Los job boards están entre los sitios más difíciles de scrapear. Indeed, Monster, CareerBuilder y plataformas similares han invertido mucho en anti-automatización durante más de una década — rate limits, fingerprinting, CAPTCHAs y presión legal.
Nuestro cliente, un portal de empleo popular en EE. UU., necesitaba extracción diaria de 20 fuentes: títulos de puesto, ubicaciones, salarios, perfiles de empresa, descripciones y metadatos de currículums de candidatos.
Fase 1 — Discovery: mapeamos la estructura de cada sitio, endpoints de API (donde existían) y stack anti-bot. Fase 2 — Extraction: spiders personalizados por sitio con pipeline de normalización compartido. Fase 3 — Delivery: CSV vía FTP para validación, luego inserción directa en PostgreSQL.
Resultados: 1,5 millones de ofertas en el backfill inicial. 180.000 registros estructurados limpios al día después. Cero infraestructura del lado del cliente — gestionamos proxies, reintentos y cambios de esquema.
El cliente estimó que fue 20× más barato que montar un equipo interno. Los sitios de empleo cambian el layout con frecuencia; externalizar el mantenimiento fue el factor decisivo.
¿Proyecto similar? Nuestros paquetes de agregación de empleo empiezan con una llamada de requisitos. Normalmente presupuestamos en 6 horas y desplegamos en 48 horas.
