Draup - Global Job Postings Data

**Overview**

Draup’s Global Job Postings dataset provides a comprehensive, real-time view of hiring demand across industries, companies, and geographies. It captures standardized information on job roles, skills, certifications, technologies, compensation signals, and hiring timelines—delivering a clear picture of workforce demand dynamics worldwide.

This dataset empowers talent intelligence teams, workforce planners, and HR strategists to monitor skill shortages, emerging roles, and geographic hotspots for hiring. At the same time, sales and business development teams can use it to identify where companies are investing in talent, detect growth priorities, and align solutions with organizational needs. By linking job postings with business functions, workloads, and pay benchmarks, the dataset bridges hiring signals with strategic business initiatives.

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**Methodology & Quality**

Draup aggregates millions of live and historical job postings from public and proprietary sources. Postings are standardized using Draup’s controlled taxonomies for job roles, business functions, workloads, and skills. Advanced language processing is applied to normalize job titles, interpret raw skills, and translate multi-language postings into consistent formats. Each posting is tagged with metadata such as evidence date, update frequency, and pay bands where available. Data is refreshed on a frequent cadence to ensure both recency and reliability, with continuous improvements to reduce bias, filter duplicates, and maintain quality across regions.

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**Key Tables Include**

- **Job Postings Master**: company identifiers, job titles (standardized and raw), Draup job role mapping, and job type (full-time, contract, remote, etc.).
- **Job Descriptions**: translated job descriptions and consolidated JDs for context.
- **Technology & Skills Signals**: associated tech stacks, core skills, soft skills, and interpreted skills.
- **Role Classification**: functional workloads, business functions, and mapped Draup taxonomies.
- **Qualifications & Requirements**: education, certifications, languages, and minimum experience indicators.
- **Compensation & Benefits**: salary/pay ranges, benefits offered, and perks where disclosed.
- **Metadata & Timing**: posting dates, loaded timestamps, and update records for time-series analysis.

原始信息汇总

Draup - Global Job Postings Data

概述

Draup的全球职位发布数据集提供跨行业、公司和地域的全面实时招聘需求视图。它捕获关于职位角色、技能、认证、技术、薪酬信号和招聘时间线的标准化信息，提供全球劳动力需求动态的清晰图景。

方法论与质量

Draup从公共和专有来源聚合数百万个实时和历史职位发布。发布内容使用Draup的受控分类法进行标准化，涵盖职位角色、业务职能、工作负载和技能。应用高级语言处理来规范化职位标题、解释原始技能，并将多语言发布转换为一致格式。每个发布都标记有元数据，如证据日期、更新频率和可用时的薪酬区间。数据定期刷新以确保时效性和可靠性，并持续改进以减少偏见、过滤重复项并维护跨区域质量。

主要表格

• Job Postings Master：公司标识符、职位标题（标准化和原始）、Draup职位角色映射和职位类型（全职、合同、远程等）。
• Job Descriptions：翻译的职位描述和合并的JD以提供上下文。
• Technology & Skills Signals：关联的技术栈、核心技能、软技能和解释的技能。
• Role Classification：功能性工作负载、业务职能和映射的Draup分类法。
• Qualifications & Requirements：教育、认证、语言和最低经验指标。
• Compensation & Benefits：薪资/薪酬范围、提供的福利和披露的津贴。
• Metadata & Timing：发布日期、加载时间戳和用于时间序列分析的更新记录。

业务需求

• 360度客户视图：提供对目标账户的深度实时洞察，使销售团队能够构建精确的账户计划并推动有效参与。
• 机会识别：通过分析实时账户信号、购买意图和市场变化来发现高倾向销售机会。
• 位置数据丰富：快速比较多个都市的人才可用性、劳动力成本和竞争对手存在。
• 劳动力规划：提供技能差距和劳动力成本的前瞻性视图，以将招聘、再技能培训和预算与明年业务目标对齐。
• 智能人才获取：访问超过7.5亿专业人才库，使用40多个高级参数过滤候选人，并对照同行组织进行基准测试。

使用示例

• 查找招聘客户支持人才的热门公司：识别跨地域、垂直领域、公司规模和各种其他指标积极招聘职位角色的公司。
• 跟踪目标账户的角色级招聘高峰：通过跟踪角色或职能级别的招聘高峰来揭示目标公司内部的人才需求趋势。
• 按角色、位置或技能跟踪竞争对手的招聘动向：通过分析按位置、角色、工作负载和技能的职位发布来跟踪竞争对手的扩张情况。
• 识别在目标重点领域扩张的公司：通过分析跨角色、职能和区域的招聘趋势来识别在关键领域（如云或数据工程）扩张的公司。

类别

• 360度客户视图
• AI & ML
• 分析工具
• 数据工程
• 位置数据丰富

联系信息

• 销售：[e-mail]
• 支持：[e-mail]

刷新频率

每月

时间覆盖范围

最近6个月，按天

地理覆盖范围

全球，按城市

云区域可用性

AWS

• 非洲（开普敦）
• 亚太（雅加达）
• 亚太（孟买）
• 亚太（大阪）
• 45个更多

法律条款

标准

关于Draup, Inc.

Draup是一个为企业HR和销售领导者导航转型而构建的企业代理智能平台。通过将无与伦比的实时全球数据与代理AI相结合，Draup支持跨人才和收入职能的战略决策。