Este lee el sitio de empleo de Google en sí - no un agregador. Cada fila es una vacante viva con su descripción completa, sus requisitos mínimos y deseables, sus responsabilidades y un enlace directo para postular. Envía un término de búsqueda o pega una URL de careers ya filtrada.
Es el intercambio inverso al de la sección de empleos: una empresa en lugar de todo el mercado, pero mucho más de cada oferta.
El Extractor de Empleos de Google lee el panel agregado de empleos de Google - muchos empleadores, una fila corta cada uno. Este servicio lee el sitio de empleo propio de Alphabet. Obtienes un solo grupo empleador, pero cada fila lleva la descripción completa del puesto, los requisitos mínimos y deseables y las responsabilidades tal como están escritas - suficiente para analizar y no solo contar.
"Un solo empleador" hace bastante trabajo en esa frase. La columna company no siempre dice Google: en nuestras 131 filas también devolvió YouTube, Waymo, Verily Life Sciences, Wing y GFiber. El sitio de empleo cubre el grupo Alphabet, así que un barrido recoge también las filiales - normalmente una ventaja, a veces una sorpresa si suponías otra cosa.
La entrada es más flexible de lo que menciona la referencia. Un término simple como job funciona, y también una URL de careers ya filtrada pegada directamente - ejecutamos https://careers.google.com/jobs/results/?location=Los Angeles, CA, USA y recibimos su conjunto de resultados como filas. Eso es comportamiento observado en nuestras propias ejecuciones y no un contrato documentado, así que verifícalo en el plan gratuito antes de montar una pipeline que dependa de ello.
La misma forma que las demás secciones de búsqueda - una lista de consultas, una configuración regional y cuánta profundidad quieres.
Las páginas por consulta están por defecto en una sola página, así que una ejecución se mantiene modesta salvo que decidas deliberadamente ir más hondo.
Esta es la fila de cabecera del xlsx, idéntica en las 11 ejecuciones, en orden de hoja. Los porcentajes de relleno de abajo están contados sobre las 131 filas que devolvieron esas ejecuciones - con 68 títulos de puesto distintos y 52 ubicaciones distintas.
Software Engineer, Early Careers, PhD, Cloud AI. Presente en las 131, con 68 valores distintos.Google. Mira la nota de abajo. | - una fila de nuestra muestra listaba 17.https:// y siempre con un parámetro jobId=. Presente en 104 de 131.2026-06-08. Presente en las 131, y coincidió con YYYY-MM-DD en todas y cada una.Minimum qualifications:, y la mayoría lleva además un bloque Preferred qualifications:. Presente en 104 de 131.Nueve de las diez columnas llevaron datos; una nunca. Seis están presentes en cada fila - query, title, company, location, posted y description. Tres están presentes en 104 de 131. job_id estuvo vacía todo el tiempo. Lo más útil de esta tabla no es un porcentaje sino un patrón: esas tres columnas parciales son siempre las mismas 104 filas, y la nota de abajo lo explica.
Las cuatro salen de leer las 131 filas y no la referencia, y por eso merecen el espacio.
apply_url, qualifications y responsibilities están cada una en 104 de 131 filas - y son las mismas 104. Filas que llevan solo una o dos de las tres: cero. Trátalas entonces como un único bloque opcional: o la fila tiene el detalle completo o solo los campos de resumen. Una sola comprobación sobre cualquiera de ellas te informa de las tres.
Las 131 filas coincidieron exactamente con YYYY-MM-DD - ningún "hace 3 días", ninguna cadena con formato regional, ninguna mezcla. Puedes parsearla directamente y ordenar por ella sin un paso de normalización. Nuestra muestra abarcó de 2025-07-30 a 2026-07-13, así que las ofertas siguen listadas bastante más allá de unas pocas semanas.
Un mismo puesto abierto en varias oficinas mete todas en la misma celda, unidas por | . Una fila de nuestra muestra llevaba así 17 ubicaciones. Divide por la barra vertical antes de agrupar por ciudad, o tus recuentos tratarán cada combinación como un lugar propio - y un puesto abierto en 17 ciudades se leerá como una ubicación oscura donde nadie contrata.
En 131 filas vimos seis empleadores: Google en 108, y luego GFiber, Verily Life Sciences, Wing, Waymo y YouTube. Si estás contando "señales de plantilla de Google" probablemente quieras filtrar; si estás mapeando la contratación global de Alphabet, ya tienes lo que necesitas.
Donde la profundidad de estas filas importa más que su amplitud.
La columna qualifications es la parte que los candidatos adivinan. Extrae todas las ofertas de una familia de puestos y la separación entre mínimos y deseables deja de ser folclore: ves qué requisitos son realmente fijos, cuáles son aspiracionales y cómo cambia la redacción entre niveles.
Con la descripción completa en cada fila, los títulos dejan de ser la única señal. Barrer todo el tablón muestra cómo escalan las responsabilidades entre niveles dentro de una misma familia de puestos - un insumo mucho mejor para un marco de niveles que una escalera de títulos copiada de un blog.
Como posted es una fecha real y las filiales están incluidas, las ejecuciones repetidas se convierten en una serie temporal. Un grupo de puestos nuevos en Waymo o Verily en una región es una señal estratégica que aparece aquí semanas antes que en las noticias.
Sin suscripción, sin mínimo, sin licencia por puesto. Tus primeras 500 filas corren de nuestra cuenta - después, pago por uso.
Para cada cuenta nueva, una única vez. Sin tarjeta de crédito. Todos los extractores desbloqueados. 500 filas dan mucho de sí aquí - nuestras 11 ejecuciones juntas produjeron 131.
Aproximadamente 2 $ por cada 1.000 resultados. Las filas de este servicio son inusualmente densas - una descripción completa, requisitos y responsabilidades en cada una - así que el coste por palabra útil es aquí menor que en casi todo el catálogo.
Precios por volumen, SLA, workers dedicados y onboarding a medida para equipos que siguen un tablón de empleo con una cadencia fija. Dinos tus cifras y te preparamos un presupuesto.
LIVESCRAPER10 al pagar.Este servicio te da todo sobre un grupo empleador. Estos dos te dan el contexto que lo rodea.
La sección agregada de empleos - muchos empleadores, una fila más corta cada uno, con el portal del que vino cada oferta. La amplitud para poner esta profundidad en contexto.
Detrás de un grupo de contrataciones suele haber una historia. Filtra las noticias por la última hora, día, semana, mes o año para encontrar el anuncio que explica las ofertas.
Respuesta corta: sí. Esto lee un sitio de empleo público, y lo que se lee se publica para atraer candidaturas.
Una página de empleo es pública. Cualquiera puede consultar las vacantes de Alphabet sin cuenta. Recopilar ofertas visibles públicamente con fines de investigación es una práctica establecida desde hace mucho, y mientras los datos estén disponibles públicamente y el proceso no altere el sitio no hay leyes federales que lo prohíban.
Las ofertas de empleo encajan aquí con especial comodidad. Una vacante existe para ser encontrada - el empleador la publicó precisamente para que la gente la viera. No hay inicio de sesión, no hay muro de pago y no se presenta ninguna candidatura en tu nombre. El sujeto de una oferta es un puesto en una empresa, no una persona con nombre, así que son datos de empresa y no datos personales.
Los términos de Google restringen el acceso automatizado, así que esto sigue siendo una cuestión de términos. No tocamos nada tras un inicio de sesión, no ejecutamos rastreadores de terceros en la capa de datos y tus exportaciones se eliminan automáticamente a los 30 días.
Las preguntas que más oímos. ¿Algo más? Habla con nosotros - las respuestas las escriben personas, no bots.
query, title, company, location, apply_url, posted, qualifications, responsibilities, description y job_id. Esa es la fila de cabecera de exportaciones reales de careers de Livescraper, idéntica en 11 ejecuciones. Seis están rellenas en cada fila; apply_url, qualifications y responsibilities en 104 de nuestras 131; y job_id estuvo vacía en todas.company contenía seis valores - Google en 108 de ellas, además de GFiber, Verily Life Sciences, Wing, Waymo y YouTube. Filtra por esa columna si solo quieres uno de ellos.2026-06-08. Las 131 filas nuestras coincidieron con YYYY-MM-DD, sin cadenas relativas del tipo "hace 3 días" mezcladas, así que puedes parsearla y ordenar por ella sin normalizar primero.apply_url, y a las 27 que no también les faltaban qualifications y responsibilities - las tres aparecieron siempre juntas, nunca parcialmente. Así que una fila es o un registro completo o uno de resumen. Comprueba cualquiera de las tres y ya sabes de las otras dos.Envía un término de búsqueda o una URL de careers filtrada y recibe las vacantes de Alphabet como filas - descripciones completas, requisitos y responsabilidades incluidos. Tus primeras 500 filas son gratis.
La mayoría de los datos de empleo son finos por diseño. Un agregador muestra un título, una empresa y una ubicación, porque es todo lo que una fila de resultados necesita para ser clicable. El problema empieza cuando quieres analizar en vez de ojear: saber qué requiere realmente un puesto, cómo describe un empleador la seniority, o cuáles de sus apuestas se están dotando de personal. El Extractor de Empleos de Google Careers lee el sitio de empleo propio de Alphabet y devuelve cada vacante como una fila que lleva la oferta completa - la descripción, los requisitos mínimos y deseables, las responsabilidades tal como están escritas, la ubicación, la fecha y un enlace directo para postular. Envía hasta 1.000 consultas por ejecución, ajusta idioma y país, elige cuánta profundidad por consulta, y exporta en CSV, JSON o Excel.
Las diez columnas de esta página están medidas, no supuestas. Son la fila de cabecera de exportaciones reales de careers de Livescraper, idéntica en 11 ejecuciones, y cada porcentaje de relleno citado sale de las 131 filas que devolvieron esas ejecuciones - con 68 títulos de puesto distintos y 52 ubicaciones distintas. Eso importa porque la referencia de este endpoint documenta el lado de la petición por completo y no enumera en absoluto las columnas de respuesta, así que una página que se limitara a repetir la documentación no habría podido decirte qué llega. Seis columnas estaban rellenas en cada fila: query, title, company, location, posted y description. Tres más - apply_url, qualifications y responsibilities - aparecieron en 104 de las 131. La décima, job_id, está nombrada en la cabecera pero estuvo vacía en todas las filas y no aparece en la exportación JSON en absoluto; figura aquí con eso dicho con claridad en lugar de descartada en silencio, porque una columna que existe y nunca se rellena es justo el tipo de cosa que arruina una tarde.
Cuatro comportamientos medidos conviene conocerlos antes de escribir un importador. Primero, esas tres columnas parciales no son escasas de forma independiente - son las mismas 104 filas cada vez, sin una sola fila con un conjunto parcial, así que se comportan como un único bloque opcional y una comprobación cubre las tres. Segundo, posted es una fecha ISO genuina en las 131 filas, sin cadenas relativas mezcladas, así que se parsea y se ordena sin normalizar; nuestra muestra va de julio de 2025 a julio de 2026, lo que muestra que las ofertas persisten bastante más allá de unas semanas. Tercero, location es una lista escondida en una cadena: un puesto abierto en varias oficinas las mete todas en una celda unidas por una barra vertical, y una fila de nuestra muestra llevaba diecisiete así, de modo que divide antes de agrupar por ciudad o tu geografía será un disparate. Cuarto, company no es una constante - el sitio de empleo cubre el grupo Alphabet, y junto a Google vimos GFiber, Verily Life Sciences, Wing, Waymo y YouTube.
Los usos típicos se derivan de la profundidad. Orientadores y candidatos leen la columna qualifications para sustituir el folclore sobre el listón de contratación por el texto del listón mismo, con mínimos y deseables separados tal como los separa el empleador. Los equipos de personas y compensación barren todo el tablón y leen cómo escalan las responsabilidades entre niveles dentro de una familia de puestos, lo que es un insumo más sólido para un marco de niveles que una escalera de títulos tomada prestada de otro sitio. Los equipos de estrategia repiten con una cadencia y tratan el resultado como una serie temporal, observando dónde se añade plantilla en el grupo - un grupo de puestos nuevos en una filial y una región es una señal que suele preceder al anuncio. Una nota más sobre la entrada: un término de búsqueda simple funciona, y en nuestras ejecuciones una URL de careers filtrada pegada directamente también funcionó y devolvió su conjunto de resultados como filas. La referencia publicada describe solo consultas de texto, así que trata la vía de la URL como observada y no como prometida, y confírmala en el plan gratuito. Tus primeras 500 filas no cuestan nada y no necesitan tarjeta.