İşe Alım Uzmanları için Web Kazıma: En İyi Araçlar ve Teknikler
İşe alım uzmanları, yetenek havuzları oluşturmak, işe alım talebini izlemek ve ücretlendirme konusunda kıyaslama yapmak için web verilerine güvenirler.
Ancak bu verileri nasıl topladığınız önemlidir. Birçok otomasyon aracı çerez/oturum tabanlı veri toplama yöntemini kullanır (yasaklanma riski daha yüksek), oysa proxy tabanlı veri toplama API'leri ve yönetilen veri toplayıcılar ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik için tasarlanmıştır.
İnternetten işe alım verisi toplamanın yolları
1) Özel veri kazıyıcılar
Aynı platformlardan aynı türden sayfaları tekrar tekrar çektiğinizde, özel veri çekme araçları ve siteye özgü API'ler doğru seçenektir. Bunlar bilinen bir hedef etrafında tasarlanmıştır (örneğin, LinkedIn profilleri, şirket sayfaları veya iş ilanları), böylece sayfa değişiklikleriyle mücadele etmek yerine verileri kullanmaya daha fazla zaman ayırırsınız.
2) Genel amaçlı veri kazıma API'leri
Genel amaçlı veri kazıma API'leri, girdi kaynaklarınız çeşitli olduğunda daha anlamlı hale gelir: iş ilan siteleri, şirket kariyer sayfaları, basın bültenleri, portföy siteleri ve niş topluluklar gibi.
Her web sitesi için farklı bir araç seçmek yerine, URL'leri (veya arama sorgularını) tek bir arayüz üzerinden gönderir ve her hedef için oluşturma, yeniden deneme, başlıklar ve proxy ayarlarını düzenlersiniz.
3) Kodsuz veri çekme araçları
Kod gerektirmeyen veri çekme araçları, mühendislik zamanı gerektirmeden hızlı bir şekilde çalıştırılması gereken veya araştırma amaçlı çalışmalarda kullanışlıdır. Daha küçük projeler için etkili olabilirler, ancak siteler değiştiğinde manuel bakım gerektirme eğilimindedirler ve çok sayıda hedef veya yüksek sıklıkta ölçeklendirme yapıldığında kırılgan hale gelebilirler.
4) Temsilci iş akışları
Ajan tarzı veri kazıma, veri kazımanın MCP gibi arayüzler aracılığıyla yapay zeka ajanı iş akışlarına entegre edildiği ve çıktıların sonraki aşamalardaki akıl yürütme sistemleri tarafından kullanılabilir formatlarda döndürüldüğü bir yöntemdir.
Bu, geleneksel veri kazıma yönteminin yerini almıyor; ekiplerin bu yöntemi nasıl oluşturup kullandığını değiştiriyor. Ekipler, her seçiciyi elle yazmak yerine, geleneksel tarama yöntemini yapay zeka destekli gezinme ve dinamik sayfalar için veri çıkarma ile birleştiriyor.
Örneğin, Bright Data yapay zeka destekli araçlardan oluşan bir ürün yelpazesi tanıttı; bunlar arasında doğal dil sorgularını veri kümelerine dönüştüren “Derin Arama” ve yapay zeka modellerinin canlı web içeriğine erişmesini sağlayan bir Web MCP Sunucusu yer alıyor. 1 Bu araçlar, kullanıcıların karmaşık arama sorguları yapmalarına ve en güncel web verilerinden yapılandırılmış sonuçlar elde etmelerine olanak sağlamak üzere tasarlanmıştır.
İşe alım uzmanları için web kazıma araçları
Alet adı | Çözüm türü | 1000 sayfa başına fiyat (ay) | Ücretsiz deneme |
|---|---|---|---|
Özel API | 0,98 dolar | 7 gün | |
Genel amaçlı API | 0,88 dolar | Ücretsiz 3k sonuç | |
Genel amaçlı API | 0,50 dolar | Ücretsiz 2k sonuç | |
Nimbleyol | Genel amaçlı API | 1,00 dolar | 7 gün |
Apify | Özel API | 2,00 dolar | Aylık 5$ kredi |
İşe alım verilerinin toplanmasına yönelik platformlar
Toplayabileceğiniz veriler (yalnızca kamuya açık ve yasalara uygun kullanım için):
Size görünen profil alanları: iş unvanları, şirket, konum, beceriler (görünürse), herkese açık etkinlikler ve herkese açık şirket verileri.
Dikkate Alınması Gerekenler : LinkedIn otomasyon ve veri kazıma işlemlerini aktif olarak tespit eder . Çerez tabanlı araçlar hesap riskini artırır; proxy tabanlı hizmetler bazı operasyonel riskleri azaltabilir, ancak politika/yasal yükümlülükleri ortadan kaldırmaz.
İş İlanı Siteleri (Indeed, Glassdoor, Monster)
Veri türleri : İş ilan siteleri, iş unvanı, şirket, konum, maaş, ayrıntılı açıklama ve nitelikler gibi yapılandırılmış alanlar sunar. Sosyal ağ platformlarının (örneğin LinkedIn) aksine, iş ilan siteleri kişisel profilleri veya bağlantı verilerini içermez.
Dikkate alınması gerekenler : İş ilanlarının formatı büyük ölçüde değişiklik gösterir; ayrıştırıcılar ve izleme programları önemlidir.
GitHub
Veri türleri: Profil bilgileri, depolar, katkılar, özetler ve yıldızlar & çatallar
Dikkate alınması gerekenler: GitHub, açık kaynak katkıları üzerine kuruludur ve kamuya açık verilerin geniş çapta erişilebilir olmasını sağlar. Ayrıca bu bilgilere erişim için resmi bir API sunar, ancak belirli bir zaman dilimi içinde ne kadar veri alınabileceğini sınırlayan hız limitleri vardır.
Dribbble ve Behance (Tasarım Portföyleri)
Veri türleri: Profil bilgileri, görsel portföy, proje etiketleri, müşteri çalışmaları, beceriler ve araçlar
Dikkate alınması gerekenler: Dribbble ve Behance hem herkese açık hem de özel veriler içermektedir. Özel verileri kazımak teknik olarak mümkün olsa da, sahibinin açık izni olmadan bunu yapmak genellikle etik dışı olarak kabul edilir.
İşe alım süreçlerinde web kazıma (web scraping) yönteminin kullanım alanları nelerdir?
Aday bulma
1. Yetenek havuzu oluşturmak
Yetenek havuzu, bir kuruluşta mevcut veya gelecekteki iş pozisyonları için nitelikli olabilecek adayların listesidir. İşe alım uzmanları, kuruluş için güncel bir iş veritabanı oluşturmak ve adaylar başvurmaya hazır olmadan önce onlarla ilişki kurmak amacıyla, iş ilan sitelerinden aday listeleri toplamak için web kazıma hizmetini kullanabilirler.
2. Belirli coğrafi bölgelerdeki adayları hedeflemek
Bazı web veri kazıyıcıları, bölgeye özgü çevrimiçi iş piyasası verilerine erişmek için IP proxy'leri kullanır. Bu, işe alım uzmanlarının, pozisyon yerinde çalışan gerektirdiğinde belirli bir bölgedeki adayları hedeflemesini sağlar.
3. Adayların niteliklerinin karşılaştırılması
Web kazıyıcılar, adaylar hakkında verileri, sosyal medya hesaplarındaki profilleri ve iş ilanı toplama siteleri gibi hedef platformlardan toplayabilirler.
Bu araçlar ayrıca, bir adayın profilindeki eğitim veya beceri alanları gibi niteliklere özgü verileri çıkarmak üzere programlanabilir. İşe alım ajansları, toplanan verileri kullanarak adayların niteliklerini analiz edebilir ve belirli pozisyonlara uygunluklarını tahmin edebilir.
4. Aday iletişim bilgilerinin toplanması
Web kazıyıcı API'ler, işe alım uzmanlarının açık pozisyonlar için nitelikli adaylarla iletişime geçmesini sağlamak amacıyla, iş bulma sitelerinden adayların e-posta adresleri ve telefon numaraları gibi iletişim bilgilerini toplayabilir.
İş piyasası analizi
5. Maaş aralıklarını anlamak
Glassdoor veya Salary.com gibi çoğu işe alım web sitesi, belirli pozisyonlar, deneyim yılları ve coğrafi bölgeler için maaş aralıkları hakkında veri sağlar. Web kazıyıcılar, işe alım uzmanlarının adayların beklentilerini anlamalarına ve maaşlarını buna göre optimize etmelerine yardımcı olmak amacıyla, kuruluşun açık iş pozisyonları için maaş aralıklarını toplamak için kullanılabilir.
6. İş gereksinimlerinin belirlenmesi
İşe alım uzmanları, rakiplerinin adaylarda aradığı eğitim ve beceri gereksinimlerini izleyerek belirli roller için gereken eğitim ve beceri şartlarını anlayabilirler. Web kazıyıcılar, işe alım uzmanlarının daha iyi iş tanımları oluşturmasına yardımcı olmak için bir işletme rakibinin iş ilanlarından ve iş ilanı detaylarından iş ilanlarını kazıyabilir.
Kaynak: LinkedIn iş ilanı
7. Web kazıma yöntemiyle iş ilanları bulma
Web kazıyıcılar, rakiplerin web sitelerinden eğitim fırsatları, çalışma saatlerinde veya tatil günlerinde esneklik, yan haklar ve iş trendleri hakkında da bilgi toplayabilir. Rakiplerin sunduklarını anlayarak, işe alım uzmanları adayları çekmek ve rekabete kaptırmaktan kaçınmak için iş tekliflerini ve yan hak paketlerini optimize edebilirler.
Kaynak: LinkedIn iş ilanı
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.