這個世界是靠資料在推動的，而最近幾乎每一家企業都在拚命把原始網路資訊轉成可落地的洞察。我親眼看過，一位對的資料爬取專家，真的能徹底翻轉公司的決策效率、加快市場研究速度，甚至讓你在競爭裡先搶一步。但重點是：要找到對的人，絕對不是只要刊出職缺、然後等好消息上門這麼簡單。具備資料爬取能力的人才需求正處在高峰期，錄用普通人才和頂尖人才之間的差距，往往就代表你最後拿到的是乾淨、合規、能直接上線使用的資料，還是一堆根本不能用的雜訊。
如果你正在找資料爬取專家，你不是一個人。這幾年網頁爬取市場一路成長——大家常引用的數字多半來自 2024–2025 年的產業文章（Kanhasoft），就算把那些行銷簡報裡的誇張成分扣掉，整體趨勢還是非常清楚：買方更多、應用產業更多，合規審查也更嚴。隨著工具持續演進——尤其像 Thunderbit 這類 AI 驅動平台崛起——再加上法規要求越來越嚴，找到合適的專家，不能只看技術力。接下來，我會分享我一路摸索、也有些是踩坑後才學到的最佳做法，幫你找到真正能推動業務前進的資料爬取人才。
在聘用前先釐清你的資料爬取需求
使用 AI 從任何網站抓取資料 Get Started Free
在你開始寫職缺內容之前，先退一步問自己：我們到底要抓什麼資料，目的又是什麼？我看過太多專案，因為招募團隊講不清楚這件事，最後整個方向都跑掉。你要的是結構化資料（像整齊的產品價格表），還是要處理凌亂、非結構化資料（像評論、圖片或自由文字）？你需要的是一次性匯出，還是長期、定時抓取？
先把需求定義清楚，能幫你把商業目標對應到技術需求，招募流程也會順很多。舉例來說，抓取電商網站的結構化資料，所需要的技能，可能跟從社群貼文中分析情緒，或從 PDF 中擷取法律資訊，完全不是同一回事。
領先企業通常會先仔細盤點爬取需求——列出目標網站、資料欄位、更新頻率與合規要求——再開始看履歷（Zyte）。這樣清楚定義之後，更容易吸引到真正適合專案的人，而不是只會跑腳本的人。
結構化資料與非結構化資料：差別在哪？
我們來拆一下：
- 結構化資料：有規則、可預測，像表格、試算表或資料庫。常見例子包括商品清單、股票價格或聯絡人名錄。這類資料通常比較好爬，而像 Thunderbit 這類工具，特別擅長把網頁表格轉成可以直接使用的試算表（ScraperAPI）。
- 非結構化資料：內容混雜、難以預測，例如部落格文章、圖片、PDF 或使用者評論。要從中挖出價值，通常需要更進階的方法，例如 AI 解析、自然語言處理，甚至影像辨識（ScraperAPI）。
你的資料複雜度，會直接影響理想候選人的樣子。擅長抓結構化資料的人，不一定能處理非結構化來源裡那些細節；反過來也一樣。職缺內容一定要真實反映專案挑戰，這點很重要。
將候選人技能與專案需求對齊
釐清資料需求後，下一步就是把需求對應到候選人的能力。我通常會看這幾個面向：
- 技術能力：是否熟悉爬取工具（從程式碼型到無程式碼工具都有）、是否理解 HTML/CSS/JavaScript、是否有反爬機制應對經驗，以及資料清理能力（Scrape.do）。
- 問題解決能力：遇到網站改版、CAPTCHA 或需求變動時，能不能快速反應？
- 細節敏感度：爬取不只是把資料抓下來，而是每次都能抓到正確的資料，還要用正確格式輸出。
- 軟實力：溝通、自主性、適應力。資料爬取專案常常要跟業務團隊來回協作、快速轉向，還得保持耐心。
最理想的人選，是過去經驗跟你現在的資料難題高度吻合的人。比如說，如果你的專案要面對很強的反爬防線，那就要找曾經實際用過代理伺服器、瀏覽器自動化，或能因應版面變動的 AI 工具的人。
評估現代工具經驗：Thunderbit 只是其中之一
像 Thunderbit 這類 AI 驅動、無程式碼工具的出現，已經改變資料爬取專家的工作方式。現在重點不只是誰能寫出最漂亮的 Python 腳本，而是誰能更快、更穩、更大規模地交付成果。
以 Thunderbit 為例，使用者只要用自然語言描述需求，點一下「AI Suggest Fields」，其餘工作就交給 AI 處理。它特別適合非技術團隊，或需要抓多語言資料的情境（Thunderbit Chrome Extension）。在招募時，我一定會問候選人有沒有用過像 Thunderbit 這類工具，以及他們怎麼拿這些工具解決真實世界的問題。
有 AI 工具經驗是一大加分項，代表這位專家能更快適應新網站、處理複雜或動態內容，並降低後續人工維護成本（ScrapingAPI.ai）。這也表示他們有持續跟上產業最新趨勢。
評估技術能力與真實問題解決力
技術能力是基本門檻，但要怎麼真正判斷？我很相信實作測驗和作品集審查。你可以請候選人說明最近做過的一個專案：目標是什麼？遇到哪些挑戰？怎麼處理反爬措施或資料清理？
你也可以設計一個帶回家作業，盡量貼近你的真實需求。例如：「請從這個電商網站擷取商品名稱、價格與圖片，並處理分頁和子頁面。」如果他們能同時用程式碼和像 Thunderbit 這樣的無程式碼工具完成，當然更好。
要特別留意那些能清楚說明做法、完整記錄流程，並能在事情不如預期時調整策略的人。最好的專家會把爬取看成一個持續優化的流程，而不是做完一次就結束的任務（Scrape.do）。
測試反爬與深層爬取能力
網站在阻擋爬蟲這件事上越來越聰明，所以你找的人也得夠聰明。面試時可以問他們有沒有以下經驗：
- 反爬防線：如何處理 CAPTCHA、IP 封鎖或 user-agent 偵測？是否用過瀏覽器自動化或高品質代理伺服器（Scrape.do）？
- 深層連結爬取：不只抓列表頁，還能不能抓詳情頁、子頁面，甚至 PDF 和圖片？
- 適應力：網站隔夜改版時，他們會怎麼處理？
一個不錯的技術測驗，可以是從有基本反爬措施的網站抓資料，或要求候選人透過子頁面補充表格內容——這正是 Thunderbit 的子頁面爬取功能很擅長的地方。
優先考慮具備 AI 與無程式碼爬取工具經驗的人才
單靠客製腳本的時代正在快速退場。AI 和無程式碼工具讓資料爬取變得更容易上手，也讓懂得善用這些平台的專家，能用更快速度、較少維護成本交付成果。
以 Thunderbit 為例，它提供：
- AI Suggest Fields：AI 會掃描頁面並建議要擷取的欄位，不需要手動設定。
- 子頁面爬取：自動前往每個子頁面，幫你的資料集補更多資訊。
- 多語言支援：Chrome Web Store 目前標示支援 55 種語言；這比聽起來更重要——我看過大多數卡在「這個爬蟲看不懂」的團隊，真正卡住的其實不是技術上限，而是介面語言落差。
- 即時匯出資料：可直接輸出到 Excel、Google Sheets、Notion 或 Airtable。
招募時，請優先找能證明自己熟練使用這些功能的人。你可以請他們分享一個用 Thunderbit（或類似工具）解決複雜爬取挑戰的案例，或在面試中直接做現場示範。
以 Thunderbit 為基準：該看哪些能力
以下這些 Thunderbit 相關技能與功能，通常代表候選人已經有不錯的水準：
- 自訂 AI 指令：是否能用 Field AI Prompts 精準擷取並標註資料？
- 子頁面與分頁爬取：是否用 Thunderbit 處理過多層級資料擷取？
- 資料匯出與整合：是否熟悉把資料輸出到不同平台，並整理成可供商業使用的格式？
- 持續學習：是否會持續關注 Thunderbit 的最新功能與更新？
面試題範例：
- 「請描述一次你使用 Thunderbit 的子頁面爬取來補完整個資料集的經驗。你遇到哪些挑戰？」
- 「你會怎麼利用 AI Suggest Fields 來加快工作流程？」
- 「你有沒有針對棘手的資料擷取任務，自訂過 Field AI Prompts？」
確保資料蒐集符合合法與倫理規範
這一點非常重要。資料就算已經公開出現在網路上，也不代表你可以隨便抓取（Scrape.do）。在聘用資料爬取專家時，一定要確認他們懂得工作中的法律與倫理界線。
需要考量的關鍵法規包括：
- GDPR（歐洲）：保護個資與隱私（ScraperAPI）。
- CCPA（加州）：規範加州居民個人資訊的蒐集（ScraperAPI）。
- 著作權與資料庫權利：即使資料可以公開存取，爬取受著作權或專有權保護的內容仍可能違法（ScraperAPI）。
- 服務條款：許多網站的 T&Cs 會明確禁止爬取（ScraperAPI）。
近期美國法院對公開資料爬取整體上比較友善，但整個環境還是一直在變（ScraperAPI）。2026 年更大的壓力其實在歐洲：EU AI Act 的高風險系統條款將於 2026-08-02 全面生效，而歐盟監管機關也已經開始針對公開可見個資的爬取開罰（法國 CNIL 對 KASPR 因蒐集 LinkedIn 聯絡人資料所開出的罰單，就是大家一直提到的案例）。一位好的專家不會假裝自己什麼都懂，但他們會清楚說明自己依據的是哪一種合法基礎，以及原因是什麼。
如何篩選合規意識
面試時可用以下問題測試候選人對合規的理解：
- 「你如何確保爬取專案符合 GDPR 或 CCPA？」
- 「你會採取哪些措施，避免抓取受著作權或敏感資料？」
- 「如果網站的服務條款明確禁止爬取，你會怎麼處理？」
危險訊號包括：回答含糊、對隱私法認識不足，或對倫理問題太過輕忽。你要找的是把合規視為工作核心的人，而不是事後補救的人。
建立持續學習與快速適應的文化
網頁爬取是一個一直在變的目標。網站會改版、反爬機制會升級，而新工具幾乎每個月都在出現。最好的資料爬取專家，永遠不會停止學習。
在招募時，可以觀察候選人有沒有持續進修的跡象：
- 他們是否追蹤產業部落格或參與爬取社群？
- 有沒有嘗試過 Thunderbit 等新工具或新功能？
- 能不能說明自己怎麼因應法規或技術變化而調整工作流程？
也可以鼓勵團隊持續關注 Thunderbit 的功能更新、參與線上研討會，甚至投入開源專案。學習型文化會在效率、資料品質與合規上帶來長期回報。
善用 Thunderbit 最新功能，持續優化流程
Thunderbit 會持續推出新功能，例如排程爬取、AI 欄位建議與多語言支援。能跟上這些更新的專家，通常也更能快速交出好成果。
例如，使用 Thunderbit 的排程爬取功能，專家可以自動定期抓取資料，確保你的資料集一直維持最新；又或者，透過熟練運用 Field AI Prompts，他們可以幾乎不用人工介入，就擷取並標註複雜資料。
願意主動學習、實驗新功能的人，對團隊來說都是很大的資產——不管網路環境怎麼變，他都能讓你的資料流程穩穩運作。
軟實力同樣重要：溝通、自主性與解題能力
技術能力很重要，但真正讓資料爬取專家發揮價值的，往往是軟實力。我最看重這幾項：
- 清楚溝通：能不能把技術概念講給非技術利害關係人聽？
- 自主性：是否能獨立工作並做出判斷？
- 韌性：爬取專案常常會卡關，遇到錯誤訊息時，他是繼續推進，還是立刻放棄？
- 適應力：需求變了，或網站一夜之間改版，能不能快速轉向？
真實案例：我曾跟一位專家合作，他不只交出乾淨的資料，還主動指出潛在的合規風險，並提出流程改善建議。這種主動性，真的很有價值。
寫出清楚、聚焦的職缺內容，吸引頂尖人才
好人才，從好職缺開始。你要明確寫出需求、必要技能與合規期待。以下是一份檢查清單：
- 職務期待：要爬取哪些類型的資料？會使用哪些工具？
- 必要技能：同時列出技術能力（例如 Thunderbit、Python、反爬技巧）與軟實力（溝通、自主性）。
- 合規說明：強調合法、倫理的資料蒐集有多重要。
- 持續學習：明確表達你重視持續訓練與工具熟練度。
用能吸引兼具技術與商業敏感度人才的語言來寫。提到 Thunderbit 或其他 AI 工具的經驗，往往更容易吸引前瞻型的人選。
職缺範本
以下是一份可自訂的範本，供你起步使用：
| 職稱 | 資料爬取專家 |
|---|---|
| 關於我們 | 我們是一家以資料驅動的公司，正在尋找一位優秀的資料爬取專家，協助我們擷取、清理並交付高品質的網頁資料，以支援商業洞察。你將使用 Thunderbit 等尖端工具，自動化並優化我們的資料蒐集流程。 |
| 工作內容 | - 規劃並執行資料爬取專案（包含結構化與非結構化資料） - 使用 AI 驅動工具（Thunderbit 等）高效率擷取資料 - 處理反爬措施、分頁與子頁面爬取 - 確保符合法律與倫理規範（GDPR、CCPA、著作權、服務條款） - 清理、整理並匯出資料至 Excel、Google Sheets、Notion 或 Airtable - 向業務利害關係人溝通發現與建議 - 持續掌握最新爬取工具與最佳實務 |
| 必要條件 | - 具備資料爬取實戰經驗（需提供作品集或專案案例） - 熟悉 AI / 無程式碼工具，如 Thunderbit - 具備優秀的問題解決與溝通能力 - 理解資料隱私法規與合規要求 - 願意持續學習與精進 |
| 加分條件 | - 有多語言爬取專案經驗 - 熟悉 Field AI Prompts 與自訂資料標註 - 曾參與網頁爬取社群或開源專案 |
面試與評估的最佳做法
面試資料爬取專家是一門結合藝術與科學的工作。以下是我覺得最有效的方法：
- 技術測驗：請候選人完成一個真實爬取任務，最好同時用程式碼與像 Thunderbit 這樣的無程式碼工具。
- 作品集審查：要求提供過往專案、程式碼範例或案例研究。
- 行為面試：測試軟實力，例如溝通、自主性與適應力。
- 合規檢查：用情境題測試他們對法律與倫理議題的理解。
- 遠端評估：用螢幕分享做現場示範，或安排條件清楚的帶回家作業。
兼顧技術、實作與軟實力的平衡式評估，能幫你找到的不只是爬蟲高手，而是真正的資料夥伴。
結論：聘用資料爬取專家時，先把成功條件設好
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聘用合適的資料爬取專家，重點不只是技術而已。更重要的是把你的商業需求，和正確的技能組合、工具，以及倫理實務對齊。先把需求講清楚，尋找能同時處理結構化與非結構化資料的人才，並優先看他們是否熟悉像 Thunderbit 這類現代 AI 平台。也別忘了檢查候選人的合規意識，以及是否願意持續學習——因為在這個領域，停下來就等於被超越。
這樣做的回報是什麼？乾淨、可執行的資料，能讓你做出更聰明的決策、更快的執行速度，以及真正的競爭優勢。準備開始了嗎？你可以先看看 Thunderbit 的 Chrome 擴充功能 或瀏覽 Thunderbit Blog，了解更多打造資料團隊的實用建議。
常見問題
1. 網頁爬取中的結構化資料與非結構化資料有何不同？
結構化資料有明確規則、容易預測，例如表格或資料庫，所以更容易擷取與分析。非結構化資料則比較零散，例如文字、圖片或 PDF，通常需要更進階的處理方法（ScraperAPI）。
2. 為什麼在聘用資料爬取專家時，像 Thunderbit 這類工具的經驗很重要？
Thunderbit 這類 AI 驅動工具能讓資料擷取更快、更穩定，尤其適合非技術使用者或多語言專案。熟悉這些工具的專家，通常能用更少的設定和維護完成工作（Thunderbit）。
3. 我該如何評估候選人的資料爬取技術能力？
可以用實作測驗、作品集審查和情境式面試題。請候選人完成一個真實爬取任務、處理反爬措施，或透過子頁面爬取來補充資料集。
4. 聘用資料爬取專家時，應該注意哪些法律與倫理問題？
一定要確認候選人理解 GDPR、CCPA、著作權以及網站服務條款。負責任的爬取，代表尊重隱私、智慧財產權與合規要求（ScraperAPI）。
5. 我要如何鼓勵資料爬取團隊持續學習？
建立持續學習文化，鼓勵團隊追蹤產業部落格、嘗試 Thunderbit 這類新工具，並參與爬取社群。持續學習能帶來更好的資料品質與長期成功。
準備打造你的夢幻資料團隊了嗎？先把目標釐清，錄用兼具能力與心態的人，然後讓資料——再加上 Thunderbit——來扛起最重的工作。
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