Jobs Search Realtime Data
收藏RapidAPI2026-07-09 更新2025-12-07 收录
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资源简介:
Jobs Search Realtime Data API is a developer-friendly API that provides live job listings, detailed job information, and similar job recommendations. It helps applications integrate real-time job discovery, recruitment data, and career search functionality through a simple and structured interface.
求职实时数据API(Jobs Search Real-Time Data API)可提供Indeed、LinkedIn、ZipRecruiter、Glassdoor等主流招聘平台的实时招聘职位信息。该接口支持关键词、地区、距离、职位类型(全职、兼职、合同、实习)、远程办公及发布时长等多维度筛选条件,适配求职门户网站、人力资源企业及职场类应用的使用需求。
创建时间:
2026-07-09
原始信息汇总
Jobs Search Realtime Data 数据集概述
数据集基本信息
- 数据集名称:Jobs Search Realtime Data
- 提供平台:RapidAPI
- API版本:v1 (current)
- 类别:Jobs
- 提供者:madhavapidev
- 订阅者数量:2
数据集描述
Jobs Search Real-Time Data API 提供来自 Indeed、LinkedIn、ZipRecruiter 和 Glassdoor 等平台的实时职位发布数据。它支持关键词、地点、距离、职位类型(全职、兼职、合同、实习)、远程工作筛选和发布时间筛选,适用于求职门户网站、人力资源公司和职业应用程序。
主要功能
- 提供 RESTful 接口,用于(近)实时搜索职位发布。
- 支持多种筛选条件:关键词(职位名称或技能)、地点(城市/地区/国家)、距离、远程工作状态、职位类型(全职、兼职、合同)以及发布日期(例如过去24小时)。
- 返回结构化的 JSON 结果,包含职位名称、公司名称、地点、发布日期、职位描述片段、职位 URL 和其他相关元数据。
- 设计用于构建求职应用程序、候选人匹配工作流、提醒系统、分析仪表板和招聘工具。
典型能力
- 输入搜索词(如职位名称/关键词)和地点筛选器。
- 可选按远程/混合状态、全职/兼职、合同、发布日期进行筛选。
- 接收分页的职位发布列表,包含:职位名称、公司、地点、发布日期、申请链接、描述片段,可能还有薪资或雇佣类型。
- 接受查询参数,如
query、location、distance、remote、type、posted_since。 - 设计用于集成到前端搜索小部件、后端职位信息流、自动化管道或提醒系统。
优势
- 最新的职位列表:使您的产品能够展示最新的职位,而不是依赖过时的数据。
- 丰富的筛选支持:帮助用户或管道按技能、地点、职位类型或时效性定位职位,提高相关性。
- 易于集成:轻松将职位搜索功能嵌入网站、移动应用程序、仪表板或自动化工作流。
- 支持大量查询:适用于需要频繁运行多个职位搜索的用例(例如每日职位信息流、提醒)。
- 可操作的元数据:除了列出职位外,还提供上下文元数据(公司、发布日期、描述),可用于下游逻辑。
使用案例
- 求职门户网站或聚合平台:使用 API 为搜索功能提供支持,候选人通过关键词和地点查询以找到当前空缺职位。
- 招聘提醒与自动化:构建系统,当发布符合条件的新职位时,候选人或招聘人员会收到通知。
- 就业市场分析与趋势:生成仪表板或报告,展示按角色、地区、行业或技能随时间变化的招聘趋势。
- 候选人匹配服务:使用 API 作为信息流,将候选人档案与最新的职位发布进行匹配并发送推荐。
- 小众求职板或筛选信息流:通过使用特定筛选器查询并频繁更新,创建专注的求职板(例如“全球远程 Python 职位”)。
- 人力资源公司的潜在客户生成:识别反复发布特定技能或职位招聘的公司,并利用这些数据通知外展活动。
订阅计划与定价
- BASIC:$0.00 / 月
- PRO:$9.99 / 月
- ULTRA:$59.99 / 月
- MEGA:$99.99 / 月
端点信息
- 端点:POST /Get Data
搜集汇总
数据集介绍

背景与挑战
背景概述
该数据集提供Indeed等主流招聘平台的实时职位信息API,支持关键词、地点、工作类型等多条件筛选,适用于招聘网站和人力资源服务。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



