Extraia vagas remotas do We Work Remotely em poucos minutos com a , um raspador com IA que interpreta a página e transforma anúncios de emprego em linhas estruturadas. Você clica em AI Suggest Columns, depois em Scrape, e a IA da Thunderbit organiza cargos, empresas, localizações, tags, datas e URLs para exportação. Quando precisar de informações mais detalhadas, use também a raspagem de subpáginas para abrir cada vaga e enriquecer seu dataset com descrições e links de candidatura.
🧑💻 O que é o We Work Remotely Scraper
O We Work Remotely Scraper é um Raspador Web IA que ajuda você a extrair listas de vagas e detalhes de cada vaga do usando a extensão do Chrome da Thunderbit. Em vez de programar ou criar seletores frágeis, basta abrir a página desejada (como o diretório de vagas remotas), clicar em AI Suggest Columns e depois em Scrape para gerar uma tabela organizada que você pode baixar ou enviar para suas ferramentas.
Com a Thunderbit, você também pode:
- Lidar com paginação e listas longas
- Usar Subpage Scraping para abrir cada anúncio e capturar descrições completas, requisitos e URLs de candidatura
- Exportar para Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion com opções de exportação gratuitas
🗂️ O que você pode extrair do We Work Remotely
O We Work Remotely é um hub popular de vagas remotas em engenharia, produto, design, marketing, suporte ao cliente e muito mais. Com o Raspador Web IA da Thunderbit (https://thunderbit.com/), você cria um banco de dados estruturado de vagas para prospecção, análise, alertas e relatórios.
Extrair todas as vagas remotas do We Work Remotely
Este caso de uso foca em raspar o diretório principal de vagas remotas: . É ideal quando você quer cobertura ampla por categorias e empresas e, se quiser, enriquecer cada linha raspando a página de detalhes da vaga.
Passo a passo:
- Baixe a e crie uma conta.
- Acesse a página de destino, por exemplo: https://weworkremotely.com/remote-jobs
- Clique em AI Suggest Columns, que sugere nomes de colunas.
- Clique em Scrape para executar a raspagem, obter os dados e baixar o arquivo.
Nomes das colunas
| Coluna | Descrição |
|---|---|
| 🧾 Cargo | O título da vaga exibido na listagem (por exemplo, “Senior Backend Engineer”). |
| 🏢 Empresa | O nome da empresa associada ao anúncio. |
| 📍 Localização / Região | Orientações de local, como “Worldwide”, “US only” ou restrições por região. |
| 🏷️ Tags / Categoria | Rótulos como Programming, Design, Marketing ou outras tags exibidas na listagem. |
| 🗓️ Data de publicação | A data (ou tempo relativo) em que a vaga foi publicada, quando disponível. |
| 🔗 URL da vaga | O link para a página de detalhes (útil para raspagem de subpáginas). |
| 🖼️ URL do logo da empresa | O link da imagem do logo quando aparece na listagem. |
| 🧩 Resumo curto | Um trecho/preview curto exibido na página de listagem. |
Dica: Depois de raspar a listagem, use Scrape Subpages para visitar cada URL da vaga e adicionar campos como descrição completa, requisitos, salário (se houver) e o link de candidatura.
Extrair vagas remotas de programação do We Work Remotely
Este caso de uso mira uma página de categoria específica: . É útil quando você só quer vagas de engenharia e prefere um dataset mais “limpo”, sem precisar filtrar depois.
Passo a passo:
- Baixe a e crie uma conta.
- Acesse a página de destino, por exemplo: https://weworkremotely.com/categories/remote-programming-jobs
- Clique em AI Suggest Columns, que sugere nomes de colunas.
- Clique em Scrape para executar a raspagem, obter os dados e baixar o arquivo.
Nomes das colunas
| Coluna | Descrição |
|---|---|
| 💻 Cargo | O título da vaga de programação conforme exibido na página da categoria. |
| 🏢 Empresa | A empresa contratante da vaga. |
| 🌎 Localização / Fuso horário | Requisitos de local, como país, região ou sobreposição de fuso horário. |
| 🧠 Tecnologias / Tags | Tags que indiquem stack, senioridade ou tipo de vaga, quando exibidas. |
| 🗓️ Data de publicação | A data de publicação ou indicador de tempo relativo. |
| 🔗 URL da vaga | Link para a página de detalhes para enriquecimento via raspagem de subpáginas. |
| 🧾 Categoria | O nome da categoria (útil se você combinar raspagens de várias categorias). |
| 📝 Observações (IA) | Opcional: adicione um Field AI Prompt para resumir a vaga ou classificá-la (por exemplo, Backend/Frontend/Full-stack). |
🎯 Por que usar a ferramenta do We Work Remotely
Raspar o We Work Remotely ajuda a transformar um mural de vagas que muda rapidamente em um conjunto de dados que você consegue pesquisar, filtrar e colocar em operação.
Motivos comuns para equipes rasparem o We Work Remotely:
- Recrutamento e hunting: Criar um pipeline de empresas que contratam remoto, acompanhar novas publicações e priorizar vagas por região, stack ou senioridade.
- Vendas e parcerias: Identificar empresas remote-first em crescimento e enriquecer leads com sinais de contratação (contratando = orçamento e urgência).
- Pesquisa de mercado: Monitorar tendências de contratação por categoria (programação vs. design), restrições de localização e frequência de cargos ao longo do tempo.
- Candidatos e mentores de carreira: Montar um rastreador pessoal de vagas no Google Sheets ou Notion, remover duplicidades e acompanhar novas postagens.
- Times de ecommerce e operações contratando talento técnico: Manter uma lista atualizada de vagas de engenharia relevantes para o seu nicho.
O diferencial da Thunderbit é ser pensada para fluxos de trabalho de negócios: o Raspador Web IA (https://thunderbit.com/) estrutura os dados automaticamente, e o Subpage Scraping enriquece cada linha sem você precisar criar crawlers complexos.
Se você quiser mais contexto sobre fluxos modernos de raspagem, estes guias ajudam:
🧩 Como usar a extensão do Chrome para We Work Remotely
- Instale a Thunderbit Chrome Extension: Baixe na e crie sua conta na .
- Acesse uma página do We Work Remotely: Abra a página ou a categoria .
- Ative o raspador com IA: Clique em AI Suggest Columns para gerar nomes de colunas, tipos de dados e Field AI Prompts opcionais. Você pode renomear colunas ou adicionar novas, como “Senioridade” ou “Faixa salarial (se listada)”.
- Raspe e enriqueça: Clique em Scrape para coletar as linhas. Em seguida, use Scrape Subpages para visitar cada URL de vaga e extrair descrições completas, links de candidatura e outros detalhes.
Fluxo pro: Exporte para o Google Sheets para colaborar, ou para Airtable/Notion se você quiser um banco de dados leve no estilo ATS. As exportações são gratuitas.
💳 Preços para We Work Remotely
A Thunderbit usa um sistema simples de créditos:
- 1 crédito = 1 linha de saída (uma linha de vaga na sua tabela de resultados).
- A experiência de raspagem com IA está incluída, e a exportação de dados é gratuita (CSV/JSON, Excel, Google Sheets, Airtable, Notion).
O que você pode testar gratuitamente:
- Plano gratuito: raspar 6 páginas por mês.
- Teste grátis: raspar 10 páginas sem custo, uma ótima forma de validar a combinação de listagem + enriquecimento por subpáginas no We Work Remotely.
Custo típico por execução (exemplo):
- Se você raspar 5 páginas de listagens e obtiver 80 vagas no total, isso dá 80 créditos.
- Se depois você enriquecer essas 80 vagas com raspagem de subpáginas e adicionar um registro enriquecido por vaga, em geral a contagem continua baseada em linhas geradas — então planeje os créditos de acordo com quantas linhas de vagas você quer na tabela final.
Os planos pagos (mensais e anuais) escalam conforme o volume, e a opção anual costuma ser a mais econômica para quem raspa com frequência. Veja os detalhes completos em .
| Plano | Preço (Mensal) | Preço (Anual) | Total anual | Créditos (Mensal) | Créditos (Anual) |
|---|---|---|---|---|---|
| Free | Free | Free | Free | 6 pages | N/A |
| Starter | $15 | $9 | $108 | 500 | 5,000 |
| Pro 1 | $38 | $16.5 | $199 | 3,000 | 30,000 |
| Pro 2 | $75 | $33.8 | $398 | 6,000 | 60,000 |
| Pro 3 | $125 | $68.4 | $796 | 10,000 | 120,000 |
| Pro 4 | $249 | $137.5 | $1,592 | 20,000 | 240,000 |
❓ FAQ
-
O que é o We Work Remotely Scraper com IA?
O We Work Remotely Scraper com IA é um fluxo de trabalho na Thunderbit que extrai listagens e detalhes de vagas do We Work Remotely e converte tudo em uma tabela estruturada. Você pode raspar páginas de listagem e, depois, enriquecer cada linha visitando as páginas de detalhes com raspagem de subpáginas. -
O que é a Thunderbit?
A é uma extensão do Chrome de Raspador Web IA que ajuda você a extrair dados estruturados de sites, PDFs e imagens sem programar. Ela foi feita para usuários de negócios que precisam de configuração rápida, extração confiável e exportação fácil para ferramentas como Google Sheets, Airtable e Notion. -
Preciso saber programar para raspar o We Work Remotely?
Não. Você clica em AI Suggest Columns e a IA da Thunderbit sugere os campos a extrair com base no que aparece na página. Depois, você ajusta as colunas em linguagem simples e clica em Scrape. -
A Thunderbit também consegue extrair descrições e links de candidatura?
Sim. Depois de raspar a página de listagem, você pode usar Subpage Scraping para abrir a página de detalhes de cada vaga e extrair campos como descrição completa, responsabilidades, requisitos e a URL de candidatura. Isso é especialmente útil quando a listagem mostra apenas cargo e empresa. -
Como funciona a paginação nas páginas do We Work Remotely?
A Thunderbit oferece suporte à raspagem com paginação tanto para paginação por clique quanto para listas longas com rolagem, dependendo de como o site foi construído. Se o diretório de vagas estiver dividido em várias páginas, você pode raspar várias páginas em uma única execução e manter a saída em uma tabela só. -
Quais dados posso exportar e para onde posso enviar?
Você pode exportar os resultados para CSV/JSON, baixar para usar no Excel ou enviar diretamente para Google Sheets, Airtable ou Notion. A exportação é gratuita, o que facilita criar um rastreador compartilhado de vagas ou um banco de dados pesquisável. -
Qual é a diferença entre Cloud Scraping e Browser Scraping para job boards?
O Cloud Scraping costuma ser mais rápido e processa muitas páginas em lote, o que é útil para vagas públicas. Já o Browser Scraping roda na sua sessão do Chrome e é melhor quando o site exige login ou carrega conteúdo com base na sua sessão local. -
Quantas vagas posso raspar no plano gratuito?
O plano gratuito é medido por páginas, não por vagas: você pode raspar 6 páginas por mês. Se cada página tiver muitas vagas, ainda dá para montar um dataset relevante — e você pode iniciar o teste grátis para raspar 10 páginas enquanto valida seu fluxo. -
É ok raspar o We Work Remotely para recrutamento ou pesquisa?
Raspar páginas públicas é comum para pesquisa e inteligência de negócios, mas você deve sempre seguir as leis aplicáveis, respeitar a privacidade e revisar os termos do site. Se for criar um fluxo em produção, considere uma frequência de raspagem razoável e use os dados com responsabilidade.
📚 Saiba mais
- Baixe a extensão:
- Conheça o produto e casos de uso:
- Leia mais tutoriais:
- Guias práticos:
Pronto para montar um dataset organizado de vagas remotas do We Work Remotely usando o Raspador Web IA (https://thunderbit.com/)? Instale a Thunderbit, abra a página de vagas que você quer, clique em AI Suggest Columns e depois em Scrape.