LinkedIn Jobs Scraper Skill
Esta skill extrai vagas de emprego do LinkedIn usando a API pública não autenticada. Funciona em VPS sem navegador, apenas com requests + BeautifulSoup.
Busca rápida (título, empresa, local, URL) em segundos.
Detalhes completos (descrição, data) sob demanda por vaga.
⚠️ Avisos
- Legal: Scraping de dados públicos é legal nos EUA (hiQ v. LinkedIn, 2022), mas viola os ToS do LinkedIn
- Riscos: LinkedIn pode bloquear o IP se houver excesso de requisições
- Volume: Limite a <100 buscas/dia para uso pessoal
- Sem login: Nenhuma autenticação é usada
Uso via CLI
Busca rápida (padrão)
python scraper.py --keywords "python developer" --location "Brazil" --limit 10
Busca com filtros
python scraper.py \
--keywords "data scientist" \
--location "Brazil" \
--remote only \
--experience mid-senior \
--job-type full-time \
--posted last-week \
--limit 20 \
--output jobs.csv
Uso via Python
from scraper import LinkedInJobsScraper
scraper = LinkedInJobsScraper()
# Busca rápida (retorna em segundos)
jobs = scraper.search_jobs(
keywords="python developer",
location="Brazil",
remote="only",
limit=25
)
# Cada job tem: title, company, location, url, job_id
for job in jobs:
print(f"{job['title']} - {job['company']} - {job['location']}")
# Detalhes completos de uma vaga específica (1 request extra)
details = scraper.get_job_details(job_id="4413133140")
print(details['description'][:300]) # descrição completa
print(details['posted_date']) # ex: "1 week ago"
Parâmetros
| Parâmetro | Valores | Descrição |
|---|---|---|
--keywords |
texto | Título ou habilidade |
--location |
texto | Cidade, estado ou país |
--remote |
only, yes, no |
Filtro remoto |
--experience |
internship, entry, associate, mid-senior, director, executive |
Nível |
--job-type |
full-time, part-time, contract, temporary, internship |
Tipo |
--posted |
last-24h, last-week, last-month, anytime |
Data |
--limit |
número (default: 25) | Máx. vagas |
--output |
arquivo .csv ou .json |
Salvar resultados |
Dados Retornados
Busca rápida (search_jobs)
{
"title": "Python Engineer",
"company": "Nortal",
"location": "Greater Porto Alegre",
"url": "https://br.linkedin.com/jobs/view/python-engineer...",
"job_id": "4413133140"
}
Detalhes completos (get_job_details)
{
"job_id": "4413133140",
"title": "Python Engineer - Work from home",
"company": "Nortal",
"location": "Greater Porto Alegre",
"posted_date": "1 week ago",
"description": "Full job description text...",
"employment_type": "Full-time",
"seniority_level": "Mid-Senior level",
"job_function": "Engineering",
"industries": "Software Development"
}
Exemplos
# Vagas Python remotas no Brasil
python scraper.py --keywords "python" --location "Brazil" --remote only --limit 10
# Vagas de Data Scientist sênior nesta semana
python scraper.py --keywords "data scientist" --location "United States" --experience mid-senior --posted last-week --limit 5 --output ds_jobs.json
from scraper import LinkedInJobsScraper
import pandas as pd
scraper = LinkedInJobsScraper()
jobs = scraper.search_jobs("machine learning", "Europe", remote="yes", limit=50)
df = pd.DataFrame(jobs)
print(df['company'].value_counts().head(10))
Estrutura
linkedin-jobs-scraper/
├── SKILL.md
├── scraper.py
├── __init__.py
└── README.md
Dependências
pip install requests beautifulsoup4
pandas é opcional (use se quiser analisar os dados).
Boas Práticas
- Delay de 2-5s entre requisições (automático)
- Máximo ~100 requisições/dia
- User-Agent rotacionado automaticamente
- Cache os resultados (dados públicos mudam pouco)
- Para descrições, chame
get_job_details()só quando necessário