IT вакансии и автоматизация парсинга зарплат
В конце осени я рассказывал про парсинг IT вакансий сервиса Getmatch и глобального сервиса Glassdoor. Интересно что дашборд по вакансиям Getmatch и зарплатным вилкам вызвал живой интерес, он до сих пор просматривается - уже более 11 000 просмотров. Его я обновлял раз в две недели - тогда казалось что это нормальный диапазон мониторинга вакансий. На самом деле, за 2 недели может очень много поменяться - закрываются и открываются новые вакансии на сайте достаточно шустро. Динамика по конкретным компаниям или направлениям должна отражать веяния рынка IT. Поэтому, хотелось посмотреть именно на тренды во времени, но для этого надо иметь ежедневные срезы.
Вручную ежедневно обновлять данные не комильфо - надо автоматизировать. Здесь случилась коллаба с разработчиком Никитой Ивановым. Думали как можно сделать. Мне казалось что достаточно запускать парсеры по условному крону и складывать данные в базу данных. Но Никита придумал и сделал полноценную систему с Airflow, облачным PostgreSQL, проверками, возможностью автоматического экспорта в Google Sheets алертингом в Телеграм. Получилось действительно круто!
Про то как и что делал, Никита описал у себя в канале. Го читать Никиту в его канале 'Joni in Web'.
В итоге, сейчас у нас есть система сбора данных открытых вакансий Getmatch. В 8 утра скрипты собирают все вакансии за полный вчерашний день и складывают в базу. Кроме этого, собираются навыки/инструменты по каждой вакансии и подтягивается актуальный курс валют с сайта Центробанка. Курс валют нужен для перевода в рубли валютных зарплат.
В дашборд по зарплатным вилкам добавились:
- Временные тренды по вакансиям
- Открытые и закрытые вакансии в конкретный день
- Таблица вакансий с лого компаний, где визуализированы зарплатные вилки. Можно из дашборда переходить на страницу вакансии
Сейчас можем считать время активности вакансий, видеть тренды в конкретных разрезах и ещё много интересного. В публичном дашборде несколько дней: 8 последних дней и несколько прошлых снепшотов с осени. Подключение к Постгресс. Для обновления публичного даша нужен экспорт в Google Sheets (ограничение Tableau Public) - это следующий этап.
❓ Для чего это всё?
Пока я не видел ни одного нормального публичного инструмента анализа зарплат в IT. Очень сложно ответить на вопрос: 'Сколько сейчас стоит разработчик?'. Просто потому что много факторов, влияющих на ЗП. Анализ ЗП - это либо статистика одной платформы (hh, например), либо опросы в каких-то сообществах.
Проблема опросов в том, что они нерелевантны в большинстве случаев. Большинство IT профи из моего круга общения никогда не проходили опросы - им это неинтересно. Я тоже никогда не проходил, даже слабо представляю кто и где это проводит.
❗️ Поэтому, мы собираем данные вакансий и делаем инструмент анализа.
⚡️ Что дальше?
У нас есть парсер, и настроен ETL процесс сбора данных в БД по другой известной платформе с IT вакансиями. Данные платформы подтягиваются в дашборд, и можно сравнивать вакансии разных платформ - там очень много интересного (даш пока непубличный). Есть проблемы унификации данных разных платформ - это то, c чем помогает ML. Про это и следующие этапы проекта обязательно расскажем и напишем.
В конце осени я рассказывал про парсинг IT вакансий сервиса Getmatch и глобального сервиса Glassdoor. Интересно что дашборд по вакансиям Getmatch и зарплатным вилкам вызвал живой интерес, он до сих пор просматривается - уже более 11 000 просмотров. Его я обновлял раз в две недели - тогда казалось что это нормальный диапазон мониторинга вакансий. На самом деле, за 2 недели может очень много поменяться - закрываются и открываются новые вакансии на сайте достаточно шустро. Динамика по конкретным компаниям или направлениям должна отражать веяния рынка IT. Поэтому, хотелось посмотреть именно на тренды во времени, но для этого надо иметь ежедневные срезы.
Вручную ежедневно обновлять данные не комильфо - надо автоматизировать. Здесь случилась коллаба с разработчиком Никитой Ивановым. Думали как можно сделать. Мне казалось что достаточно запускать парсеры по условному крону и складывать данные в базу данных. Но Никита придумал и сделал полноценную систему с Airflow, облачным PostgreSQL, проверками, возможностью автоматического экспорта в Google Sheets алертингом в Телеграм. Получилось действительно круто!
Про то как и что делал, Никита описал у себя в канале. Го читать Никиту в его канале 'Joni in Web'.
В итоге, сейчас у нас есть система сбора данных открытых вакансий Getmatch. В 8 утра скрипты собирают все вакансии за полный вчерашний день и складывают в базу. Кроме этого, собираются навыки/инструменты по каждой вакансии и подтягивается актуальный курс валют с сайта Центробанка. Курс валют нужен для перевода в рубли валютных зарплат.
В дашборд по зарплатным вилкам добавились:
- Временные тренды по вакансиям
- Открытые и закрытые вакансии в конкретный день
- Таблица вакансий с лого компаний, где визуализированы зарплатные вилки. Можно из дашборда переходить на страницу вакансии
Сейчас можем считать время активности вакансий, видеть тренды в конкретных разрезах и ещё много интересного. В публичном дашборде несколько дней: 8 последних дней и несколько прошлых снепшотов с осени. Подключение к Постгресс. Для обновления публичного даша нужен экспорт в Google Sheets (ограничение Tableau Public) - это следующий этап.
❓ Для чего это всё?
Пока я не видел ни одного нормального публичного инструмента анализа зарплат в IT. Очень сложно ответить на вопрос: 'Сколько сейчас стоит разработчик?'. Просто потому что много факторов, влияющих на ЗП. Анализ ЗП - это либо статистика одной платформы (hh, например), либо опросы в каких-то сообществах.
Проблема опросов в том, что они нерелевантны в большинстве случаев. Большинство IT профи из моего круга общения никогда не проходили опросы - им это неинтересно. Я тоже никогда не проходил, даже слабо представляю кто и где это проводит.
❗️ Поэтому, мы собираем данные вакансий и делаем инструмент анализа.
⚡️ Что дальше?
У нас есть парсер, и настроен ETL процесс сбора данных в БД по другой известной платформе с IT вакансиями. Данные платформы подтягиваются в дашборд, и можно сравнивать вакансии разных платформ - там очень много интересного (даш пока непубличный). Есть проблемы унификации данных разных платформ - это то, c чем помогает ML. Про это и следующие этапы проекта обязательно расскажем и напишем.