Агентные кейсы
Исследования

Возраст открытых вакансий в Stripe, Figma и других IT-компаниях, замер агентом Company Jobs Finder

Агент с инструментом Company Jobs Finder прочитал по 25 открытых вакансий в пяти IT-компаниях и посчитал, сколько висит каждая. Больше всего старых вакансий у Figma, там 21 из 25 открыты дольше 60 дней.

Сделано со своим агентом


Что сделали

Агент работал через инструмент Company Jobs Finder. Он находил у каждой компании доску вакансий на Greenhouse и через её публичный API брал дату первой публикации для первых 25 вакансий в списке. Так он прошёл Stripe, Airbnb, Figma, Databricks и Anthropic и посчитал возраст каждой вакансии. Ключ доступа не нужен. Вакансии можно отфильтровать по ключевому слову, локации и удалённой работе.

Что получилось

У Figma 21 вакансия из 25 открыта 60 дней и дольше, медианный возраст 269 дней. У Stripe таких вакансий 7, у Airbnb 8, у Databricks 13, у Anthropic 9. Самая старая вакансия нашлась у Databricks, она висит 1 031 день.

На что обратить внимание

В выборку попали только первые 25 вакансий в том порядке, в каком их показывает сама доска. Повторная публикация обнуляет возраст вакансии. Поэтому старые вакансии ещё не доказывают, что это вакансии-призраки.

Пояснение

Greenhouse это система найма, через которую многие IT-компании публикуют вакансии. Вакансиями-призраками называют объявления, которые висят на сайте, хотя компания на самом деле никого не ищет.

Кому пригодится

Тем, кто ищет работу в IT-компаниях и хочет отсеять давно висящие вакансии, и тем, кто изучает рынок найма.

Попробуйте сами

Для каждой из этих компаний [названия компаний] посмотри страницы с вакансиями и возьми примерно [25] открытых позиций. Выясни, сколько висит каждая вакансия, и посчитай долю тех, что старше [60] дней. Дай таблицу по каждой компании и одно предложение о том, что говорят эти цифры. Остановись, когда выборка будет у каждой компании, и отметь компании, у которых даты публикации найти не удалось.

Нужна помощь с запуском? Вступайте в сообщество AI Pack ↗

Читать оригинал ↗

Источник: tools.openkrill.app ·

Похожие кейсы

Сбор и анализ экономических данных для исследования с Claude Code

Экономист Пол Голдсмит-Пинкхэм показал на вебинарах, как Claude Code находит и чистит данные переписи о домовладении и собирает базу DuckDB из отчётов 10-K. Сырые отчёты за несколько минут стали данными для исследования.

Аналитические отчёты и дашборды с ИИ-агентом для кода через Graphene

Graphene это набор инструментов, который даёт ИИ-агенту для программирования семантический слой и файлы дашбордов. Агент сам делает запросы к хранилищу данных и публикует отчёты с графиками, измеренных результатов источник не приводит.

Свой агент

Конвейер анализа данных из пяти агентов Claude Code, от очистки до сводки для руководства

Аналитик данных Бронсон примерно за пять часов получил от Claude Code пять агентов и оркестратор, которые ведут анализ от очистки данных до итоговой сводки. Сборка прошла 627 тестов и обошлась примерно в $35, на реальных данных её ещё не запускали.