JobScout.ai：利用人工智能和 Bright Data 进行更智能的求职搜索

# Web 开发# AI# Dev Challenge

我建造了什么

在当今快节奏的就业市场中，要保持领先地位，就需要获得实时、准确和全面的数据。传统的招聘网站通常无法为用户提供做出明智职业决策所需的深度见解。

当前问题

想象一下：你醒来，端上咖啡，准备开始每天的求职。登录 10 个不同的网站，反复输入职位，应用无数的筛选条件，滚动浏览大量职位列表——这让人精疲力尽、效率低下且沮丧。

解决方案

您登录平台，上传简历，一切就这么简单！您将看到个性化的仪表板，其中包含 AI 定制的工作推荐和每日为您精心挑选的最新职位。没有筛选，没有混乱 — 只有与您的技能、偏好和抱负相匹配的机会。

该平台将这种日常烦恼转变为无缝体验，为您节省时间、精力和压力。以下是我们如何结合尖端人工智能和 Bright Data 的 Web Scraper API 来彻底改变求职方式。

主要特点

1. 人工智能驱动的职位推荐

  • 根据用户的简历、个人资料和偏好将用户与职位进行匹配
  • 突出技能差距并推荐学习资源

    • 2. 对话式求职

  • 直观的聊天机器人允许用户使用自然语言查询来搜索职位，例如“寻找薪酬 ₹80,000+ 的远程 Python 开发人员职位”
  • 提供工作比较、定制简历和求职信

    • 3.个性化仪表盘

  • 跟踪已保存的工作、申请，并发送匹配职位的提醒

    • 4. 面试准备

  • 人工智能会针对特定角色生成可能的面试问题
  • 提供改进建议和反馈

    • 演示

    体验平台的实际运行：

  • 现场演示：https://jobscout-ai.vercel.app
  • Github 链接：https://github.com/abhinav-m22/JobScout.ai
  • 演示视频：
  • 截图：

    • 仪表板

    Dashboard

    人工智能助手

    AI Assistant

    建筑学

    该系统将 Bright Data 的 Web Scraper API 与尖端 AI 相结合，提供无缝的用户体验。

    平台工作流程

    1. 数据收集

  • Bright Data 的 Web Scraper API 从目标平台获取工作数据

    • 2. 数据传送至云存储

  • 抓取的数据以 JSON 格式存储在 AWS S3 上

    • 3.人工智能处理

  • 人工智能模型分析数据以生成个性化的建议和见解

    • 4.用户交互

  • 用户通过直观的仪表板、聊天机器人和推荐引擎与平台进行交互

    • 5.持续更新

  • 定期的后台任务确保数据的新鲜度和相关性
    • System Architecture

    如何使用 Bright Data

    Bright Data 的 **Web Scraper API** 是该平台的支柱。以下是其使用方法：

    1. 抓取职位数据

  • 使用公司网址或关键字从 LinkedIn、Glassdoor 和 Indeed 等平台抓取招聘信息
  • 捕捉关键细节，如：职位名称、描述、所需技能、薪资、福利、地点、招聘趋势
  • 确保实时更新最新的工作机会

    • 2. 快照创建和传送

  • 后台任务定期访问 Bright Data API，根据 AI 确定的角色、位置、工作类型和时间范围获取工作角色
  • 每个数据集合都会生成一个快照 ID，这样可以实现高效的数据存储并通过相应的 ID 引用工作角色。
  • Bright Data API 的 JSON 响应直接保存到 AWS S3，以便在 Bright Data 的 Delivery API 的帮助下高效处理数据

    • 获得额外提示的资格

    提示 1：该平台有效地抓取 LinkedIn、Glassdoor 和 Indeed 等复杂、交互式网站的数据。

    提示2：提供个性化工作推荐和角色匹配的API。

    提示 3：结合人工智能进行工作推荐、对话搜索、情绪分析和面试准备。

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