Una publicación de r/hiringcafe intentó filtrar trabajos por 'pruebas a/b O crecimiento O CRO' dentro de la descripción completa del trabajo y no obtuvo resultados. Esto realiza la misma búsqueda booleana a través de la búsqueda de Scavio + filtrado LLM.
Requisitos previos
- Clave API de Scavio
- Clave API de LLM
- Una lista de dominios de páginas de carrera de destino (o use Scavio idiotas genéricamente)
Guia paso a paso
Paso 1: Defina los criterios booleanos como una lista
Inglés sencillo, analizable por máquina.
JavaScript
// criteria = ['a/b testing', 'growth', 'conversion rate optimization', 'CRO']
// roles = ['software engineer', 'product manager', 'growth engineer']Paso 2: Generar idiotas de Scavio por criterio
Producto cruzado de rol × criterio × geografía.
Text
// 'site:lever.co "<role>" "<criterion>" "<location>"'
// 'site:greenhouse.io "<role>" "<criterion>"'
// 'site:jobs.<company>.com "<role>" "<criterion>"'Paso 3: Ejecute Scavio por idiota
Recopile URL + fragmentos.
Text
// POST https://api.scavio.dev/api/v1/search
// Body: { query: dork }
// Collect organic_results.link + snippetPaso 4: Por URL: Scavio /extract o LLM-on-snippet
Verificar que el criterio esté en el JD.
Text
// For top 50 URLs: scavio_extract for full job description
// LLM: 'Does this JD contain ANY of [a/b testing, growth, CRO]? Return JSON { match: bool, criteria_found: [...] }'Paso 5: Filtrar por coincidencias verdaderas
Deje caer fragmentos de falsos positivos.
Text
// Snippet match without full-JD verification = noise.Paso 6: Salida: lista clasificada con etiquetas encontradas según criterios
Filtro de usuario final.
Text
// CSV / JSON: { title, company, location, salary?, url, criteria_found: [...] }Ejemplo en Python
Python
# Per-search: 5-10 dorks × 1 Scavio + 50 URL extractions × 1 LLM = ~$0.50-2 per boolean search batch.Ejemplo en JavaScript
JavaScript
// Same in TS.Salida esperada
JSON
Working boolean job search returning real matches across multiple ATS sources, criterion-tagged.