Öffentliche StellenangeboteStellenanzeigen zeigen etwas darüber, was eine Firma aufbauen möchte. Verfolge Rollen und Beschreibungen für Hinweise auf mögliche Expansion oder neue technische Prioritäten.
Probiere diese Beispiele für Marketing, Wachstum und Wettbewerbsrecherche.
Suche als Datenberatung Firmen, die Analytics Engineers in London einstellen. Prüfe genannte Tools und recherchiere, ob Projektunterstützung sinnvoll sein könnte.
Halte Joblink, Beobachtungsdatum und Recherchegrund in einer Firmenauswahl fest.
Beobachte öffentliche Stellen in Vertrieb, Partnerschaften und Entwicklung. Vergleiche neue Anzeigen über die Zeit für Hinweise auf Prioritätswechsel oder mögliche Expansion.
Halte eine Einstellungschronologie mit Recherchenotizen fest.
Verfolge als Schulungsanbieter Stellen mit Python, SQL oder dbt in derselben Region. Prüfe Beschreibungen und Seniorität vor der Kursplanung.
Stütze die Nachfrageanalyse auf gesammelte Stellen und beschreibe die Stichprobenabdeckung.
VOM ERSTEN LAUF ZUM REGELMÄSSIGEN ABLAUF
{
"keywords": ["python developer"],
"locations": ["London"],
"datePosted": "week",
"maxItems": 20,
"scrapeJobDetails": false
}Fügen Sie dies in den JSON-Eingabeeditor des Actors ein. Ersetzen Sie die Beispielziele vor dem Start.
Das aktuelle Eingabeformular auf Apify ansehenDu kannst eine Suche aus Keywords und Standorten erstellen oder eine gefilterte LinkedIn-Jobs-URL kopieren. Beginne mit den Listeneinträgen und aktiviere Details, wenn du Beschreibungen für eine Kompetenzanalyse brauchst.
| Suchmethode | Wann es sinnvoll ist | Was sich ändert |
|---|---|---|
| Keywords und Standorte | Wann es sinnvoll istDu möchtest passende Ergebnisse finden, bevor du konkrete Ziele auswählst. | Was sich ändertStellenbezeichnungen oder Fähigkeiten. Jeder Begriff wird mit jedem Ort kombiniert: drei Begriffe und zwei Orte ergeben sechs Suchen. Doppelte Stellen werden nur einmal geliefert. |
| URLs von Suchseiten | Wann es sinnvoll istDu hast die Suche bereits auf der Quellwebsite eingerichtet. | Was sich ändertFügen Sie gefilterte LinkedIn-Jobsuchen ein. Ihre Filter bleiben erhalten. Unternehmensseiten werden zu Namenssuchen; einzelne Stellenlinks sind hier nicht unterstützt. Löschen Sie vorausgefüllte Stichwörter bei reiner URL-Suche. |
| Unternehmens-IDs | Wann es sinnvoll istDu kennst genau die Entität, deren Daten du sammeln möchtest. | Was sich ändertBegrenzt auf numerische Unternehmens-IDs aus dem URL-Filter f_C. Der URL-Slug einer Unternehmensseite ist nicht diese ID. |
Eine Seite enthält 10 Stellen. Die öffentliche Suche endet bei ungefähr 1.000 je Suche; höhere Seitengrenzen heben das nicht auf. Teilen Sie nach Ort, Datum oder Beschäftigungsform.
Den verwandten Scraper vergleichenVerwenden Sie in JSON die genauen Feldnamen unten. Geben Sie Listenwerte im Apify-Formular einzeln ein und verwenden Sie Zahlen und Wahrheitswerte im richtigen Datentyp.
Standardwert und Vorbelegung sind verschieden. Der Standardwert gilt, wenn du eine Einstellung auslässt; die Vorbelegung ist ein Beispiel im Apify-Formular. Prüfe Ziele und Limits vor jedem Lauf. Manche Einstellungen haben keinen Standardwert im Schema. Du musst trotzdem mindestens ein unterstütztes Ziel angeben.
searchUrlsFügen Sie gefilterte LinkedIn-Jobsuchen ein. Ihre Filter bleiben erhalten. Unternehmensseiten werden zu Namenssuchen; einzelne Stellenlinks sind hier nicht unterstützt. Löschen Sie vorausgefüllte Stichwörter bei reiner URL-Suche.
keywordsStellenbezeichnungen oder Fähigkeiten. Jeder Begriff wird mit jedem Ort kombiniert: drei Begriffe und zwei Orte ergeben sechs Suchen. Doppelte Stellen werden nur einmal geliefert.
locationsVon LinkedIn erkannte Städte, Regionen oder Länder. Jeder Ort ergänzt eigene Suchen. Nutzen Sie geoId bei mehrdeutigen Ortsnamen.
geoIdNumerische LinkedIn-Ortskennung aus geoId einer gefilterten Such-URL. Wählt einen Ort genauer als ein Name.
companyIdsBegrenzt auf numerische Unternehmens-IDs aus dem URL-Filter f_C. Der URL-Slug einer Unternehmensseite ist nicht diese ID.
datePostedany, month, week oder day. day bedeutet die letzten 24 Stunden, keinen Kalendertag. Kombinieren Sie für tägliche Beobachtung day mit sortBy date und behalten Sie Job-IDs.
any month week daysortByrelevance nutzt LinkedIns Ranking; date liefert die neuesten Stellen zuerst. Mit einer globalen Grenze bestimmt die Reihenfolge den erfassten Ausschnitt.
relevance dateexperienceLevelListe von Erfahrungsstufen. Mehrere Auswahlwerte erweitern die Suche. Nutzen Sie vorgeschlagene Schreibweisen; unbekannte Werte werden mit Hinweis übersprungen.
internship entry associate mid-senior director executivejobTypeBeschäftigungsformen wie full-time, contract oder internship. Getrennt von workplaceType für remote, hybrid oder vor Ort.
full-time part-time contract temporary volunteer internship otherworkplaceTypeWählen Sie on-site, remote, hybrid oder mehrere als Liste. Remote garantiert nicht, dass Bewerber aus jedem Land zugelassen sind.
on-site remote hybriddistanceSuchradius in Meilen von 0 bis 100. Für ortsbezogene Suchen; verändert nicht die Einstufung einer Stelle als remote.
scrapeJobDetailsErgänzt Beschreibungen, Erfahrungsstufe, Beschäftigungsform, Funktionen, Branchen und Bewerberzahlen mit einer Anfrage je Stelle. Für schnelle Listen deaktivieren; aktiviert einen Proxy nutzen.
maxItemsFeste Grenze eindeutiger Stellen über alle Begriffe, Orte und URLs. Nicht pro Suche. Leer hebt sie auf; maxPagesPerSearch begrenzt weiterhin jede Suche.
maxPagesPerSearchEine Seite enthält 10 Stellen. Die öffentliche Suche endet bei ungefähr 1.000 je Suche; höhere Seitengrenzen heben das nicht auf. Teilen Sie nach Ort, Datum oder Beschäftigungsform.
maxConcurrency1 bis 10 gleichzeitige Suchen, Standard 2. Mehr Aufgaben können Drosselung verstärken. Bleiben Sie moderat, sofern nicht genug Proxy-Ausgänge vorhanden sind.
delayMsPause zwischen Seitenanfragen in Millisekunden. Erhöhen Sie sie bei Drosselung; eine Verringerung hebt weder Netzwerklatenz noch Quelllimits auf.
proxyConfigurationBesonders für vollständige Beschreibungen empfohlen. LinkedIn kann Details vor Suchkarten drosseln; fehlende Beschreibungen bedeuten nicht, dass die Stellen keine haben.
proxyRotationsWiederholt verweigerte Aufgaben mit einer neuen Proxy-Sitzung. Weitere Versuche können vorübergehende Sperren überwinden, erhöhen aber Dauer und Datenverkehr. Ändern Sie den Standard nur bei Hinweisen im Protokoll.
resumeSpeichert den Fortschritt etwa alle 30 Sekunden für Neustarts oder Migrationen durch Apify. Lassen Sie es normalerweise aktiviert.
continueFromLastRunSetzt unerledigte Arbeit des vorherigen Laufs mit passender Eingabe fort. Bisherige Daten bleiben in dessen Dataset. Nutzen Sie false für neue oder regelmäßige Erhebungen.
impersonateBrowser-Identität der Anfragen. Behalten Sie den Actor-Standard bei, außer bei der Diagnose sofortiger Sperren. Sie verändert den Fingerabdruck der Anfrage, nicht die angefragten Daten.
Diese Referenz folgt den Eingabefeldern des Actors. Prüfen Sie das aktuelle Formular, bevor Sie einen produktiven Ablauf ändern. Das aktuelle Eingabeformular auf Apify ansehen.
Jedes Beispiel ist ein eigener Lauf. Beginnen Sie klein, prüfen Sie die Ergebnisse und erweitern Sie dann. Passen Sie Ziele, Länder und Zeiträume an Ihre Frage an.
Sammle aktuelle Data-Engineering-Stellen in London ohne Beschreibungen. Plane tägliche Läufe und speichere Job-IDs und Datum, um neue Rollen von gestern gesehenen zu unterscheiden.
{
"keywords": ["data engineer"],
"locations": ["London"],
"datePosted": "day",
"sortBy": "date",
"maxItems": 50,
"scrapeJobDetails": false
}Sammle hybride Vollzeitstellen mit dbt oder BigQuery samt Beschreibungen. Extrahiere häufige Fähigkeiten mit SQL oder lass Claude sie gruppieren. Das Limit von 50 gilt gemeinsam für beide Keyword-Suchen.
{
"keywords": ["dbt", "BigQuery"],
"locations": ["London"],
"datePosted": "week",
"jobType": ["full-time"],
"workplaceType": ["hybrid"],
"maxItems": 50,
"scrapeJobDetails": true,
"maxConcurrency": 2
}Suche als remote ausgeschriebene Python-Stellen für Entry- und Associate-Level in Deutschland. Remote bedeutet keine weltweite Einstellungsberechtigung. Prüfe Wohnsitz, Zeitzone und Arbeitserlaubnis in der Beschreibung.
{
"keywords": ["python developer"],
"locations": ["Germany"],
"datePosted": "week",
"experienceLevel": ["entry", "associate"],
"workplaceType": ["remote"],
"maxItems": 50,
"scrapeJobDetails": true
}Behalte Job-IDs, Firma, Standort, Veröffentlichungszeit und Quelllinks. Beschreibungen erlauben die Analyse von Fähigkeiten, Seniorität und Vertragsbedingungen, aber Gehalt und Bewerberangaben können fehlen. Dies sind öffentliche Stellen, keine Recruiter-Kontakte. Entferne Duplikate je Stand und behalte wiederholte Beobachtungen für Trends.
resume schützt den aktuellen Lauf bei einem Neustart durch Apify. continueFromLastRun setzt einen früheren Lauf mit derselben Konfiguration fort; vorhandene Daten bleiben im alten Dataset. Führen Sie beide Datasets zusammen und erhöhen Sie erreichte Grenzen. Starten Sie neu, um heutige Änderungen zu erfassen.
Speichere eine Konfiguration oben als input.json. Setze APIFY_TOKEN im Terminal auf deinen Apify-API-Token und sende die Datei als Anfrageinhalt.
curl --fail-with-body --request POST \
--url "https://api.apify.com/v2/actors/jmlp~linkedin-jobs-scraper/runs" \
--header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data-binary @input.jsonDie Antwort enthält eine Run-ID und defaultDatasetId, keine fertigen Ergebnisse. Warte auf einen erfolgreichen Abschluss, setze DATASET_ID auf diese Dataset-ID und rufe die Einträge ab. Nutze bei großen Datensätzen limit und offset zur Paginierung.
curl --fail-with-body \
--url "https://api.apify.com/v2/datasets/$DATASET_ID/items?format=json" \
--header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN"Apifys API-Referenz für Start und Export
Optionen für den Datenexport
Ändern Sie jeweils nur eine Einstellung, behalten Sie eine kleine Grenze und prüfen Sie die Zusammenfassung vor einer Erweiterung.
Ergänzt Beschreibungen, Erfahrungsstufe, Beschäftigungsform, Funktionen, Branchen und Bewerberzahlen mit einer Anfrage je Stelle. Für schnelle Listen deaktivieren; aktiviert einen Proxy nutzen.
Besonders für vollständige Beschreibungen empfohlen. LinkedIn kann Details vor Suchkarten drosseln; fehlende Beschreibungen bedeuten nicht, dass die Stellen keine haben.
Numerische LinkedIn-Ortskennung aus geoId einer gefilterten Such-URL. Wählt einen Ort genauer als ein Name.
Erfolg bedeutet, dass der Actor die Anfrage bearbeitet hat, nicht dass die Quelle Daten geliefert hat. Prüfen Sie SUMMARY.inputProblem, SUMMARY.problem und das Protokoll auf fehlende Ziele, ungültige Filter oder verweigerte Anfragen. Testen Sie ein bekanntes Ziel mit weniger Filtern.
Prüfen Sie globale Grenzen, Such- und Seitengrenzen, Abdeckung und Duplikate. Mehrere Suchen können denselben Datensatz finden. Die angezeigte Gesamtzahl der Quelle kann öffentlich nicht verfügbare Datensätze enthalten. Prüfen Sie offene Aufgaben, bevor Sie den Bestand als vollständig ansehen.
Halte company, role, posted_date und job_url in einer Recherchetabelle fest. Ergänze deine geprüfte Signalkategorie und einen nächsten Teamschritt.
Anleitung lesenLass Claude ausdrücklich genannte Fähigkeiten und Tools finden und Job-URLs zitieren. Aussagen über kommerzielle Nachfrage sollen als Hypothesen markiert sein.
Anleitung lesenZeige neue Stellen-IDs nach Firma, Ort und Kategorie. Halte Suchkriterien konstant und beschreibe die Stichprobe.
Anleitung lesenBehalte Rohbeobachtungen und eine aktuelle Jobtabelle mit job_id. Prüfe Firmenidentitäten vor Joins mit CRM-Konten.
Anleitung lesen
Prüfe jmlp/linkedin-jobs-scraper und sammle bis zu 50 Analytics-Engineer-Stellen in London aus der letzten Woche mit Details. Finde ausdrückliche Python-, SQL- oder dbt-Nennungen, zitiere job_url und erstelle eine Firmenauswahl. Markiere Dienstleistungsnachfrage als Hypothese.Behalte Erfassungszeit und Original-IDs, um die Herkunft eines Ergebnisses zu prüfen oder spätere Läufe zu vergleichen.
Eine Stelle zeigt Einstellungsabsicht, bestätigt aber keine Einstellung, kein Budget und keine Expansion. Gehälter und Bewerberzahlen können fehlen. Prüfe Wiederveröffentlichungen und Duplikate vor Wachstumsschlüssen; behalte IDs und Beobachtungsdaten.
Nein. Der Scraper nutzt öffentliche Stellenanzeigen ohne deinen LinkedIn-Login oder Sitzungscookie. Zum Start brauchst du ein Apify-Konto.
Nein. Öffentliche Stellen können Prioritäten andeuten, beweisen aber weder abgeschlossene Einstellungen noch Wachstum. Nutze sie für weitere Recherche.
Quelle und aktuelle Produktdetails: JMLPs LinkedIn Jobs Actor auf Apify.
Facebook & Instagram01Sieh, wofür deine Wettbewerber werben.
Sammle Wettbewerberanzeigen an einem Ort. Vergleiche Texte, Angebote und Zeitpunkte vor deiner nächsten Kampagne.
Suche, YouTube und Display02Sieh die Google-Anzeigen einer Marke.
Sammle Motive aus der Suche, YouTube und Display. Vergleiche Formate und Märkte für die Planung deiner Kampagne.
Sag mir, was du sammeln oder verstehen möchtest. Ich helfe mit einem individuellen Scraper, einer Pipeline oder der Analyse.
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