Automatio

Cách Scrape Hiring.Cafe: Hướng dẫn Toàn diện về AI Job Board Scraper

Tìm hiểu cách scrape Hiring.Cafe để trích xuất chức danh công việc, mức lương suy luận và tech stacks. Truy cập hơn 5,3 triệu danh sách được xác thực bởi AI từ...

Bắt đầu scrape miễn phí
Hiring.Cafe favicon
hiringcafe.comKho
Pham vi:GlobalUSACanadaEuropeUK
Du lieu co san8 truong
Tieu deGiaVi triMo taThong tin nguoi banNgay dangDanh mucThuoc tinh
Tat ca truong co the trich xuat
Chức danh công việcTên công tyKhoảng lương (Suy luận)Hình thức làm việc (Remote/Hybrid)Địa điểmSố năm kinh nghiệm yêu cầuLĩnh vực ngành nghềTech Stack & Kỹ năngNgày đăngLiên kết ứng tuyển (Bên ngoài)Mô tả công tyTrạng thái đủ điều kiện làm từ xa
Yeu cau ky thuat
Can JavaScript
Khong can dang nhap
Co phan trang
Khong co API chinh thuc
Phat hien bao ve chong bot
Vercel Security CheckpointCloudflare WAFHeadless DetectionRate LimitingIP Blocking

Phat hien bao ve chong bot

Vercel Security Checkpoint
Cloudflare
WAF và quản lý bot cấp doanh nghiệp. Sử dụng thử thách JavaScript, CAPTCHA và phân tích hành vi. Yêu cầu tự động hóa trình duyệt với cài đặt ẩn.
Headless Detection
Giới hạn tốc độ
Giới hạn yêu cầu theo IP/phiên theo thời gian. Có thể vượt qua bằng proxy xoay vòng, trì hoãn yêu cầu và thu thập phân tán.
Chặn IP
Chặn các IP trung tâm dữ liệu đã biết và địa chỉ bị đánh dấu. Yêu cầu proxy dân cư hoặc di động để vượt qua hiệu quả.

Về Hiring.Cafe

Khám phá những gì Hiring.Cafe cung cấp và dữ liệu giá trị nào có thể được trích xuất.

Hiểu về Hiring.Cafe

Hiring.Cafe là một công cụ tìm kiếm việc làm thế hệ mới được thành lập bởi Ali Mir và Hamed Nilforoshan, được thiết kế để loại bỏ "ghost jobs" và spam từ nhà tuyển dụng phổ biến trên các nền tảng lớn như LinkedIn và Indeed. Nền tảng này tận dụng các LLM tiên tiến để tổng hợp hơn 5,3 triệu danh sách công việc trực tiếp từ hàng chục nghìn trang tuyển dụng của doanh nghiệp, đảm bảo dữ liệu luôn mới và trực tiếp từ nguồn.

Chất lượng Dữ liệu và Làm giàu bằng AI

Nền tảng này tạo nên sự khác biệt bằng cách cung cấp các điểm dữ liệu suy luận như khoảng lương và số năm kinh nghiệm ngay cả khi chúng không được nêu rõ trong tin tuyển dụng. Nó đóng vai trò như một giao diện tìm kiếm thống nhất cho thị trường việc làm toàn cầu, tổ chức các dữ liệu phân mảnh thành định dạng có cấu trúc và có thể tìm kiếm được. Bằng cách bỏ qua các đại lý bên thứ ba và nhà tuyển dụng bên ngoài, nó cung cấp một môi trường có tín hiệu chất lượng cao cho người tìm việc.

Giá trị cho việc Trích xuất Dữ liệu

Đối với các nhà phát triển và nghiên cứu viên, Hiring.Cafe đại diện cho một mỏ vàng về thông tin thị trường đã được làm sạch trước, mà nếu không sẽ yêu cầu scrape hàng nghìn trang web công ty riêng lẻ. Dữ liệu được làm giàu bằng AI của nền tảng bao gồm chi tiết về công nghệ (tech stack) và các yêu cầu thâm niên cụ thể, khiến nó trở thành nguồn lý tưởng để theo dõi xu hướng ngành, đối chuẩn lương (salary benchmarking) và phân tích cạnh tranh trong lĩnh vực công nghệ và hơn thế nữa.

Về Hiring.Cafe

Tại Sao Nên Scrape Hiring.Cafe?

Khám phá giá trị kinh doanh và các trường hợp sử dụng để trích xuất dữ liệu từ Hiring.Cafe.

Đối chuẩn lương theo thời gian thực trên các thị trường toàn cầu

Xác định các xu hướng tuyển dụng mới nổi trong các lĩnh vực công nghệ cụ thể

Tạo lead cho các đại lý tuyển dụng chuyên biệt

Xây dựng các công cụ tổng hợp việc làm ngách với danh sách được xác thực bởi AI

Nghiên cứu học thuật về sự thay đổi và nhu cầu của thị trường lao động

Theo dõi sự tăng trưởng của công ty thông qua dữ liệu khối lượng công việc lịch sử

Thách Thức Khi Scrape

Những thách thức kỹ thuật bạn có thể gặp khi scrape Hiring.Cafe.

Vượt qua các trang thử thách Vercel Security Checkpoint

Xử lý Next.js Single Page Application (SPA) hydration

Rate limiting gắt gao trên các endpoint tìm kiếm và lọc

Phát hiện và vượt qua các dấu vân tay trình duyệt headless nâng cao

Quản lý phân trang infinite scroll động cho các danh sách dài

Thu thập dữ liệu Hiring.Cafe bằng AI

Không cần code. Trích xuất dữ liệu trong vài phút với tự động hóa AI.

Cách hoạt động

1

Mô tả những gì bạn cần

Cho AI biết bạn muốn trích xuất dữ liệu gì từ Hiring.Cafe. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.

2

AI trích xuất dữ liệu

AI của chúng tôi điều hướng Hiring.Cafe, xử lý nội dung động và trích xuất chính xác những gì bạn yêu cầu.

3

Nhận dữ liệu của bạn

Nhận dữ liệu sạch, có cấu trúc, sẵn sàng xuất sang CSV, JSON hoặc gửi trực tiếp đến ứng dụng của bạn.

Tại sao nên dùng AI để thu thập dữ liệu

Tự động vượt qua các kiểm tra bảo mật của Vercel với công nghệ stealth
Xử lý các cơ chế infinite scroll phức tạp mà không cần code
Thực thi trên nền tảng đám mây để giám sát thị trường 24/7
Tự động định dạng các trường lương suy luận bởi AI và tech stack
Bắt đầu thu thập miễn phí
Không cần thẻ tín dụngGói miễn phí có sẵnKhông cần cài đặt

AI giúp việc thu thập dữ liệu từ Hiring.Cafe dễ dàng mà không cần viết code. Nền tảng AI của chúng tôi hiểu dữ liệu bạn cần — chỉ cần mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên, AI sẽ tự động trích xuất.

How to scrape with AI:
  1. Mô tả những gì bạn cần: Cho AI biết bạn muốn trích xuất dữ liệu gì từ Hiring.Cafe. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.
  2. AI trích xuất dữ liệu: AI của chúng tôi điều hướng Hiring.Cafe, xử lý nội dung động và trích xuất chính xác những gì bạn yêu cầu.
  3. Nhận dữ liệu của bạn: Nhận dữ liệu sạch, có cấu trúc, sẵn sàng xuất sang CSV, JSON hoặc gửi trực tiếp đến ứng dụng của bạn.
Why use AI for scraping:
  • Tự động vượt qua các kiểm tra bảo mật của Vercel với công nghệ stealth
  • Xử lý các cơ chế infinite scroll phức tạp mà không cần code
  • Thực thi trên nền tảng đám mây để giám sát thị trường 24/7
  • Tự động định dạng các trường lương suy luận bởi AI và tech stack

Công cụ scrape web no-code cho Hiring.Cafe

Các giải pháp thay thế point-and-click cho scraping bằng AI

Một số công cụ no-code như Browse.ai, Octoparse, Axiom và ParseHub có thể giúp bạn scrape Hiring.Cafe mà không cần viết code. Các công cụ này thường sử dụng giao diện trực quan để chọn dữ liệu, mặc dù có thể gặp khó khăn với nội dung động phức tạp hoặc các biện pháp anti-bot.

Quy trình làm việc điển hình với công cụ no-code

1
Cài đặt tiện ích trình duyệt hoặc đăng ký trên nền tảng
2
Điều hướng đến trang web mục tiêu và mở công cụ
3
Chọn các phần tử dữ liệu cần trích xuất bằng cách nhấp chuột
4
Cấu hình bộ chọn CSS cho mỗi trường dữ liệu
5
Thiết lập quy tắc phân trang để scrape nhiều trang
6
Xử lý CAPTCHA (thường yêu cầu giải quyết thủ công)
7
Cấu hình lịch trình cho các lần chạy tự động
8
Xuất dữ liệu sang CSV, JSON hoặc kết nối qua API

Thách thức phổ biến

Đường cong học tập

Hiểu bộ chọn và logic trích xuất cần thời gian

Bộ chọn bị hỏng

Thay đổi trang web có thể phá vỡ toàn bộ quy trình làm việc

Vấn đề nội dung động

Các trang web sử dụng nhiều JavaScript cần giải pháp phức tạp

Hạn chế CAPTCHA

Hầu hết công cụ yêu cầu can thiệp thủ công cho CAPTCHA

Chặn IP

Scraping quá mức có thể dẫn đến IP bị chặn

Công cụ scrape web no-code cho Hiring.Cafe

Một số công cụ no-code như Browse.ai, Octoparse, Axiom và ParseHub có thể giúp bạn scrape Hiring.Cafe mà không cần viết code. Các công cụ này thường sử dụng giao diện trực quan để chọn dữ liệu, mặc dù có thể gặp khó khăn với nội dung động phức tạp hoặc các biện pháp anti-bot.

Quy trình làm việc điển hình với công cụ no-code
  1. Cài đặt tiện ích trình duyệt hoặc đăng ký trên nền tảng
  2. Điều hướng đến trang web mục tiêu và mở công cụ
  3. Chọn các phần tử dữ liệu cần trích xuất bằng cách nhấp chuột
  4. Cấu hình bộ chọn CSS cho mỗi trường dữ liệu
  5. Thiết lập quy tắc phân trang để scrape nhiều trang
  6. Xử lý CAPTCHA (thường yêu cầu giải quyết thủ công)
  7. Cấu hình lịch trình cho các lần chạy tự động
  8. Xuất dữ liệu sang CSV, JSON hoặc kết nối qua API
Thách thức phổ biến
  • Đường cong học tập: Hiểu bộ chọn và logic trích xuất cần thời gian
  • Bộ chọn bị hỏng: Thay đổi trang web có thể phá vỡ toàn bộ quy trình làm việc
  • Vấn đề nội dung động: Các trang web sử dụng nhiều JavaScript cần giải pháp phức tạp
  • Hạn chế CAPTCHA: Hầu hết công cụ yêu cầu can thiệp thủ công cho CAPTCHA
  • Chặn IP: Scraping quá mức có thể dẫn đến IP bị chặn

Vi du ma

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Lưu ý: Các yêu cầu requests cơ bản có khả năng cao sẽ bị chặn bởi Vercel Security Checkpoint.
# Ví dụ này minh họa cấu trúc nếu không được bảo vệ hoặc sử dụng proxy.
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'}
url = 'https://hiring.cafe/?workplaceTypes=Remote'

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # nội dung được tải qua JS, vì vậy parsing tĩnh có thể trả về rỗng
    for job in soup.select('div[role="listitem"]'):
        print(job.get_text())
except Exception as e:
    print(f'Lỗi: {e}')

Khi nào sử dụng

Phù hợp nhất cho các trang HTML tĩnh với ít JavaScript. Lý tưởng cho blog, trang tin tức và các trang sản phẩm e-commerce đơn giản.

Ưu điểm

  • ●Thực thi nhanh nhất (không có overhead trình duyệt)
  • ●Tiêu thụ tài nguyên thấp nhất
  • ●Dễ dàng song song hóa với asyncio
  • ●Tuyệt vời cho API và trang tĩnh

Hạn chế

  • ●Không thể chạy JavaScript
  • ●Thất bại trên SPA và nội dung động
  • ●Có thể gặp khó khăn với các hệ thống anti-bot phức tạp

Cach thu thap du lieu Hiring.Cafe bang ma

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Lưu ý: Các yêu cầu requests cơ bản có khả năng cao sẽ bị chặn bởi Vercel Security Checkpoint.
# Ví dụ này minh họa cấu trúc nếu không được bảo vệ hoặc sử dụng proxy.
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'}
url = 'https://hiring.cafe/?workplaceTypes=Remote'

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # nội dung được tải qua JS, vì vậy parsing tĩnh có thể trả về rỗng
    for job in soup.select('div[role="listitem"]'):
        print(job.get_text())
except Exception as e:
    print(f'Lỗi: {e}')
Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

async def scrape_hiring_cafe():
    async with async_playwright() as p:
        # Cài đặt Stealth là cực kỳ quan trọng để Hiring.Cafe vượt qua Vercel
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        context = await browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0')
        page = await context.new_page()
        
        await page.goto('https://hiring.cafe/')
        
        # Đợi Next.js thực hiện hydrate danh sách công việc
        await page.wait_for_selector('div[role="listitem"]')
        
        jobs = await page.query_selector_all('div[role="listitem"]')
        for job in jobs:
            title = await job.query_selector('h2')
            if title:
                print(await title.inner_text())
            
        await browser.close()

asyncio.run(scrape_hiring_cafe())
Python + Scrapy
import scrapy

class HiringCafeSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hiringcafe'
    start_urls = ['https://hiring.cafe/']

    def parse(self, response):
        # Hiring.Cafe yêu cầu một downloader middleware hỗ trợ JS như Scrapy-Playwright
        for job in response.css('div[role="listitem"]'):
            yield {
                'title': job.css('h2::text').get(),
                'company': job.css('p::text').get(),
                'link': job.css('a::attr(href)').get()
            }
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://hiring.cafe/');
  
  // Đợi các item danh sách công việc động xuất hiện
  await page.waitForSelector('div[role="listitem"]');
  
  const data = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('div[role="listitem"]')).map(el => ({
      title: el.querySelector('h2')?.innerText,
      link: el.querySelector('a')?.href
    }));
  });
  
  console.log(data);
  await browser.close();
})();

Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu Hiring.Cafe

Khám phá các ứng dụng thực tế và thông tin chi tiết từ dữ liệu Hiring.Cafe.

Đối chuẩn Lương (Salary Benchmarking)

Các công ty và bộ phận nhân sự có thể sử dụng dữ liệu đã scrape để đảm bảo gói phúc lợi của họ có tính cạnh tranh trong các ngành cụ thể.

Cách triển khai:

  1. 1Scrape chức danh công việc và khoảng lương được suy luận bởi AI tại nhiều địa điểm khác nhau.
  2. 2Lọc dữ liệu theo vị trí địa lý và quy mô công ty để đảm bảo độ chính xác.
  3. 3Tính toán mức lương trung bình và trung vị cho các vai trò mục tiêu để thiết lập thang lương nội bộ.

Sử dụng Automatio để trích xuất dữ liệu từ Hiring.Cafe và xây dựng các ứng dụng này mà không cần viết code.

Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu Hiring.Cafe

  • Đối chuẩn Lương (Salary Benchmarking)

    Các công ty và bộ phận nhân sự có thể sử dụng dữ liệu đã scrape để đảm bảo gói phúc lợi của họ có tính cạnh tranh trong các ngành cụ thể.

    1. Scrape chức danh công việc và khoảng lương được suy luận bởi AI tại nhiều địa điểm khác nhau.
    2. Lọc dữ liệu theo vị trí địa lý và quy mô công ty để đảm bảo độ chính xác.
    3. Tính toán mức lương trung bình và trung vị cho các vai trò mục tiêu để thiết lập thang lương nội bộ.
  • Tạo Lead Tuyển dụng

    Các đại lý cung ứng nhân sự có thể xác định các công ty đang tuyển dụng rầm rộ để cung cấp dịch vụ tuyển dụng của họ vào đúng thời điểm.

    1. Trích xuất tên các công ty có khối lượng tin tuyển dụng mới lớn mỗi ngày.
    2. Xác định tech stack và mức độ thâm niên của các vai trò đang mở để khớp với nguồn ứng viên.
    3. Liên hệ với các quản lý tuyển dụng bằng hồ sơ ứng viên phù hợp dựa trên các yêu cầu công việc đã scrape.
  • Phân tích Xu hướng Tech Stack

    Các nền tảng giáo dục và nhà phát triển có thể theo dõi ngôn ngữ lập trình và công cụ nào đang có nhu cầu cao nhất trên toàn cầu.

    1. Trích xuất phần 'Tech Stack' hoặc kỹ năng từ hàng triệu mô tả công việc.
    2. Tổng hợp tần suất của các từ khóa như 'Rust', 'React' hoặc 'LLM' theo các khoảng thời gian hàng tháng.
    3. Trực quan hóa các xu hướng theo thời gian để xác định các công nghệ mới nổi cho việc phát triển chương trình giảng dạy.
  • Tình báo Cạnh tranh

    Doanh nghiệp có thể giám sát các mô hình tuyển dụng của đối thủ cạnh tranh để dự đoán các đợt ra mắt sản phẩm hoặc mở rộng trong tương lai.

    1. Theo dõi các tin tuyển dụng từ tên công ty đối thủ cụ thể theo lịch trình.
    2. Phân tích các loại vai trò đang được lấp đầy, chẳng hạn như sự gia tăng của các vai trò bán hàng so với kỹ thuật.
    3. Lập bản đồ các địa điểm tuyển dụng để dự đoán sự mở rộng khu vực hoặc việc mở các văn phòng mới.
Hon ca prompt

Tang cuong quy trinh lam viec cua ban voi Tu dong hoa AI

Automatio ket hop suc manh cua cac AI agent, tu dong hoa web va tich hop thong minh de giup ban lam duoc nhieu hon trong thoi gian ngan hon.

AI Agent
Tu dong hoa web
Quy trinh thong minh

Mẹo Pro Cho Việc Scrape Hiring.Cafe

Lời khuyên chuyên gia để trích xuất dữ liệu thành công từ Hiring.Cafe.

Sử dụng residential proxies để tránh việc Vercel và Cloudflare đánh dấu IP (flagging), vốn rất gắt gao trên các bảng tin tuyển dụng.

Theo dõi thẻ Network trong Chrome DevTools để tìm các endpoint fetch JSON nội bộ được sử dụng cho SPA hydration.

Triển khai thời gian chờ ngẫu nhiên từ 2 đến 7 giây để mô phỏng hành vi duyệt web của con người và tránh rate limits.

Sử dụng công cụ tự động hóa trình duyệt hỗ trợ stealth như Playwright hoặc Puppeteer để vượt qua các script phát hiện headless.

Cuộn trang dần dần bằng vòng lặp để kích hoạt cơ chế tải infinite scroll một cách chính xác.

Xác định thẻ script __NEXT_DATA__ đặc thù của Next.js thường chứa các đối tượng danh sách công việc đã được tải sẵn.

Danh gia

Nguoi dung cua chung toi noi gi

Tham gia cung hang nghin nguoi dung hai long da thay doi quy trinh lam viec cua ho

Jonathan Kogan

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

Lien quan Web Scraping

How to Scrape Fiverr | Fiverr Web Scraper Guide

How to Scrape Fiverr | Fiverr Web Scraper Guide

Fiverr
How to Scrape Upwork: A Comprehensive Technical Guide

How to Scrape Upwork: A Comprehensive Technical Guide

Upwork
How to Scrape Arc.dev: The Complete Guide to Remote Job Data

How to Scrape Arc.dev: The Complete Guide to Remote Job Data

Arc
How to Scrape Toptal | Toptal Web Scraper Guide

How to Scrape Toptal | Toptal Web Scraper Guide

Toptal
How to Scrape Guru.com: A Comprehensive Web Scraping Guide

How to Scrape Guru.com: A Comprehensive Web Scraping Guide

Guru.com
How to Scrape Freelancer.com: A Complete Technical Guide

How to Scrape Freelancer.com: A Complete Technical Guide

Freelancer
How to Scrape Indeed: 2025 Guide for Job Market Data

How to Scrape Indeed: 2025 Guide for Job Market Data

Indeed
How to Scrape Charter Global | IT Services & Job Board Scraper

How to Scrape Charter Global | IT Services & Job Board Scraper

Charter Global

Cau hoi thuong gap ve Hiring.Cafe

Tim cau tra loi cho cac cau hoi thuong gap ve Hiring.Cafe