elliottdehn/open-jobs

解决的问题

Open Jobs 解决了传统招聘网站上"幽灵职位"和过时信息的问题，这些网站经常让已失效的职位保持活跃，以使平台看起来内容充实。我们通过直接抓取公司招聘网站，并根据职位的实际年龄和行为对每个职位进行评分，提供透明、经过验证的职位空缺数据集。

工作原理

该系统采用分布式爬虫架构，使用 65,000 个 Cloudflare Durable Objects 每天监控公司招聘网站。它记录职位首次被发现的准确日期，以防止"重新盖章"（即公司声称职位比实际更新）。

每晚的批处理过程会训练薪资、资历和工作安排的估算模型，并使用嵌入生成搜索索引。用户可以通过浏览器或 AI 代理搜索职位；系统嵌入用户的请求，在索引中找到最近的职位组，并在用户本地机器上执行排名和过滤，以确保隐私。

适用人群

• 求职者：希望避免在过时或虚假职位上浪费时间的人。
• AI 代理用户（例如 Claude Code、Cursor）：希望自动化筛选合格职位匹配的人。
• 数据科学家和开发者：需要高质量、嵌入式的数百万职位空缺数据集用于分析或应用开发的人。

亮点

• 验证评分：根据爬虫数据将职位标记为 Fresh、Stale、Re-stamped 或 Ghost。
• 代理就绪：包含 Claude Code 插件和其他 AI 代理工具，用于面试用户并筛选职位。
• 隐私优先：搜索排名和个人数据（简历、标签）保留在本地机器上。
• 海量数据集：提供 310 万个职位，包含 1536 维嵌入。
• 开放数据：提供整个搜索索引和历史差异作为可下载的静态文件。