¿Alguna vez te has puesto a rastrear el mercado laboral a mano? Si lo has hecho, seguro sabes lo pesado que es: mil pestañas abiertas, copiando y pegando títulos de empleo hasta que la muñeca te pide tregua, y ese miedo constante de que se te escape justo la vacante que tu equipo necesita. Ahora imagina hacer esto en 2025, cuando la web está más saturada de ofertas de trabajo que nunca. No solo es una tarea tediosa, es un verdadero agujero negro para la productividad.
Llevo años metido en el desarrollo de herramientas de automatización e IA, y he visto de cerca cómo los equipos de RRHH y reclutamiento se las ven negras para mantenerse al día. ¿La buena noticia? Ya no tienes que pelearte solo con la avalancha de portales de empleo. El software para scraping de empleos con IA llegó para cambiar las reglas del juego y ayudar a los equipos de RRHH, operaciones y reclutamiento a recopilar, analizar y sacarle jugo a los datos del mercado laboral. En esta guía te traigo las 8 mejores herramientas para scraping de empleos con IA para 2025, te cuento cómo se comparan y por qué Thunderbit (sí, la que armamos en mi equipo) está haciendo la vida mucho más fácil a los profesionales de RRHH en todo el mundo.
¿Qué es un software para scraping de empleos? Tu aliado para un reclutamiento más inteligente
En pocas palabras: el software para scraping de empleos es como tener un asistente digital que nunca se cansa, recolectando automáticamente ofertas de trabajo de portales, webs de empresas y agregadores, y organizando todo en una hoja de cálculo o base de datos bien ordenada. Olvídate del copiar y pegar, de los listados perdidos y de preguntarte si ya revisaste ese sitio.
¿Por qué es tan importante para RRHH y reclutamiento? Porque la cantidad de ofertas online se disparó. , y . Cada minuto, , y los candidatos mandan . ¿Seguir todo esto a mano? Imposible.
El software para scraping de empleos te permite:
- Automatizar la recolección de datos (adiós a las maratones de copiar y pegar)
- Exportar datos estructurados (Excel, Google Sheets, bases de datos)
- Cubrir varios portales y webs de empresas de una sola vez
¿Lo mejor? Las mejores soluciones están pensadas para gente sin perfil técnico, así que no necesitas ser programador para arrancar.
¿Por qué usar herramientas para scraping de empleos en 2025? Ventajas clave para RRHH y operaciones
Vamos a lo que importa. En 2025, los equipos de RRHH tienen más presión que nunca para moverse rápido, ser analíticos y adelantarse a la competencia. Esto es lo que las herramientas para scraping de empleos con IA pueden aportar:
- Ahorro de tiempo brutal: La automatización reemplaza horas de trabajo manual. En vez de que un analista de RRHH recopile 100 vacantes al día, un raspador con IA puede extraer .
- Datos más precisos: Los raspadores recogen la información de forma uniforme, minimizando errores y asegurando que nada se escape.
- Información del mercado en tiempo real: Programa los raspadores para que trabajen a diario o cada hora y mantente al tanto de los cambios en el mercado laboral.
- Adquisición de talento proactiva: Usa los datos extraídos para detectar empresas que están contratando, comparar salarios y hasta generar leads para ventas o reclutamiento.
- Empoderamiento para usuarios no técnicos: La mayoría de las herramientas son no-code o low-code, así que RRHH no depende de IT o ingeniería.
Aquí tienes algunos casos de uso que realmente impactan el retorno de inversión:
| Caso de uso | Beneficio | Ejemplo de ROI/Impacto |
|---|---|---|
| Benchmark salarial | Ofertas competitivas atraen talento | Datos salariales actualizados evitan perder candidatos frente a la competencia |
| Análisis de contrataciones de la competencia | Inteligencia sobre rivales | Aviso temprano de expansiones o nuevas iniciativas |
| Base de datos interna de empleos | Visión centralizada para RRHH | Scraping automatizado recolecta 10,000+ vacantes al día vs ~100 manualmente |
| Análisis de brecha de habilidades | Alinear formación/contratación a la demanda | Planificación basada en datos sobre habilidades más buscadas |
El mejor software para scraping de empleos con IA para 2025: nuestro top 8
Después de investigar, probar y hablar con equipos de RRHH, aquí tienes mi selección de las mejores herramientas para scraping de empleos con IA para 2025. Priorizo herramientas que sean:
- No-code o low-code (para que cualquiera pueda usarlas)
- Precisas y rápidas
- Flexibles en la exportación de datos
- Compatibles con varios portales y webs de empresas
- Con funciones avanzadas (programación, post-procesado, integraciones)
Vamos al grano.
1. Thunderbit: El raspador de empleos con IA y sin código para todos
es mi favorito, y no solo porque participé en su desarrollo, sino porque es la herramienta que me habría encantado tener cuando me ahogaba entre pestañas de portales de empleo.
¿Por qué Thunderbit destaca?
Sin código y configuración en dos clics:
Thunderbit está pensado para equipos de RRHH, no para ingenieros. Solo tienes que abrir una página de empleo, hacer clic en “Sugerir campos con IA” y nuestra IA analiza la página para proponer qué datos extraer (título, empresa, ubicación, salario, descripción, etc.). Ajusta o acepta las sugerencias y haz clic en “Extraer”. Eso es todo. Sin selectores, sin scripts, sin plantillas. Es tan sencillo que he visto a responsables de RRHH pasar de cero a scraping en menos de un minuto.
IA que entiende cualquier portal de empleo:
Cada portal y web de carreras es diferente. La IA de Thunderbit “lee” la página como lo haría una persona, así que funciona tanto en sitios estándar como como en páginas personalizadas tipo .
- En la página de Netflix, Thunderbit sugiere automáticamente campos como “Título del puesto”, “Ubicación”, “Equipo” y separa responsabilidades y requisitos si están etiquetados.
- En la de OpenAI, donde las secciones se llaman “Podrías destacar en este puesto si…”, Thunderbit lo reconoce como requisitos y lo unifica con campos similares de otros sitios.
Superpoderes de post-procesado:
Thunderbit no solo extrae datos: también los limpia, etiqueta, traduce y resume. Imagina extraer 10,000 ofertas y que cada una venga resumida como si ChatGPT la hubiera leído por ti. Ejemplos:
- Normalización salarial: Si una oferta dice “$4,000/mes” y otra “£50,000 al año”, Thunderbit puede convertir ambas a USD anuales para comparar fácilmente.
- Unificación de campos: Si un sitio dice “Lo que buscamos” y otro “Podrías destacar si…”, Thunderbit los fusiona en una sola columna de “Requisitos”.
- Traducción: ¿Ofertas en varios idiomas? Thunderbit traduce al instante.
- Resumen: Obtén un resumen de una línea de cada descripción para revisar rápido.
Exportación e integración:
Exporta tus datos a Excel, Google Sheets, Airtable o Notion con un solo clic. Thunderbit incluso sube imágenes a Notion y Airtable si las extraes.
Scraping de subpáginas:
¿Necesitas todas las vacantes de una empresa? La función “Extraer subpáginas” de Thunderbit visita cada detalle de oferta y recopila la información automáticamente.
Escenario real:
Una responsable de RRHH necesita recopilar todas las vacantes de “Machine Learning Engineer” de Netflix, OpenAI, Google, Microsoft y Amazon. Con Thunderbit, abre cada web, deja que la IA sugiera los campos, extrae las ofertas y obtiene una tabla unificada en minutos. La IA garantiza que todas las columnas (Título, Ubicación, Departamento, etc.) sean consistentes, aunque cada web sea diferente.
Para más detalles, revisa .
2. Octoparse: Scraping visual de empleos sin programar
Octoparse es una herramienta visual de scraping con interfaz de arrastrar y soltar. Es ideal para quienes quieren más control sin programar.
- Editor visual de flujos: Selecciona elementos de ofertas con clics; configura paginación y contenido dinámico (scroll infinito).
- Automatización en la nube: Programa tareas de scraping en los servidores de Octoparse, sin depender de tu ordenador.
- Plantillas: Plantillas preconfiguradas para portales populares como LinkedIn e Indeed.
- Exportación de datos: Exporta a CSV, Excel, JSON o usa su API para integraciones.
Ventajas:
Perfecto para analistas de RRHH que buscan flexibilidad y pueden dedicar tiempo a configurar cada sitio. Maneja bien webs dinámicas.
Limitaciones:
Tiene curva de aprendizaje para tareas avanzadas y la interfaz puede ser compleja. Los planes de pago parten de $99/mes.
3. Apify: Scraping flexible para desarrolladores y equipos
Apify es una plataforma híbrida con “actores” listos para usar (raspadores preconfigurados) y la opción de programar raspadores personalizados.
- Actores listos para usar: Raspadores plug-and-play para LinkedIn, Indeed, Glassdoor y más.
- Personalizable: Los desarrolladores pueden crear scripts para sitios nicho o personalizados.
- Infraestructura escalable en la nube: Ejecuta múltiples raspadores en paralelo, gestiona proxies, programa tareas recurrentes.
- Integración por API: Recupera datos en JSON, CSV o mediante webhooks.
Ideal para:
Equipos medianos o grandes con soporte de desarrolladores, o quienes necesitan scraping a gran escala. Planes desde $49/mes.
4. PhantomBuster: Automatiza el scraping de empleos en LinkedIn y redes sociales
PhantomBuster se especializa en automatizar acciones en redes sociales, especialmente LinkedIn.
- LinkedIn Job Scraper: Extrae ofertas usando tu sesión de LinkedIn.
- Programación en la nube: Ejecuta automatizaciones en horarios definidos; encadena acciones (por ejemplo, extraer empleos y luego los reclutadores).
- Sin programación: Solo configura mediante formularios.
Ventajas:
Perfecto para reclutadores enfocados en LinkedIn y social recruiting. Se integra con Google Sheets y Zapier.
Limitaciones:
Limitado a lo que soportan sus “Phantoms” (principalmente LinkedIn y plataformas similares). Planes desde $60/mes.
5. Bright Data: Scraping de empleos a nivel empresarial con API
Bright Data es la opción robusta para scraping a gran escala empresarial.
- Red masiva de proxies: Evita bloqueos y límites, puede extraer datos de casi cualquier web.
- Web Scraper API: Raspadores predefinidos para LinkedIn, Indeed, Glassdoor y más.
- Datos masivos y en tiempo real: Procesa miles de URLs a la vez y entrega datos rápidamente.
- Filtrado avanzado: Especifica exactamente los campos que necesitas.
Ideal para:
Grandes empresas o equipos de datos que requieren volúmenes enormes. El precio es por uso (ej. $0.001 por registro), así que puede ser costoso a gran escala.
6. DataMiner: Extensión de navegador para scraping rápido de portales de empleo
DataMiner es una extensión ligera de Chrome para extraer datos directamente de páginas web.
- Scraping en un clic: Aplica o crea una “receta” para extraer datos de la página actual.
- Biblioteca pública de recetas: Cientos de recetas preconfiguradas para sitios populares.
- Exportación: Descarga a CSV o Excel al instante.
Ventajas:
Ideal para extracciones rápidas y puntuales por usuarios no técnicos. Hay versión gratuita; los planes de pago empiezan en $20/mes.
Limitaciones:
No está pensada para scraping automatizado o a gran escala—solo manual.
7. ParseHub: Scraping visual para sitios complejos
ParseHub es una app de escritorio para scraping visual.
- Configuración visual de proyectos: Selecciona elementos, define lógica condicional, gestiona paginación.
- Maneja contenido dinámico: Funciona con sitios cargados por JavaScript y scroll infinito.
- Escritorio + nube: Diseña proyectos en tu ordenador, ejecútalos localmente o en la nube.
Ventajas:
Ideal para tareas personalizadas de scraping a media escala, especialmente si prefieres una herramienta de escritorio.
Limitaciones:
No tiene IA para detectar campos; tú defines qué extraer. Planes desde $50/mes.
8. Diffbot: Extracción de datos de empleos con IA a gran escala
Diffbot es una plataforma basada en API que usa IA para estructurar contenido de cualquier URL.
- Estructuración automática: Le das una URL y su IA extrae título, empresa, ubicación, requisitos, salario y más.
- Crawling masivo: Procesa miles de URLs, identifica cuáles son ofertas de empleo y las extrae.
- Integración por API: Pensado para desarrolladores y equipos de datos.
Ideal para:
Empresas o equipos de análisis que necesitan monitorizar cientos de sitios a gran escala. Precios desde $299/mes.
Comparativa rápida: ¿Qué herramienta para scraping de empleos se adapta a ti?
Aquí tienes una tabla comparativa para ayudarte a elegir:
| Herramienta | Facilidad sin código | Funciones de IA | Fuentes soportadas | Exportación/Integración | Precio | Ideal para |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | Excelente (configuración en 2 clics) | Sí (detección de campos, unificación, traducción, etiquetado) | Cualquier web | Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV/JSON | Freemium | RRHH, reclutadores |
| Octoparse | Buena (diseñador visual) | Parcial (detección de patrones) | Múltiples sitios, plantillas para LinkedIn/Indeed | CSV, Excel, JSON, API | $99+/mes | Analistas, operaciones RRHH |
| Apify | Moderada (actores preconfigurados) | No (el usuario define campos) | Prácticamente cualquier sitio | JSON/CSV, API, webhooks | $49+/mes | Equipos de desarrollo, gran escala |
| PhantomBuster | Excelente (para LinkedIn) | Algunas (automatización de flujos) | LinkedIn, redes sociales | CSV/Excel, Google Sheets, Zapier | $60+/mes | Reclutadores, growth hackers |
| Bright Data | Baja (API, técnico) | Sí (anti-bloqueo, plantillas) | Cualquier sitio, escala empresarial | JSON, feeds en tiempo real | Por uso | Empresas |
| DataMiner | Excelente (interfaz navegador) | No | Cualquier sitio en navegador | CSV/XLS | $20+/mes | Trabajos rápidos y pequeños |
| ParseHub | Buena (visual) | No | Múltiples sitios dinámicos | CSV/Excel/JSON | $50+/mes | Investigación RRHH |
| Diffbot | Baja (API, desarrolladores) | Sí (extracción IA) | Cualquier sitio | JSON, API | $299+/mes | Equipos de datos, analítica |
Para más detalles, consulta el .
Cómo Thunderbit facilita el scraping de empleos para RRHH: ejemplos reales
Veamos Thunderbit en acción con dos ejemplos: las páginas de empleo de Netflix y OpenAI.
Ejemplo 1: Extrayendo ofertas de la página de carreras de Netflix
Las ofertas de Netflix son bastante estándar: secciones como “Título del puesto”, “Ubicación”, “Equipo” y “Descripción”. Así lo gestiona Thunderbit:
- Haz clic en “Sugerir campos con IA”. Thunderbit analiza la página y sugiere los campos relevantes.
- Haz clic en “Extraer”. Obtienes datos estructurados al instante: Título = Machine Learning Engineer, Ubicación = USA, Remoto, Equipo = Data & Insights, etc.
- Post-procesado: Si Netflix indica el salario como “$4,000/mes”, Thunderbit lo normaliza a USD anuales. O puedes pedirle que resuma la descripción en una frase.
Ejemplo 2: Extrayendo ofertas de la página de carreras de OpenAI
Las ofertas de OpenAI usan encabezados únicos como “Podrías destacar en este puesto si…”. La IA de Thunderbit lo reconoce como requisitos y lo unifica con campos similares de otros sitios.
- Haz clic en “Sugerir campos con IA”. Thunderbit propone campos como “Título”, “Ubicación/Equipo” y “Requisitos”.
- Haz clic en “Extraer”. Obtienes una columna unificada de “Requisitos”, aunque OpenAI use otra etiqueta.
- Exporta: Envía los datos a Excel, Google Sheets o Notion con un clic.
Ejemplo de salida unificada:
| Título | Empresa | Ubicación | Equipo/Depto | Requisitos | Descripción (Resumen) |
|---|---|---|---|---|---|
| Machine Learning Engineer | Netflix | USA (Remoto) | Machine Learning Platform | - MS/PhD en informática o afín - 5+ años en ML - Python | Desarrollar y mejorar algoritmos de personalización para Netflix |
| Machine Learning Engineer, Integrity | OpenAI | San Francisco, CA | Applied AI Engineering (Integrity) | - Defender contra ataques adversarios - Experiencia en seguridad IA | Garantizar que los modelos de OpenAI sean seguros y resistentes al mal uso |
Thunderbit unifica el esquema, así que “Podrías destacar en este puesto si…” y “Lo que buscamos” se convierten en “Requisitos”. Sin limpieza manual.
Scraping de subpáginas:
Si quieres todas las vacantes de Netflix u OpenAI, Thunderbit puede extraer la página de listados y luego visitar cada detalle automáticamente.
Exportación:
Exporta a Excel, Google Sheets, Airtable o Notion. Comparte con tu equipo o importa en tu ATS.
En resumen:
Thunderbit convierte el caos de los portales de empleo en una hoja de cálculo limpia y analizable—sin necesidad de conocimientos técnicos.
Cómo elegir el software para scraping de empleos adecuado: puntos clave
Aquí tienes en qué fijarte para elegir la mejor herramienta para tu equipo:
- Nivel técnico: ¿Sin soporte de programación? Elige Thunderbit, DataMiner o ParseHub. ¿Tienes desarrollador? Considera Apify, Bright Data o Diffbot.
- Alcance de fuentes: ¿Solo unas pocas webs? Thunderbit u Octoparse bastan. ¿Cientos? Mira Diffbot o Bright Data.
- Necesidades de datos: ¿Requieres post-procesado (extracción de habilidades, traducción, normalización salarial)? Thunderbit y Diffbot destacan aquí.
- Frecuencia: Para proyectos puntuales, cualquier herramienta sirve. Para scraping recurrente, busca automatización (Thunderbit, Octoparse, Apify).
- Escala: ¿Volumen bajo? Cualquiera. ¿Volumen masivo? Bright Data, Diffbot o Apify.
- Formatos de exportación: ¿Necesitas Excel o Google Sheets? Thunderbit, DataMiner, PhantomBuster son prácticos. ¿JSON para base de datos? Diffbot, Apify, Bright Data son mejores.
- Presupuesto: Empieza con una prueba gratuita o herramienta económica y escala según lo necesites.
- Soporte: ¿Necesitas ayuda? Thunderbit y la mayoría de herramientas empresariales ofrecen soporte; las open-source o pequeñas dependen de foros.
- Cumplimiento: Respeta siempre los términos de uso y privacidad de los sitios que extraes.
Muchos equipos combinan varias: Thunderbit para la mayoría, PhantomBuster para LinkedIn, DataMiner para tareas rápidas. ¡Y está perfecto!
Conclusión: Potencia tu reclutamiento con la herramienta de scraping adecuada
Reclutar en 2025 es un juego de datos. Con millones de ofertas publicadas cada día y equipos de RRHH bajo presión, el software para scraping de empleos con IA ya no es un lujo, es esencial. Estas herramientas convierten horas de trabajo manual en minutos de información útil, ayudándote a comparar salarios, detectar tendencias y construir tu pipeline de talento antes que la competencia.
Resumen rápido:
- Thunderbit es el raspador de empleos con IA más fácil y potente para equipos de RRHH y operaciones. Unifica, limpia y enriquece tus datos—sin conocimientos técnicos.
- Octoparse y ParseHub son ideales para quienes quieren más control y no les importa invertir algo de tiempo en la configuración.
- Apify, Bright Data y Diffbot son la mejor opción para necesidades técnicas, a gran escala o empresariales.
- PhantomBuster es tu aliado para automatizar LinkedIn.
- DataMiner es perfecto para tareas rápidas y puntuales.
La mejor herramienta es la que se adapta a tu flujo de trabajo y objetivos. Si quieres dejar atrás el copiar y pegar y tomar decisiones de contratación más inteligentes y rápidas, o explora la que más te haya llamado la atención. Te sorprenderá cuánto tiempo—y cordura—puedes ahorrar.
¡Feliz scraping y que tu próxima contratación sea la mejor!
¿Quieres más consejos sobre scraping, automatización e IA para RRHH? Visita el para guías, tutoriales y casos reales de equipos como el tuyo.
Preguntas frecuentes
1. ¿Qué es un software para scraping de empleos y por qué es útil para RRHH en 2025?
El software para scraping de empleos extrae automáticamente ofertas de webs como LinkedIn, Indeed y páginas de empresas, convirtiendo listados desordenados en datos organizados. En 2025, con millones de vacantes diarias, los equipos de RRHH usan estas herramientas para ahorrar tiempo, mejorar la precisión y tomar decisiones de contratación más rápidas y basadas en datos.
2. ¿Cómo simplifica Thunderbit el scraping de empleos frente a otras herramientas?
Thunderbit utiliza IA para detectar automáticamente los campos en cualquier página de empleo—sin necesidad de programar ni configurar. Solo tienes que hacer clic en “Sugerir campos con IA” y luego en “Extraer”. Además, post-procesa los datos traduciendo, resumiendo y estandarizando formatos como el salario, lo que lo hace especialmente amigable para equipos de RRHH sin perfil técnico.
3. ¿Las herramientas de scraping pueden manejar múltiples portales y formatos de ofertas?
Sí. Herramientas como Thunderbit, Apify y Bright Data permiten extraer datos de varios portales y webs personalizadas. La IA de Thunderbit se adapta a diferentes formatos y unifica contenidos variados (como “Lo que buscamos” o “Podrías destacar si...”) en campos estructurados.
4. ¿Cuáles son los usos empresariales más comunes del scraping de empleos?
Algunos de los usos más habituales son el benchmarking salarial, el análisis de contrataciones de la competencia, la creación de bases de datos internas de empleos y la evaluación de brechas de habilidades. Por ejemplo, extraer miles de ofertas ayuda a los líderes de RRHH a identificar roles emergentes y habilidades en demanda para planificar el talento de forma proactiva.
5. ¿Qué herramienta para scraping de empleos debo elegir para mi equipo?
Depende de tu nivel técnico, escala y objetivos:
- Thunderbit: Ideal para no-code, configuración rápida y post-procesado con IA.
- Octoparse / ParseHub: Perfectas para control visual con algo de curva de aprendizaje.
- Apify / Bright Data / Diffbot: Lo mejor para operaciones técnicas o a gran escala.
- PhantomBuster / DataMiner: Ideales para LinkedIn o tareas manuales rápidas. Elige la que mejor se adapte al flujo de trabajo de tu equipo y escala según lo necesites.