求人検索を自動化する: Python を使用して LinkedIn 求人をスクレイピング

LinkedIn のデータによると、平均的な求職者は毎週 11 時間を就職活動に費やしています。技術的な役割はこれを大幅に拡大し、さまざまなプラットフォームにわたる何百ものリストをふるいにかけることを伴います。 私のパートナーの就職活動では、この非効率性が浮き彫りになりました。LinkedIn を一人でスクロールするのに毎日何時間も費やされていました。より効率的なソリューションが必要でした。

チャレンジ

膨大な量の投稿が Web 開発者を圧倒しています。 ロンドンで単純に「フロントエンド開発者」を検索すると、401 件の結果が得られました。 各リストには次のものが要求されます:

• タイトルレビューに 5 秒
• 3～4 回クリックして詳細にアクセスします
• 要件のスキャンに 30 ～ 60 秒
• 有望な役割を追跡するための手動のコピーと貼り付け
• 連続的なタブの切り替えとバックトラック

401 件のジョブの処理は、何時間もの反復的な肉体労働に相当します。

解決策: 自動化されたワークフロー

3 段階の自動化パイプラインにより、このプロセスは約 10 分に短縮されました。

1. Python ベースのジョブ データ スクレイピング
2. スプレッドシートベースの一括フィルタリング
3. 上位候補者を重点的にレビュー

ステップ 1: インテリジェントなスクレイピング

JobSpy は、JobsParser を使用して基盤を形成しました。

• コマンドラインインターフェース (CLI)
• レート制限 (LinkedIn ブロックの防止)
• エラー処理と再試行

実行:

<code>pip install jobsparser</code>

<code>jobsparser \
    --search-term "Frontend Developer" \
    --location "London" \
    --site linkedin \
    --results-wanted 200 \
    --distance 25 \
    --job-type fulltime</code>

CSV 出力には包括的なデータが含まれていました:

• 役職と会社
• 完全な説明
• ジョブの種類とレベル
• 投稿日
• アプリケーションへの直接リンク

JobSpy と JobsParser は、LinkedIn、Indeed、Glassdoor、Google、ZipRecruiter などの他の求人サイトもサポートしています。

ステップ 2: 効率的な一括フィルタリング

パンダが検討 (およびテスト) されましたが、Google スプレッドシートはより高い柔軟性を提供しました。 フィルタリング戦略には次のものが含まれます:

1. 時間ベースのフィルタリング: 過去 7 日間

• 古いジョブでは応答率が低くなります。
• 最近の投稿は、積極的な採用を示しています。

2. 経験ベースのフィルタリング: "job_level" を経験に一致させます:

初めて求職者の方へ:

• 「インターンシップ」
• 「入門レベル」
• 「該当しません」

3. テクノロジー スタック フィルタリング: 「説明」に含まれるもの:

• 「反応」という用語

より高度なフィルターには複数のテクノロジーを組み込むことができます。

これにより、401 件の仕事が管理可能な 8 件に減りました。

ステップ 3: 対象を絞ったレビュー

フィルタリングされたジョブは次のように実行されました:

1. クイックタイトル/会社スキャン (10 秒)
2. 有望な「job_url」を新しいタブで開きます
3. 詳細な説明のレビュー。

結論

このツールは、求人検索を効率化することを目的としています。フィードバックや質問は大歓迎です。

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