É legal fazer scraping do Arc.dev?

O scraping de listagens de vagas públicas do Arc.dev é geralmente legal sob os precedentes atuais de extração de dados (como o caso HiQ vs. LinkedIn), desde que os dados não estejam protegidos por uma barreira de login. No entanto, você deve evitar o scraping de perfis privados de usuários e garantir que seu caso de uso esteja em conformidade com as leis locais de privacidade de dados, como a LGPD.

O Arc.dev possui uma API pública?

Não, o Arc.dev não oferece uma API pública para fins gerais de scraping de vagas. Eles fornecem APIs especializadas para parceiros empresariais e integrações com ATS, o que significa que o web scraping é a forma padrão de acessar os dados do quadro de vagas em escala.

Como eu contorno o bloqueio do Cloudflare/DataDome no Arc?

Contornar essas proteções requer ferramentas avançadas de automação de navegador como Playwright ou Automatio, que podem simular o comportamento de um usuário real. O uso de proxies residenciais e a rotação do fingerprint do navegador são etapas essenciais para evitar a detecção.

Qual é o melhor formato para salvar os dados de vagas do Arc?

O JSON é o formato mais eficiente porque o Arc é construído com Next.js, e grande parte dos dados está nativamente disponível no formato JSON dentro do código-fonte HTML. Isso facilita a preservação de estruturas aninhadas, como tags de tecnologia e faixas salariais.

Posso fazer scraping de perfis de desenvolvedores do Arc?

O scraping de perfis completos de desenvolvedores geralmente requer login, o que complica o processo e traz maior risco jurídico. Recomenda-se manter o foco nos quadros de vagas e listagens de empresas acessíveis publicamente, a menos que você tenha permissão explícita.

Com que frequência devo fazer o scraping do Arc para me manter atualizado?

Novas vagas são postadas diariamente, então uma varredura diária costuma ser suficiente para a maioria dos agregadores de vagas. Para inteligência competitiva de alta frequência, você pode fazer o scraping a cada poucas horas, mas certifique-se de usar um navegador headless para evitar disparar limites de taxa.

O Arc.dev usa scroll infinito ou paginação numerada?

O Arc.dev normalmente usa um botão 'Carregar Mais' ou paginação numerada padrão, dependendo da visualização de busca específica. Os scrapers devem ser configurados para detectar e clicar nos elementos de paginação para capturar o conjunto completo de resultados.

Como fazer scraping do Arc.dev: O Guia Completo para Dados de Vagas Remotas

Aprenda como fazer scraping de vagas para desenvolvedores remotos, dados salariais e tech stacks do Arc.dev. Extraia listagens de tecnologia de alta qualidade...

Comece o Scraping Grátis

arc.devDifícil

Cobertura:GlobalUnited StatesEuropeCanadaLatin AmericaAPAC

Dados Disponíveis9 campos

TítuloPreçoLocalizaçãoDescriçãoImagensInfo do VendedorData de PublicaçãoCategoriasAtributos

Todos os Campos Extraíveis

Título da VagaNome da EmpresaFaixa Salarial (USD)Tech Stack ExigidaHabilidades SecundáriasTipo de Política RemotaRequisito de Sobreposição de Fuso HorárioDescrição Completa da VagaData de PostagemNível de SenioridadeURL do Logo da EmpresaLink de InscriçãoTipo de Emprego (Tempo Integral/Contrato)Setor da EmpresaBenefícios para Funcionários

Requisitos Técnicos

JavaScript Necessário

Sem Login

Tem Paginação

Sem API Oficial

Proteção Anti-Bot Detectada

CloudflareDataDomeRate LimitingBrowser FingerprintingBehavioral Analysis

Sobre Arc

Descubra o que Arc oferece e quais dados valiosos podem ser extraídos.

O Principal Marketplace de Talentos Remotos

O Arc (anteriormente CodementorX) é um marketplace global líder para engenheiros de software remotos e profissionais de tecnologia verificados. Ao contrário de quadros de vagas genéricos, o Arc opera uma plataforma altamente curada que conecta desenvolvedores de alto nível com empresas que variam de startups em rápido crescimento a gigantes tecnológicos estabelecidos. A plataforma é particularmente conhecida por seu rigoroso processo de verificação e seu foco em funções remotas de longo prazo, em vez de projetos curtos.

Dados Ricos Focados em Tecnologia

O site é um repositório massivo de dados estruturados, incluindo descrições detalhadas de vagas, benchmarks salariais em diferentes regiões e requisitos técnicos específicos. Cada listagem normalmente contém um conjunto rico de atributos, como tech stacks exigidas, necessidades de sobreposição de fuso horário e políticas de trabalho remoto (ex: 'Trabalhe de qualquer lugar' vs. 'País específico').

Valor Estratégico dos Dados do Arc

Para recrutadores e analistas de mercado, o scraping do Arc.dev fornece dados de alto sinal sobre tendências de remuneração e adoção de tecnologias emergentes. Como as listagens são verificadas e atualizadas frequentemente, os dados são muito mais precisos do que os encontrados em agregadores sem curadoria, tornando-o uma mina de ouro para inteligência competitiva e pipelines de recrutamento especializados.

Por Que Fazer Scraping de Arc?

Descubra o valor comercial e os casos de uso para extração de dados de Arc.

Analisar benchmarks salariais remotos globais para funções técnicas

Identificar tendências de contratação e empresas de alto crescimento no setor de tecnologia

Monitorar a demanda por linguagens de programação e frameworks específicos

Construir uma lista de leads de alta qualidade para agências de recrutamento técnico

Agregar listagens de vagas remotas premium para portais de carreira de nicho

Acompanhar mudanças nas políticas de trabalho remoto em empresas de tecnologia internacionais

Desafios do Scraping

Desafios técnicos que você pode encontrar ao fazer scraping de Arc.

Sistemas agressivos de proteção Cloudflare e DataDome

Arquitetura SPA do Next.js requer renderização pesada de JavaScript

Nomes de classes CSS dinâmicos que mudam durante os builds do site

Rate limiting intrincado baseado em fingerprinting comportamental

Estruturas de dados aninhadas complexas dentro do estado de hidratação do React

Scrape Arc com IA

Sem código necessário. Extraia dados em minutos com automação por IA.

Como Funciona

Descreva o que você precisa

Diga à IA quais dados você quer extrair de Arc. Apenas digite em linguagem natural — sem código ou seletores.

A IA extrai os dados

Nossa inteligência artificial navega Arc, lida com conteúdo dinâmico e extrai exatamente o que você pediu.

Obtenha seus dados

Receba dados limpos e estruturados prontos para exportar como CSV, JSON ou enviar diretamente para seus aplicativos.

Por Que Usar IA para Scraping

Contorna automaticamente os obstáculos de Cloudflare e fingerprinting de navegador

Lida com renderização de JavaScript e estados complexos de React sem codificação

Usa seletores inteligentes para gerenciar atualizações dinâmicas de classes CSS

Permite agendamento sem esforço para monitoramento de vagas em tempo real

Exporta dados estruturados de alta qualidade diretamente para Google Sheets ou JSON

Começar a Scrapear Grátis

Sem cartão de crédito necessárioPlano gratuito disponívelSem configuração necessária

Scrapers Web No-Code para Arc

Alternativas point-and-click ao scraping com IA

Várias ferramentas no-code como Browse.ai, Octoparse, Axiom e ParseHub podem ajudá-lo a fazer scraping de Arc sem escrever código. Essas ferramentas usam interfaces visuais para selecionar dados, embora possam ter dificuldades com conteúdo dinâmico complexo ou medidas anti-bot.

Workflow Típico com Ferramentas No-Code

Instalar extensão do navegador ou registrar-se na plataforma

Navegar até o site alvo e abrir a ferramenta

Selecionar com point-and-click os elementos de dados a extrair

Configurar seletores CSS para cada campo de dados

Configurar regras de paginação para scraping de múltiplas páginas

Resolver CAPTCHAs (frequentemente requer intervenção manual)

Configurar agendamento para execuções automáticas

Exportar dados para CSV, JSON ou conectar via API

Desafios Comuns

Curva de aprendizado

Compreender seletores e lógica de extração leva tempo

Seletores quebram

Mudanças no site podem quebrar todo o fluxo de trabalho

Problemas com conteúdo dinâmico

Sites com muito JavaScript requerem soluções complexas

Limitações de CAPTCHA

A maioria das ferramentas requer intervenção manual para CAPTCHAs

Bloqueio de IP

Scraping agressivo pode resultar no bloqueio do seu IP

Exemplos de Código

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Nota: Requisições básicas são frequentemente bloqueadas pela configuração do Cloudflare do Arc.
# Usar um User-Agent adequado e potencialmente um proxy é obrigatório.
url = 'https://arc.dev/remote-jobs'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # Verifica se há o erro 403 Forbidden, que indica um bloqueio do Cloudflare
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # Extrai dados do script JSON do Next.js para maior confiabilidade
        data_script = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
        print('Fonte da página recuperada com sucesso.')
    else:
        print(f'Bloqueado pelo Anti-Bot. Status code: {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'Erro: {e}')

Quando Usar

Ideal para páginas HTML estáticas com JavaScript mínimo. Perfeito para blogs, sites de notícias e páginas de produtos e-commerce simples.

Vantagens

●Execução mais rápida (sem overhead do navegador)
●Menor consumo de recursos
●Fácil de paralelizar com asyncio
●Ótimo para APIs e páginas estáticas

Limitações

●Não pode executar JavaScript
●Falha em SPAs e conteúdo dinâmico
●Pode ter dificuldades com sistemas anti-bot complexos

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_arc():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        # Use um perfil de usuário real ou configurações de stealth
        context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36')
        page = context.new_page()
        
        # Navegar e aguardar a hidratação do conteúdo
        page.goto('https://arc.dev/remote-jobs', wait_until='networkidle')
        
        # Aguardar os elementos do card de vaga
        page.wait_for_selector('div[class*="JobCard_container"]')
        
        jobs = page.query_selector_all('div[class*="JobCard_container"]')
        for job in jobs:
            title = job.query_selector('h2').inner_text()
            company = job.query_selector('div[class*="JobCard_company"]').inner_text()
            print(f'Scraped: {title} @ {company}')
        
        browser.close()

scrape_arc()

Quando Usar

Perfeito para sites com muito JavaScript, SPAs e páginas que requerem interação do usuário como scroll infinito ou cliques.

Vantagens

●Execução JavaScript completa
●Lida com conteúdo dinâmico e SPAs
●Mecanismos de espera integrados
●Suporte multi-navegador

Limitações

●Mais lento que requisições HTTP
●Maior uso de memória
●Configuração mais complexa
●Pode ser detectado por sistemas anti-bot

import scrapy

class ArcSpider(scrapy.Spider):
    name = 'arc_jobs'
    start_urls = ['https://arc.dev/remote-jobs']

    def parse(self, response):
        # O Scrapy precisa de um middleware JS (como o scrapy-playwright) para o Arc.dev
        for job in response.css('div[class*="JobCard_container"]'):
            yield {
                'title': job.css('h2::text').get(),
                'company': job.css('div[class*="JobCard_company"]::text').get(),
                'salary': job.css('div[class*="JobCard_salary"]::text').get(),
                'tags': job.css('div[class*="JobCard_tags"] span::text').getall()
            }

        next_page = response.css('a[class*="Pagination_next"]::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

Quando Usar

Ideal para projetos de scraping em larga escala que requerem pipelines de dados estruturados, middleware e crawling distribuído.

Vantagens

●Agendamento e throttling de requisições integrados
●Sistema de middleware poderoso
●Exportação para múltiplos formatos
●Excelente para projetos em larga escala

Limitações

●Curva de aprendizado mais íngreme
●Sem suporte JavaScript sem plugins
●Excessivo para tarefas de scraping simples

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36');
  await page.goto('https://arc.dev/remote-jobs', { waitUntil: 'networkidle2' });

  const jobData = await page.evaluate(() => {
    const cards = Array.from(document.querySelectorAll('div[class*="JobCard_container"]'));
    return cards.map(card => ({
      title: card.querySelector('h2')?.innerText,
      company: card.querySelector('div[class*="JobCard_company"]')?.innerText,
      location: card.querySelector('div[class*="JobCard_location"]')?.innerText
    }));
  });

  console.log(jobData);
  await browser.close();
})();

Quando Usar

Ideal para automação específica do Chrome, geração de PDFs ou screenshots. Perfeito para sites otimizados para Chrome.

Vantagens

●Excelente integração Chrome DevTools
●Ótimo para geração de PDF e screenshots
●Forte suporte da comunidade
●Bom para recursos específicos do Chrome

Limitações

●Apenas Chrome/Chromium
●Maior consumo de recursos
●Pode ser detectado por sistemas anti-bot
●Mais lento que métodos baseados em HTTP

Como Fazer Scraping de Arc com Código

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Nota: Requisições básicas são frequentemente bloqueadas pela configuração do Cloudflare do Arc.
# Usar um User-Agent adequado e potencialmente um proxy é obrigatório.
url = 'https://arc.dev/remote-jobs'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # Verifica se há o erro 403 Forbidden, que indica um bloqueio do Cloudflare
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # Extrai dados do script JSON do Next.js para maior confiabilidade
        data_script = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
        print('Fonte da página recuperada com sucesso.')
    else:
        print(f'Bloqueado pelo Anti-Bot. Status code: {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'Erro: {e}')

Python + Playwright

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_arc():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        # Use um perfil de usuário real ou configurações de stealth
        context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36')
        page = context.new_page()
        
        # Navegar e aguardar a hidratação do conteúdo
        page.goto('https://arc.dev/remote-jobs', wait_until='networkidle')
        
        # Aguardar os elementos do card de vaga
        page.wait_for_selector('div[class*="JobCard_container"]')
        
        jobs = page.query_selector_all('div[class*="JobCard_container"]')
        for job in jobs:
            title = job.query_selector('h2').inner_text()
            company = job.query_selector('div[class*="JobCard_company"]').inner_text()
            print(f'Scraped: {title} @ {company}')
        
        browser.close()

scrape_arc()

Python + Scrapy

import scrapy

class ArcSpider(scrapy.Spider):
    name = 'arc_jobs'
    start_urls = ['https://arc.dev/remote-jobs']

    def parse(self, response):
        # O Scrapy precisa de um middleware JS (como o scrapy-playwright) para o Arc.dev
        for job in response.css('div[class*="JobCard_container"]'):
            yield {
                'title': job.css('h2::text').get(),
                'company': job.css('div[class*="JobCard_company"]::text').get(),
                'salary': job.css('div[class*="JobCard_salary"]::text').get(),
                'tags': job.css('div[class*="JobCard_tags"] span::text').getall()
            }

        next_page = response.css('a[class*="Pagination_next"]::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

Node.js + Puppeteer

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36');
  await page.goto('https://arc.dev/remote-jobs', { waitUntil: 'networkidle2' });

  const jobData = await page.evaluate(() => {
    const cards = Array.from(document.querySelectorAll('div[class*="JobCard_container"]'));
    return cards.map(card => ({
      title: card.querySelector('h2')?.innerText,
      company: card.querySelector('div[class*="JobCard_company"]')?.innerText,
      location: card.querySelector('div[class*="JobCard_location"]')?.innerText
    }));
  });

  console.log(jobData);
  await browser.close();
})();

O Que Você Pode Fazer Com Os Dados de Arc

Explore aplicações práticas e insights dos dados de Arc.

Índice de Salários Remotos

Departamentos de Recursos Humanos usam isso para criar pacotes de remuneração competitivos para funções técnicas prioritariamente remotas.

Como implementar:

1Fazer o scraping de todas as listagens que incluem faixas salariais para desenvolvedores sênior.
2Normalizar a moeda para USD e calcular a média salarial por tech stack.
3Atualizar o índice mensalmente para rastrear a inflação e as mudanças na demanda do mercado.

Use Automatio para extrair dados de Arc e construir essas aplicações sem escrever código.

Mais do que apenas prompts

Potencialize seu fluxo de trabalho com Automacao de IA

Automatio combina o poder de agentes de IA, automacao web e integracoes inteligentes para ajuda-lo a realizar mais em menos tempo.

Agentes de IA

Automacao Web

Fluxos Inteligentes

Comece Gratis

Dicas Pro para Scraping de Arc

Dicas de especialistas para extrair dados com sucesso de Arc.

Mire na tag de script `__NEXT_DATA__` para obter o estado JSON completo da página em vez de analisar seletores HTML confusos.

Sempre use proxies residenciais de alta qualidade; IPs de datacenter são quase sempre sinalizados instantaneamente pelo DataDome.

Limite a frequência do seu scraping para mimetizar o comportamento de navegação humana — o Arc é muito sensível a requisições rápidas e repetitivas.

Foque em categorias específicas (ex

/remote-jobs/react) para manter o volume de dados gerenciável e contornar os limites de busca geral.

Se encontrar um bloqueio persistente, tente rotacionar seu User-Agent para uma string de navegador móvel recente.

Faça o scraping durante horários de baixa atividade (em relação ao UTC) para evitar disparar a proteção agressiva contra picos de tráfego.

Depoimentos

O Que Nossos Usuarios Dizem

Junte-se a milhares de usuarios satisfeitos que transformaram seu fluxo de trabalho

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

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Python + Playwright

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Posso fazer scraping de perfis de desenvolvedores do Arc?

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