全球职位数据API
各维度得分依据公开资料与字段推算,加权后即综合评分,仅供参考。
JobSearcher 定位不是传统招聘网站，而是“全球劳动力需求的结构化数据层”。它从开放网络持续聚合职位信息，经过去重、规范化、分类、索引和归档，形成机器可读的 canonical job dataset，服务开发者、AI 系统、研究者和劳动力市场分析场景。
其核心链路包括全球职位采集、跨来源去重、统一 schema、O*NET 职业与 NAICS 行业分类、历史归档、全文搜索和结构化过滤。数据字段覆盖 job_id、title、company、location、description、posted_date、sources、salary、employment_type、seniority_level、version 等。平台强调每个职位拥有持久 ID，并通过来源归因、版本历史和相似度匹配减少重复与噪声。
文中明确提到 REST API，并给出 /api/v1/jobs 与 /api/v1/jobs/history 示例，支持关键词、地点、时间范围、taxonomy 和 JSON 输出。它也强调对 RAG、LLM、Agent、Embedding、语义搜索和 AI 训练数据友好，适合构建招聘搜索产品、AI 求职助手、劳动力市场分析平台和政策研究工具。但未看到 SDK、鉴权、限流、错误码或正式 API 文档细节。
定价分为 Free Open API、Pro 和 Bulk Full Dataset Access。免费层面向开发者和研究者，Pro 提供更高限额、历史数据、分类查询和优先支持，Bulk 提供完整导出、流式更新与 webhook。但具体价格未披露，且 API、历史深度等多处标注 Coming Soon，实际可用性仍需验证。
优点是数据基础设施思路清晰，围绕去重、规范化、版本化和可编程访问解决职位数据碎片化问题；对 AI 与分析场景的适配也较明确。缺点是商业条款、覆盖质量、SLA、自托管、开源与 SDK 信息缺失，部分高级能力仍在路线图。它更适合招聘技术团队、AI 应用团队、研究机构和企业分析部门前期评估，而非立即依赖的成熟生产数据源。
抓取文本未提供中国大陆访问、支付方式或本地化信息，状态应视为未知。若访问或合规受限，可评估 Adzuna API、第三方搜索 API、公开招聘站数据或本地招聘平台数据方案作为替代。
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历史职位库和结构化劳动力需求数据。
评分明细(分布与用户短评)接入中。当前展示 TG4G 综合评分,数据源自公开测评与用户反馈。