Imagina la escena: es lunes por la mañana, el café aún humea y el equipo de RRHH ya está metido de lleno en una hoja de cálculo, copiando y pegando ofertas de empleo de un montón de portales diferentes. LinkedIn, Indeed, webs corporativas, portales especializados... cada uno con su propio rollo y formato. Cuando por fin logras juntar una parte de las vacantes que necesitas, el café ya está frío, tienes la vista hecha polvo y te preguntas si no habrá una forma más lista de hacer este curro (spoiler: sí la hay).
Después de años en el mundo SaaS y la automatización, he visto de cerca cómo la selección online ha explotado. Hoy en día, hay , y solo . El volumen es brutal, y los equipos de RRHH sienten cada vez más presión por estar al día. Pero aquí está el lío: la mayoría de profesionales de RRHH no son programadores, y las herramientas clásicas de scraping o las APIs no están pensadas para ellos. Aquí es donde soluciones con IA como marcan la diferencia, haciendo que extraer ofertas de empleo no solo sea posible, sino hasta entretenido (sí, de verdad).
Vamos a ver por qué es tan importante extraer ofertas de empleo, por qué ha sido tan complicado para los equipos de RRHH y cómo la IA está cambiando el juego—sobre todo si ya estás harto de copiar y pegar sin parar.
¿Qué es extraer ofertas de empleo?
Básicamente, extraer ofertas de empleo es usar un software para recopilar automáticamente datos de vacantes publicadas en la web—como el puesto, la empresa, la ubicación, el salario, la descripción, los requisitos y mucho más. En vez de copiar a mano la info de cada anuncio, un raspador “lee” la página y saca los datos estructurados que luego puedes analizar o importar a tus sistemas de RRHH.
Las fuentes son tan variadas como los propios empleos:
- LinkedIn (la más grande)
- Webs de empleo corporativas (como Netflix u OpenAI)
- Portales de empleo generalistas (Indeed, Monster)
- Portales especializados (tecnología, salud, educación, etc.)
¿La verdadera ventaja? Puedes montarte tu propio dataset personalizado del mercado laboral, listo para comparar sueldos, analizar a la competencia o simplemente estar al tanto de quién está contratando y para qué puestos.
¿Por qué extraer ofertas de empleo? Usos y ventajas clave
Entonces, ¿por qué molestarse en extraer ofertas de empleo? Para los equipos de RRHH y selección, se trata de convertir datos en información útil para tomar mejores decisiones. Aquí tienes algunos de los usos más potentes:
| Caso de uso | Ventaja | Ejemplo de ROI / Impacto |
|---|---|---|
| Comparación salarial | Ofertas competitivas atraen talento | Evita pagar por debajo del mercado y reduce rechazos de ofertas. Tener datos salariales actualizados ayuda a no perder candidatos frente a la competencia. |
| Seguimiento de la competencia | Información sobre la estrategia de contratación de rivales | Detecta a tiempo expansiones o nuevos perfiles en la competencia. Por ejemplo, si ves que un competidor contrata 50+ ingenieros, puedes anticipar cambios en el mercado y ajustar tu estrategia. Analizar tendencias laborales revela nuevos roles y habilidades en demanda. |
| Base de datos interna de empleos | Centraliza la información del mercado laboral para RRHH | Ahorro de tiempo enorme en la recopilación de datos. El scraping automatizado puede procesar más de 10,000 vacantes al día frente a unas 100 manualmente, liberando al equipo de tareas repetitivas y permitiendo análisis en tiempo real. El scraping automatizado puede recopilar miles de vacantes al día. |
| Análisis de brecha de habilidades | Alinea la formación y contratación con la demanda real | Planificación basada en datos para el desarrollo de talento. Por ejemplo, si el scraping muestra que el 70% de las vacantes en tu sector piden Python, puedes enfocar la formación o la selección en esa habilidad. Ayuda a planificar programas de formación o estrategias de contratación. |
En resumen, extraer ofertas de empleo permite a los equipos de RRHH pasar de la intuición a la toma de decisiones basada en datos. Y con , la tendencia solo va a más.
Métodos clásicos para extraer ofertas de empleo (y sus pegas)
Ahora, repasemos cómo los equipos de RRHH han intentado tradicionalmente extraer ofertas de empleo—y por qué suele ser tan frustrante.
Usar APIs oficiales
Muchos equipos, sobre todo los que no son muy techies, han probado con las APIs oficiales (cuando existen). La idea es sencilla: conectarse a la API de un portal de empleo, descargar los datos estructurados y listo. ¿La realidad? No es tan fácil.
Principales pegas del scraping vía API:
- Acceso limitado: Muchos portales grandes (como LinkedIn) .
- Límites de uso: Aunque consigas acceso, suelen poner tope a la cantidad de datos que puedes sacar al día.
- Campos incompletos: Las APIs a menudo no incluyen toda la info relevante (como descripciones completas o sueldos).
- Barreras técnicas: Integrar APIs requiere saber de desarrollo, manejar JSON/XML y estar pendiente de cambios.
- Cambios constantes: Las APIs pueden cambiar o desaparecer, y te desmontan el chiringuito de un día para otro.
Para la mayoría de RRHH, es como si te dieran las llaves de una nave espacial: suena guay, pero necesitas carnet de piloto y mucha paciencia.
Programar scrapers a medida
Algunos equipos con desarrolladores han montado scripts en Python usando librerías como BeautifulSoup o Scrapy. Esto da control total, pero es lento y frágil. Cada vez que una web cambia el diseño, el script peta y hay que empezar de cero. Además, gestionar logins, scroll infinito o bloqueos anti-bots es un dolor de cabeza.
Como dice un autor, es “como montar un mueble de IKEA sin instrucciones”: posible, pero desesperante y lento ().
Herramientas no-code (sin IA)
Luego están las herramientas clásicas sin código. Permiten seleccionar campos en la web con un clic, pero tienes que definir manualmente los patrones para cada sitio. Son mejores que programar, pero siguen requiriendo algo de intuición técnica y mucho ensayo y error. Si la web cambia, hay que rehacer la configuración. Y en sitios con pop-ups o scroll infinito, la cosa se complica rápido ().
Copiar y pegar a mano
Y, por supuesto, está el método de toda la vida: copiar y pegar ofertas en Excel. Es lento, propenso a errores y, sinceramente, “te deja sin alma” (). Si tienes suerte, puedes procesar unas 100 vacantes al día, pero con millones de empleos online, es una batalla perdida.
Descubre Thunderbit: la solución sin código para extraer ofertas de empleo con IA
Aquí es donde entra . Como cofundador y CEO, reconozco que soy parcial, pero creé Thunderbit porque vi de primera mano lo mucho que sufrían los equipos de RRHH con las herramientas tradicionales. Thunderbit es un raspador de empleos con IA y sin código, pensado para usuarios de negocio—sobre todo equipos de RRHH y selección que quieren resultados rápidos, sin depender de ingenieros.
Así Thunderbit cambia las reglas del juego:
- Sin código y en dos clics: Solo tienes que pulsar “Sugerir campos con IA”, dejar que la IA lea la página y luego hacer clic en “Extraer”. Sin selectores, sin scripts, sin líos.
- Independencia del equipo técnico: RRHH puede extraer ofertas por sí mismo, avanzando al ritmo del negocio sin esperar a IT.
- Funciona en cualquier portal o página de empleo: La IA de Thunderbit entiende diferentes estructuras, así que no necesitas una plantilla nueva para cada web.
- Datos personalizados y enriquecidos: Más allá del scraping básico—Thunderbit puede etiquetar, traducir, resumir y dar formato a los datos mientras los recopila.
Vamos a ver cómo funciona esto en la vida real.
Thunderbit en acción: extrayendo ofertas de cualquier web
Uno de los mayores retos al extraer ofertas de empleo es la variedad de fuentes. LinkedIn, la página de empleos de Netflix, el portal de OpenAI... cada una tiene su propio diseño, etiquetas y cambia de formato cada dos por tres.
Con Thunderbit, no tienes que preocuparte por nada de eso. La IA lee la página como lo haría una persona, identifica los campos clave y los extrae—sin importar cómo esté montada la web.
Ejemplo: extrayendo ofertas de Netflix y OpenAI
Veamos dos ejemplos reales:
1.
Las páginas de empleo de Netflix usan un sistema ATS, con secciones como:
- Puesto: “Machine Learning Engineer”
- Ubicación: “USA, Remote”
- Equipo: “Machine Learning Platform”
- Descripción: Un apartado extenso con requisitos, responsabilidades y beneficios.
La IA de Thunderbit puede analizar la página, sugerir campos como “Puesto”, “Ubicación”, “Equipo”, “Descripción” e incluso separar requisitos y beneficios—sin que tengas que seleccionar cada campo a mano.
2.
La página de OpenAI es completamente distinta—contenido estático, con secciones como “About the Role”, “You might thrive in this role if you” y “Benefits”.
Thunderbit reconoce que “You might thrive in this role if you” equivale a la sección de “Requisitos”, aunque esté etiquetada de forma diferente a “What we are looking for” de Netflix. La IA unifica estos campos, así que tu tabla final tiene una columna de “Requisitos” coherente, sin importar cómo lo llame cada empresa.
En resumen: Con Thunderbit puedes extraer ofertas de Netflix, OpenAI (y cientos más) usando el mismo flujo—sin configuraciones personalizadas.
Personaliza y enriquece los datos: post-procesado inteligente con IA
El scraping es solo el primer paso. El verdadero valor está en limpiar, estandarizar y enriquecer los datos—de lo contrario, solo tendrás una hoja de cálculo caótica y difícil de analizar.
Thunderbit te permite añadir prompts de IA personalizados a cada campo, para que puedas:
- Estandarizar salarios: Convertir “$4,000/mes” y “£50k al año” a un valor anual en USD.
- Unificar requisitos: Fusionar “What we are looking for”, “You might thrive in this role if you” y “Qualifications” en una sola columna de “Requisitos”.
- Traducir o resumir descripciones: Traducir al instante o generar resúmenes de una línea.
- Etiquetar habilidades o categorías: Usar IA para extraer y etiquetar habilidades requeridas, o clasificar empleos por departamento.
Ejemplo: estandarizando información salarial
Supón que extraes dos ofertas:
- Netflix: “$4,000/mes”
- OpenAI: “£50,000 al año”
Con Thunderbit, puedes configurar un prompt para convertir todos los salarios a USD anuales. La IA te dará:
- Netflix: “$48,000”
- OpenAI: “$62,000”
Ahora puedes comparar fácilmente, sin horas de limpieza manual ().
Ejemplo: unificando requisitos con etiquetas distintas
Supón que Netflix usa “What we are looking for” y OpenAI “You might thrive in this role if you”. La IA de Thunderbit reconoce ambos como “Requisitos” y los fusiona en una sola columna. Así, tus datos quedan limpios y listos para analizar.
Extrae ofertas de LinkedIn con Thunderbit: guía rápida
LinkedIn es la mina de oro de los datos de empleo, pero también una de las más difíciles de extraer. No hay API pública, y la web usa scroll infinito y carga dinámica. ¿Scraping manual? Imposible.
Thunderbit está pensado para superar estos retos:
- Hace scroll y navega por las ofertas automáticamente: El agente de IA simula el comportamiento humano, desplazándose y abriendo cada oferta para cargar los detalles.
- Gestiona paginación y subpáginas: Solo pulsa “Extraer subpáginas” y Thunderbit visitará cada detalle de oferta, extrayendo descripciones completas, información de la empresa y más.
- Extrae datos de contacto (si están disponibles): Si la oferta incluye email o teléfono, Thunderbit lo captura automáticamente.
Consejo: Para mejores resultados, usa las ofertas públicas de LinkedIn (sin iniciar sesión), haz scroll para cargar varias y deja que Thunderbit haga el resto. En minutos tendrás una tabla estructurada con puestos, empresas, ubicaciones, descripciones y más.
Comparativa: Thunderbit vs. soluciones tradicionales de scraping de empleos
Comparemos Thunderbit con las opciones clásicas:
| Factor | Thunderbit (Raspador IA) | Raspador tradicional (API/Manual/No-Code) |
|---|---|---|
| Facilidad de uso | Sin código, configuración en dos clics. Cualquier usuario puede usarlo. | Requiere programación, integración de API o selección manual de campos. Curva de aprendizaje alta. |
| Tiempo de configuración | Segundos—la IA detecta los campos automáticamente. | Horas—configuración manual para cada web. |
| Adaptabilidad | Funciona en cualquier web, aunque cambie el diseño. | Frágil—se rompe si cambia el HTML. |
| Precisión de datos | Alta—la IA entiende el contexto y las etiquetas. | Propenso a errores si no se configura perfectamente. |
| Velocidad y escalabilidad | Rápido de configurar y ejecutar; puede extraer cientos de páginas eficientemente. | Lento de configurar; escalar requiere configuraciones complejas o planes caros. |
| Nivel técnico | Mínimo—pensado para usuarios no técnicos. | Medio-alto—suele requerir soporte de IT. |
| Coste | Modelo freemium; hay plan gratuito. | Variable; puede ser caro a gran escala. |
Para RRHH, Thunderbit es como tener un asistente experto en datos que nunca se cansa ni se lía con webs raras.
Paso a paso: cómo extraer ofertas de empleo con Thunderbit
¿Listo para lanzarte? Así puede un equipo de RRHH extraer ofertas en minutos con Thunderbit.
Paso 1: Instala la extensión de Chrome de Thunderbit
Ve a la y añádela a tu navegador. Es rápida, ligera y puedes probarla gratis.
Paso 2: Accede a la página de ofertas que quieres extraer
Abre el portal de empleo o la página de carreras de la empresa que te interesa—LinkedIn, Netflix, OpenAI o cualquier otra.
Paso 3: Usa “Sugerir campos con IA” para identificar los datos
Haz clic en el icono de Thunderbit y pulsa “Sugerir campos con IA”. La IA analizará la página y te recomendará qué campos extraer: puesto, empresa, ubicación, salario, requisitos, etc.
Paso 4: Haz clic en “Extraer” para recopilar los datos
Cuando estés conforme con los campos, pulsa “Extraer”. Thunderbit reunirá los datos en una tabla estructurada, gestionando la paginación y subpáginas automáticamente.
Paso 5: Exporta o enriquece tus datos
Exporta tus datos a Excel, Google Sheets, Notion o Airtable con un solo clic. ¿Quieres limpiar los datos, estandarizar salarios o etiquetar habilidades? Añade un prompt de IA personalizado y Thunderbit lo hará durante la extracción.
Si quieres profundizar, consulta nuestra o el .
Conclusión y puntos clave
- Extraer ofertas de empleo es fundamental para RRHH que quieren ser competitivos, comparar salarios, vigilar a la competencia y construir bases de talento sólidas.
- Los métodos clásicos son lentos, técnicos y frágiles—sobre todo para quienes no programan.
- La solución sin código y con IA de Thunderbit hace que extraer empleos sea accesible para todos. Dos clics y listo.
- Thunderbit se adapta a cualquier portal o página de empleo, limpia y enriquece los datos y los exporta donde los necesites.
- Los equipos de RRHH ganan velocidad, precisión e independencia—sin depender de IT, sin copiar y pegar, sin hojas de cálculo caóticas.
¿Quieres probar una forma más inteligente de extraer ofertas de empleo? y descubre lo fácil que es convertir los datos de empleo de la web en tu próxima ventaja estratégica.
¿Buscas más consejos sobre scraping, automatización e IA para RRHH? Visita el para guías, reseñas y mejores prácticas.
¡Feliz scraping! Que tu café siga caliente y tus hojas de cálculo, bien ordenadas.
Preguntas frecuentes:
1. ¿Por qué un equipo de RRHH necesitaría extraer ofertas de empleo?
Extraer ofertas de empleo permite a RRHH recopilar datos estructurados de múltiples fuentes—como LinkedIn, Indeed y páginas corporativas—sin copiar y pegar manualmente. Así pueden comparar salarios, analizar a la competencia, detectar brechas de habilidades y crear bases de datos internas.
2. ¿Cuáles son los mayores retos de los métodos tradicionales de scraping?
Los métodos tradicionales—como usar APIs, programar scripts o herramientas no-code—requieren conocimientos técnicos, se rompen fácilmente si cambia el diseño de la web y a menudo omiten datos clave. El copiado manual es lento y propenso a errores, por lo que no es viable para grandes volúmenes.
3. ¿Cómo simplifica Thunderbit el scraping para usuarios no técnicos?
Thunderbit utiliza IA para detectar y extraer automáticamente los campos relevantes de cualquier web. Solo hay que pulsar “Sugerir campos con IA” y luego “Extraer”. Funciona en LinkedIn, páginas corporativas y portales de empleo—sin necesidad de programar ni configurar nada.
4. ¿Thunderbit puede con webs complejas como LinkedIn o Netflix?
Sí. Thunderbit puede hacer scroll automático, navegar subpáginas, extraer descripciones y detectar campos como puesto, ubicación y salario—aunque el diseño cambie. Imita la navegación humana, pero a gran escala.
5. ¿Qué diferencia a Thunderbit de otras herramientas no-code?
A diferencia de las herramientas de selección manual, Thunderbit usa IA para entender el contenido en contexto. Se adapta a cambios de diseño, enriquece los datos extraídos (por ejemplo, estandarizando salarios, etiquetando habilidades) y permite exportar a Google Sheets o Airtable—con una configuración mínima.