Jobbörsen gehören zu den schwierigsten Sites zum Scrapen. Indeed, Monster, CareerBuilder und ähnliche Plattformen investieren seit über einem Jahrzehnt massiv in Anti-Automation — Rate Limits, Fingerprinting, CAPTCHAs und rechtlicher Druck.
Unser Kunde, ein beliebtes US-Jobportal, brauchte tägliche Extraktion aus 20 Quellen: Jobtitel, Standorte, Gehälter, Unternehmensprofile, Beschreibungen und Kandidaten-Lebenslauf-Metadaten.
Phase 1 — Discovery: Struktur jeder Site, API-Endpoints (wo verfügbar) und Anti-Bot-Stack kartiert. Phase 2 — Extraction: Custom Spiders pro Site mit gemeinsamer Normalisierungs-Pipeline. Phase 3 — Delivery: CSV per FTP zur Validierung, dann direkte PostgreSQL-Einfügung.
Ergebnisse: 1,5 Millionen Anzeigen beim initialen Backfill. Danach 180.000 saubere strukturierte Datensätze pro Tag. Null Infrastruktur clientseitig — wir übernehmen Proxies, Retries und Schema-Änderungen.
Der Kunde schätzte, das sei 20× günstiger als ein internes Team. Job-Sites ändern Layouts häufig; die Auslagerung der Wartung war der entscheidende Faktor.
Ähnliches Projekt? Unsere Job-Aggregation-Pakete beginnen mit einem Requirements-Call. Wir quotieren typischerweise innerhalb von 6 Stunden und deployen innerhalb von 48 Stunden.
