果只依赖其中任何一个平台，你拿到的数据一定是不完整的。这也是为什么，使用 Datablist 这类工具一次性抓取所有主流平台，才是更有效的做法。
除了纽约，还能抓取其他城市的金融职位吗？
当然可以。Datablist 的 job board scraper 支持全球任意城市。你只需要把 location 过滤器从 “New York” 改成目标城市，然后重新运行搜索即可，其他设置都不需要变。
你们获取这些数据合法吗？
100% 合法。Datablist 仅使用公开可访问、并符合伦理规范的数据来源。所有职位信息都来自主流招聘网站上的公开职位页面。