AI로 채용 공고를 자동 수집하는 방법

월요일 아침, 따끈한 커피 한 잔 들고 있는데, HR팀은 이미 여러 채용 사이트에서 공고를 복사하고 붙여넣느라 바쁘게 움직이고 있죠. LinkedIn, Indeed, 각 기업의 채용 페이지, 업종별 구인구직 사이트 등, 사이트마다 구조도 다르고 양식도 제각각입니다. 필요한 공고만 정리해도 커피는 식고, 눈은 침침해지고, ‘이렇게까지 시간 낭비할 필요가 있나?’라는 생각이 절로 듭니다. (정답: 훨씬 더 좋은 방법이 있습니다!)

저는 SaaS와 자동화 업계에서 오래 일하면서, 디지털 채용 시장이 얼마나 빠르게 커졌는지 몸소 느꼈어요. 지금 이 순간에도 , 가 있습니다. 이 엄청난 규모에 HR팀은 점점 더 많은 압박을 받고 있죠. 하지만 대부분의 HR 담당자는 개발자가 아니고, 기존의 스크래핑 툴이나 API는 비전문가에게 너무 어렵게 설계되어 있습니다. 그래서 같은 AI 기반 도구가 등장해, 채용 공고 수집을 훨씬 쉽고, 심지어 재미있게 만들어줍니다.

왜 채용 공고를 수집해야 하는지, HR팀이 왜 그동안 힘들었는지, 그리고 AI가 어떻게 판을 바꾸고 있는지 지금부터 하나씩 풀어볼게요. 복붙에 지쳤다면 꼭 끝까지 읽어보세요.

채용 공고 스크래핑이란?

쉽게 말해, 채용 공고 스크래핑은 소프트웨어를 이용해 웹사이트에서 채용 정보를 자동으로 긁어오는 작업입니다. 예를 들어, 직무명, 회사명, 근무지, 연봉, 직무 설명, 자격 요건 등 다양한 데이터를 한 번에 뽑아낼 수 있죠. 일일이 복사해서 붙여넣는 대신, 웹 스크래퍼가 페이지를 읽고 구조화된 데이터를 추출해 HR 시스템에 바로 쓸 수 있게 해줍니다.

채용 공고가 올라오는 곳은 정말 다양해요:

• LinkedIn (대표적인 글로벌 채용 플랫폼)
• 기업 채용 페이지 (예: Netflix, OpenAI 등)
• 대형 구인구직 사이트 (Indeed, Monster 등)
• 특화된 구인구직 사이트 (IT, 의료, 학계 등 업종별)

진짜 매력은, 직접 맞춤형 채용 데이터셋을 만들 수 있다는 점입니다. 연봉 비교, 경쟁사 분석, 업계 트렌드 파악 등 다양한 인사이트를 얻을 수 있죠.

왜 채용 공고를 수집해야 할까? 주요 활용 사례와 이점

그렇다면 굳이 채용 공고를 스크래핑하는 이유는 뭘까요? HR 및 리크루팅 팀에게는 채용 데이터를 인사이트로 바꾸는 것이 핵심입니다. 대표적인 활용 사례는 아래와 같습니다:

즉, 채용 공고 스크래핑은 HR팀이 감에 의존하던 의사결정을 데이터 기반으로 바꿔주는 핵심 도구입니다. 실제로 하고 있으며, 이 흐름은 점점 빨라지고 있습니다.

기존 HR팀의 채용 공고 수집 방식과 한계

그동안 HR팀이 채용 공고를 어떻게 수집해왔는지, 그리고 왜 힘들었는지 살펴볼게요.

API 활용

개발 역량이 부족한 HR팀은 공식 API를 활용하려고 시도합니다. API로 데이터를 구조화해서 받아오면 끝!처럼 보이지만, 현실은 다릅니다.

API 기반 스크래핑의 주요 한계:

• 접근 제한: LinkedIn 등 주요 사이트는 .
• 요청 제한: API가 있어도 하루에 받을 수 있는 데이터 양이 제한적임.
• 데이터 누락: API가 모든 필드를 제공하지 않음(예: 상세 직무 설명, 연봉 등).
• 기술 장벽: API 연동에는 개발 지식, JSON/XML 처리, 유지보수 필요.
• 잦은 변경: API가 예고 없이 변경/중단될 수 있어, 한순간에 워크플로우가 무너짐.

즉, HR 입장에서는 우주선 조종석을 받았지만 조종법도, 시간도 없는 셈이죠.

직접 코드 작성

개발자가 있는 팀은 BeautifulSoup, Scrapy 같은 파이썬 라이브러리로 직접 스크래퍼를 만듭니다. 원하는 대로 제어할 수 있지만, 시간이 많이 들고 사이트 구조가 바뀌면 쉽게 깨집니다. 로그인, 무한 스크롤, 봇 차단 등도 직접 처리해야 하죠.

한 저자의 표현처럼, '설명서 없는 IKEA 가구 조립'과 비슷합니다. 할 수는 있지만, 쉽지 않고 자주 막힙니다. ()

(AI 없는) 노코드 스크래핑 툴

클래식 노코드 툴은 웹페이지에서 원하는 필드를 직접 클릭해 지정합니다. 코딩보다는 쉽지만, 사이트마다 패턴을 직접 지정해야 하고, 구조가 바뀌면 다시 설정해야 합니다. 팝업, 무한 스크롤 등 복잡한 사이트는 설정이 더 어려워집니다. ([사용자 후기 참고](https://www상상해보세요. 월요일 아침, 따끈한 커피 한 잔 들고 있는데 HR팀은 이미 여러 사이트에서 채용 공고를 복사하고 붙여넣느라 바쁘게 움직이고 있습니다. LinkedIn, Indeed, 각 기업의 채용 페이지, 업종별 구인구직 사이트 등, 사이트마다 구조도 다르고 양식도 제각각이죠. 필요한 공고만 정리해도 커피는 식고, 눈은 침침해지고, ‘이렇게까지 시간 낭비할 필요가 있나?’라는 생각이 절로 듭니다. (정답: 훨씬 더 좋은 방법이 있습니다!)

저는 SaaS와 자동화 업계에서 오래 일하면서, 디지털 채용 시장이 얼마나 빠르게 커졌는지 몸소 느꼈습니다. 지금 이 순간에도 , 가 있습니다. 이 엄청난 규모에 HR팀은 점점 더 많은 압박을 받고 있죠. 하지만 대부분의 HR 담당자는 개발자가 아니고, 기존의 스크래핑 툴이나 API는 비전문가에게 너무 어렵게 설계되어 있습니다. 그래서 같은 AI 기반 도구가 등장해, 채용 공고 수집을 훨씬 쉽고, 심지어 재미있게 만들어줍니다.

왜 채용 공고를 수집해야 하는지, HR팀이 왜 그동안 힘들었는지, 그리고 AI가 어떻게 판을 바꾸고 있는지 하나씩 짚어볼게요. 복붙에 지쳤다면 꼭 읽어보세요.

채용 공고 스크래핑이란?

쉽게 말해, 채용 공고 스크래핑은 소프트웨어를 이용해 웹사이트에서 채용 정보를 자동으로 긁어오는 겁니다. 예를 들어, 직무명, 회사명, 근무지, 연봉, 직무 설명, 자격 요건 등 다양한 데이터를 한 번에 뽑아낼 수 있죠. 일일이 복사해서 붙여넣는 대신, 웹 스크래퍼가 페이지를 읽고 구조화된 데이터를 추출해 HR 시스템에 바로 쓸 수 있게 해줍니다.

채용 공고가 올라오는 곳은 정말 다양합니다:

• LinkedIn (대표적인 글로벌 채용 플랫폼)
• 기업 채용 페이지 (예: Netflix, OpenAI 등)
• 대형 구인구직 사이트 (Indeed, Monster 등)
• 특화된 구인구직 사이트 (IT, 의료, 학계 등 업종별)

진짜 장점은, 직접 맞춤형 채용 데이터셋을 만들 수 있다는 점입니다. 연봉 비교, 경쟁사 분석, 업계 트렌드 파악 등 다양한 인사이트를 얻을 수 있죠.

왜 채용 공고를 수집해야 할까? 주요 활용 사례와 이점

그렇다면 굳이 채용 공고를 스크래핑하는 이유는 뭘까요? HR 및 리크루팅 팀에게는 채용 데이터를 인사이트로 바꾸는 것이 핵심입니다. 대표적인 활용 사례는 다음과 같습니다:

즉, 채용 공고 스크래핑은 HR팀이 감에 의존하던 의사결정을 데이터 기반으로 바꿔주는 핵심 도구입니다. 실제로 하고 있으며, 이 흐름은 점점 빨라지고 있습니다.

기존 HR팀의 채용 공고 수집 방식과 한계

지금까지 HR팀이 채용 공고를 어떻게 수집해왔는지, 그리고 왜 힘들었는지 살펴볼게요.

API 활용

개발 역량이 부족한 HR팀은 공식 API를 활용하려고 시도합니다. API로 데이터를 구조화해서 받아오면 끝!처럼 보이지만, 현실은 다릅니다.

API 기반 스크래핑의 주요 한계:

• 접근 제한: LinkedIn 등 주요 사이트는 .
• 요청 제한: API가 있어도 하루에 받을 수 있는 데이터 양이 제한적임.
• 데이터 누락: API가 모든 필드를 제공하지 않음(예: 상세 직무 설명, 연봉 등).
• 기술 장벽: API 연동에는 개발 지식, JSON/XML 처리, 유지보수 필요.
• 잦은 변경: API가 예고 없이 변경/중단될 수 있어, 한순간에 워크플로우가 무너짐.

즉, HR 입장에서는 우주선 조종석을 받았지만 조종법도, 시간도 없는 셈이죠.

직접 코드 작성

개발자가 있는 팀은 BeautifulSoup, Scrapy 같은 파이썬 라이브러리로 직접 스크래퍼를 만듭니다. 원하는 대로 제어할 수 있지만, 시간이 많이 들고 사이트 구조가 바뀌면 쉽게 깨집니다. 로그인, 무한 스크롤, 봇 차단 등도 직접 처리해야 하죠.

한 저자의 표현처럼, ‘설명서 없는 IKEA 가구 조립’과 비슷합니다. 할 수는 있지만, 쉽지 않고 자주 막힙니다. ()

(AI 없는) 노코드 스크래핑 툴

클래식 노코드 툴은 웹페이지에서 원하는 필드를 직접 클릭해 지정합니다. 코딩보다는 쉽지만, 사이트마다 패턴을 직접 지정해야 하고, 구조가 바뀌면 다시 설정해야 합니다. 팝업, 무한 스크롤 등 복잡한 사이트는 설정이 더 어려워집니다. ()

수작업 복사-붙여넣기

가장 전통적인 방법은 엑셀에 직접 복사-붙여넣기입니다. 느리고, 실수도 많고, 솔직히 ‘정신이 탈탈 털리는’ 작업입니다. () 하루에 100개도 힘들고, 온라인에 수백만 개의 공고가 있는 현실에서는 답이 없습니다.

Thunderbit: AI로 채용 공고를 노코드로 수집하는 솔루션

여기서 가 등장합니다. 저는 공동 창업자이자 CEO로서, HR팀이 기존 스크래핑 툴 때문에 얼마나 고생하는지 직접 봤습니다. Thunderbit는 AI 기반 노코드 채용 공고 웹 스크래퍼로, 개발자 도움 없이 HR/리크루팅팀이 빠르게 결과를 얻을 수 있도록 설계되었습니다.

Thunderbit가 바꿔놓은 점:

• 노코드, 두 번 클릭이면 끝: ‘AI 필드 추천’ 클릭 → AI가 페이지 분석 → ‘스크래핑’ 클릭. 셀렉터, 스크립트, 복잡한 설정 필요 없음.
• IT팀 기다릴 필요 없음: HR팀이 직접 원하는 속도로 채용 공고를 수집할 수 있음.
• 어떤 채용 사이트든 OK: Thunderbit의 AI가 다양한 페이지 구조를 이해하므로, 사이트마다 별도 템플릿이 필요 없음.
• 맞춤형 데이터 가공: 단순 수집을 넘어, 라벨링, 번역, 요약, 포맷 변환 등 데이터 가공까지 자동화.

실제 사용 예시를 살펴보겠습니다.

Thunderbit 실전: 어떤 사이트든 채용 공고 수집

채용 공고 스크래핑의 가장 큰 난관은 사이트마다 구조와 용어가 다르다는 점입니다. LinkedIn, Netflix Careers, OpenAI 채용 페이지 등 모두 레이아웃과 필드명이 다르고, 자주 바뀝니다.

Thunderbit를 사용하면 이런 걱정이 필요 없습니다. AI가 사람처럼 페이지를 읽고, 주요 필드를 자동으로 인식해 추출합니다. 사이트 구조가 달라도 문제없죠.

예시: Netflix와 OpenAI 채용 페이지 스크래핑

실제 사례 두 가지를 살펴보겠습니다:

1.

Netflix 채용 페이지는 ATS 시스템 기반으로, 다음과 같은 섹션이 있습니다:

• 직무명: “Machine Learning Engineer”
• 근무지: “USA, Remote”
• 팀: “Machine Learning Platform”
• 설명: 요구사항, 역할, 복지 등이 포함된 상세 설명

Thunderbit의 AI는 이 페이지를 스캔해 ‘직무명’, ‘근무지’, ‘팀’, ‘설명’ 등 주요 필드를 자동으로 추천하고, 요구사항과 복지 항목도 별도로 추출할 수 있습니다. 일일이 클릭할 필요가 없습니다.

2.

OpenAI 채용 페이지는 완전히 다릅니다. ‘About the Role’, ‘You might thrive in this role if you’, ‘Benefits’ 등 각기 다른 제목의 섹션이 있습니다.

Thunderbit는 Netflix의 ‘What we are looking for’와 OpenAI의 ‘You might thrive in this role if you’가 모두 ‘자격 요건’임을 인식해, 결과 테이블에서 동일한 ‘Requirements’ 컬럼으로 통합해줍니다. 회사마다 표현이 달라도 데이터는 일관되게 정리됩니다.

핵심: Thunderbit를 사용하면 Netflix, OpenAI 등 어떤 사이트든 동일한 방식으로 채용 공고를 수집할 수 있습니다. 별도 설정 없이 바로 활용 가능합니다.

채용 데이터 맞춤 가공: Thunderbit의 AI 기반 후처리

스크래핑은 시작일 뿐입니다. 데이터를 정제, 표준화, 가공해야 진짜 가치가 생깁니다. 그렇지 않으면 분석하기 힘든 엑셀 파일만 남게 되죠.

Thunderbit는 각 필드에 맞춤형 AI 프롬프트를 추가할 수 있어, 다음과 같은 작업이 가능합니다:

• 연봉 단위 통일: “$4,000/month”, “£50k per annum” 등 다양한 표기를 연간 USD로 변환
• 요구사항 필드 통합: ‘What we are looking for’, ‘You might thrive in this role if you’, ‘Qualifications’ 등 다양한 표현을 하나의 ‘Requirements’ 컬럼으로 통합
• 설명 번역/요약: 채용 설명을 즉시 번역하거나 한 문장 요약 생성
• 스킬/직무 태깅: AI로 요구 스킬 추출 및 직무별 분류 자동화

예시: 연봉 정보 표준화

예를 들어, 두 채용 공고를 수집했다고 가정해봅시다:

• Netflix: “$4,000/month”
• OpenAI: “£50,000 per annum”

Thunderbit에서 연간 USD로 변환하도록 프롬프트를 설정하면, AI가 다음과 같이 결과를 출력합니다:

• Netflix: “$48,000”
• OpenAI: “$62,000”

이제 수작업 없이도 연봉 비교가 한눈에 가능합니다. ()

예시: 다양한 표현의 자격 요건 통합

Netflix는 ‘What we are looking for’, OpenAI는 ‘You might thrive in this role if you’를 사용합니다. Thunderbit의 AI는 둘 다 ‘Requirements’로 인식해 하나의 컬럼에 통합합니다. 이제 필드명을 일일이 찾을 필요 없이, 데이터가 깔끔하게 정리됩니다.

Thunderbit로 LinkedIn 채용 공고 수집하기: 빠른 가이드

LinkedIn은 채용 데이터의 보고지만, 스크래핑이 가장 까다로운 사이트 중 하나입니다. 공개 API도 없고, 무한 스크롤과 동적 로딩이 기본입니다. 수작업은 사실상 불가능하죠.

Thunderbit는 LinkedIn의 이런 특성을 완벽히 지원합니다:

• 자동 스크롤 및 클릭: AI 에이전트가 사람처럼 스크롤하고 각 공고를 클릭해 상세 정보를 불러옵니다.
• 페이지네이션/서브페이지 지원: ‘서브페이지 스크래핑’을 누르면 각 채용 상세 페이지를 방문해 설명, 회사 정보 등 모든 데이터를 추출합니다.
• 연락처 정보 추출: 공고에 이메일이나 전화번호가 있으면 자동으로 수집합니다.

팁: LinkedIn의 공개 채용 리스트(로그인 필요 없는 페이지)에서 스크롤로 공고를 충분히 불러온 뒤 Thunderbit를 실행하세요. 몇 분 만에 직무명, 회사, 위치, 설명 등 구조화된 테이블을 얻을 수 있습니다.

Thunderbit vs 기존 채용 공고 스크래퍼 비교

Thunderbit와 기존 방식(코드/수작업/노코드 툴)을 비교해보면:

HR팀 입장에서는, Thunderbit는 지치지 않는 데이터 전문가를 한 명 더 둔 것과 같습니다.

Thunderbit로 채용 공고 수집하는 5단계 가이드

시작할 준비 되셨나요? Thunderbit로 HR팀이 몇 분 만에 채용 공고를 수집하는 방법을 안내합니다.

1단계: Thunderbit 크롬 확장 프로그램 설치

에서 브라우저에 추가하세요. 가볍고, 무료로 체험할 수 있습니다.

2단계: 원하는 채용 공고 페이지로 이동

LinkedIn, Netflix, OpenAI 등 원하는 채용 사이트나 기업 채용 페이지를 엽니다.

3단계: 'AI 필드 추천'으로 데이터 자동 인식

Thunderbit 아이콘을 클릭하고 ‘AI 필드 추천’을 누르세요. AI가 페이지를 분석해 직무명, 회사, 위치, 연봉, 자격 요건 등 추출할 필드를 추천합니다.

4단계: ‘스크래핑’ 클릭해 데이터 수집

필드가 마음에 들면 ‘스크래핑’을 클릭하세요. Thunderbit가 자동으로 데이터 테이블을 만들고, 페이지네이션/서브페이지도 알아서 처리합니다.

5단계: 데이터 내보내기 및 가공

엑셀, 구글 시트, Notion, Airtable 등으로 한 번에 내보낼 수 있습니다. 데이터 정제, 연봉 표준화, 스킬 태깅 등도 AI 프롬프트로 자동 처리할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 또는 도 참고하세요.

결론 및 핵심 요약

• 채용 공고 스크래핑은 HR팀의 경쟁력 확보, 연봉 벤치마킹, 경쟁사 분석, 인재 데이터베이스 구축에 필수적입니다.
• 기존 방식은 느리고, 기술적이며, 쉽게 깨집니다. 특히 비개발자 HR팀에게는 진입장벽이 높습니다.
• Thunderbit의 AI 기반 노코드 방식은 누구나 두 번 클릭으로 채용 공고를 수집할 수 있게 해줍니다.
• 어떤 채용 사이트든 자동 적응, 데이터 정제/가공, 다양한 플랫폼으로 내보내기까지 지원합니다.
• HR팀은 속도, 정확성, 독립성을 확보—IT팀 기다릴 필요도, 복붙 스트레스도, 엉망인 엑셀도 이제 끝입니다.

더 똑똑하게 채용 공고를 수집하고 싶다면, 해 직접 경험해보세요. 웹의 채용 데이터를 전략적 자산으로 바꾸는 일이 얼마나 쉬운지 확인할 수 있습니다.

웹 스크래핑, 자동화, HR을 위한 AI 활용 팁이 더 궁금하다면 에서 다양한 가이드와 리뷰, 실전 노하우를 확인하세요.

즐거운 스크래핑 하시고, 커피는 늘 따뜻하게, 데이터는 깔끔하게 관리하세요!

FAQ:

1. HR팀이 채용 공고를 스크래핑해야 하는 이유는?

채용 공고 스크래핑을 통해 LinkedIn, Indeed, 기업 채용 페이지 등 다양한 출처에서 구조화된 채용 데이터를 자동으로 수집할 수 있습니다. 이를 통해 연봉 벤치마킹, 경쟁사 분석, 스킬 갭 분석, 내부 채용 데이터베이스 구축이 가능해집니다.

2. 기존 채용 공고 스크래핑 방식의 가장 큰 어려움은?

API, 직접 코딩, 노코드 툴 등 기존 방식은 기술적 지식이 필요하고, 사이트 구조가 바뀌면 쉽게 깨지며, 중요한 데이터가 누락되기 쉽습니다. 수작업 복붙은 느리고 오류가 많아 대량 데이터에는 적합하지 않습니다.

3. Thunderbit는 비전문가도 쉽게 채용 공고를 수집할 수 있게 해주나요?

Thunderbit는 AI가 웹사이트에서 주요 채용 필드를 자동으로 인식하고 추출합니다. 사용자는 ‘AI 필드 추천’과 ‘스크래핑’만 클릭하면 됩니다. LinkedIn, 기업 채용 페이지, 구인구직 사이트 등 어디서든 코딩이나 복잡한 설정 없이 사용할 수 있습니다.

4. Thunderbit로 LinkedIn, Netflix 등 복잡한 사이트도 수집할 수 있나요?

네. Thunderbit는 자동 스크롤, 서브페이지 이동, 직무 설명/회사 정보/연봉 등 다양한 필드 추출을 지원합니다. 사이트 구조가 달라도 사람처럼 데이터를 읽어내 대량 수집이 가능합니다.

5. Thunderbit가 다른 노코드 스크래핑 툴과 다른 점은?

Thunderbit는 단순 클릭 지정 방식이 아니라, AI가 콘텐츠 맥락을 이해해 필드를 자동 인식합니다. 사이트 구조가 바뀌어도 적응하고, 연봉 표준화/스킬 태깅 등 데이터 가공까지 지원하며, 구글 시트, Airtable 등 다양한 플랫폼으로 손쉽게 내보낼 수 있습니다.