Naukri Jobs Scraper & API - Salary, Experience, Last 24 Hours

Naukri 职位抓取器与 API - 薪资、经验、最近 24 小时

Naukri 职位抓取器与 API：实时搜索印度最大的招聘网站 naukri.com，可按职位名称、城市、工作年限、以十万卢比为单位的薪资、远程或混合办公方式以及发布日期筛选，并获取每个职位的名称、公司、地点、要求的经验、薪资、关键技能、公司评分、发布日期和链接，按最新优先排序，也包含实习和现场招聘职位。启用完整详情后，还可获取职位描述、职位类型、部门、职能、行业、学历要求和目前的申请人数。

无需登录或 API 密钥，即可通过 Apify Console、Apify API、Python、JavaScript、n8n、Make 或 AI Agent 将其用作 Naukri API、naukri.com 职位抓取器或每日印度职位信息流，并导出为 JSON、CSV 或 Excel。每一行的职位名称都包含你输入的词语，输入 Bangalore 可找到 Bengaluru 的职位，粘贴 Naukri 搜索链接则会保留其中的筛选条件。作为 Apify Actor 提供。按默认内存配置，每个职位收费 $0.000017，启用完整详情后每个职位收费 $0.000037，每次运行启动收费 $0.0025。

它能做什么？

• 实时搜索整个 Naukri。 约有 690,000 个在招职位（截至 2026-11-08 为 692,506 个），在运行时从 Naukri 自己的搜索中读取，并按最新优先排序。
• 职位名称匹配。 Naukri 的关键词搜索也会返回只在技能或文本中提及搜索词的职位：在它为 python developer 返回的 37,872 个职位中，最新职位里只有 4% 到 9% 的职位名称同时包含这两个词。此 Actor 仅保留职位名称中包含所有搜索词的职位；启用更广泛的匹配（searchDescriptions）则可获取 Naukri 的全部搜索结果。
• 每行都包含薪资、经验和关键技能。 Naukri 会在 52% 到 69% 的职位中显示薪资（2026-11-08 的四次抽样），格式既包括 Naukri 的原始文本（“15-24 Lacs PA”），也包括以印度卢比计的年薪数字。经验既以文本形式提供，也提供最少年限和最少年限，99% 的职位都包含关键技能。
• 两个发布日期。 postedAt 是 Naukri 显示的日期，雇主重新发布职位时会更新为当前日期；firstPostedAt 是 Naukri 首次列出该职位的日期。Naukri 最新的 500 个职位中，有 30% 首次发布于至少一周前。
• 使用人们习惯的输入方式设置 Naukri 自带筛选条件。 经验年限（3、2-5 这样的范围，或 5+）、最低薪资（10 表示 10 LPA）、办公室办公、混合办公或远程办公、公司类型（初创公司、MNC、Govt/PSU）、发布方是公司还是顾问，以及最近 24 小时到 30 天。
• 支持各种地点名称。 Bangalore 或 Bengaluru、Gurgaon 或 Gurugram、Bombay 或 Mumbai、州名（Karnataka 或 KA）、覆盖整个首都地区的 Delhi NCR、印度或海外国家。
• 检查职位链接。 粘贴 Naukri 职位链接或 12 位职位 ID，即可查看每个职位当前是否仍开放。

它与其他 Naukri 抓取器有何不同？

• 职位名称与输入内容匹配。 使用最多的三个 Naukri Actor 会将关键词传给 Naukri，并直接返回其搜索结果（memo23 额外提供可选筛选，可匹配职位名称、公司或描述中的任意词语）：按日期排序时，Naukri 对 python developer 的搜索结果以 ServiceNow、AWS 全栈和 Java 职位开头，因为它的搜索也会读取关键技能和文本。这里的每一行职位名称都包含所有搜索词，因此 100 行就是 100 个 Python developer 职位。
• 一次运行可搜索多个职位名称和地点。 在同一表单中输入 sales manager 和 operations executive，以及 Mumbai 和 Pune；排名靠前的 Actor 一次只能接受一个关键词和一个地点。
• 每行都可识别重新发布的职位。 firstPostedAt 根据职位 ID 确定，因此雇主今天重新发布的两个月前的职位会被标识出来。
• 简洁、扁平的数据行。 薪资以数字表示，评分和评论数分别作为两个字段，地点以文本表示，技能以列表表示；无需处理嵌套的公司或 AmbitionBox 对象。
• 保留你原样创建的搜索链接。 粘贴 naukri.com 搜索链接后，会保留其中的关键词、地点、经验、时间范围、办公方式、薪资范围、公司类型和公司名称。
• 返回数量与你要求的完全一致。 职位数量（maxJobs）就是你最终获得的行数，按最新优先排序，并按返回的行数收费。

何时适合使用？

• 求职者和招聘网站： 每天早晨获取按职位名称、城市、经验和薪酬筛选的新职位，并显示薪酬，标记重新发布的职位。
• 招聘人员和人力资源公司： 查看目前有哪些公司在招聘某个职位、要求什么经验和薪酬，以及哪些公司发布职位最多。
• 销售和市场研究： 将按职能或城市招聘的公司视为采购意向信号，并查看其评分和规模。
• 数据团队和 AI Agent： 通过 API 或 MCP 获取印度职位的整洁数据流。

抓取 Naukri 职位需要多少钱？

按事件付费：每 1,000 个职位收费 $0.017；包含完整详情时，每 1,000 个职位收费 $0.037；此外，按默认的 512 MB 内存，每次运行收费 $0.0025。Apify 每月免费的 $5 额度可覆盖约 119,000 个职位，分为每次 100 个职位的多次运行。平台使用费已包含在内，无月费。

事件	价格	收费时机
职位	$0.000017	保存一个职位，或检查一个已关闭或未找到的链接
带详情的职位	$0.000037	保存一个启用了完整详情的职位
运行启动	每 GB 内存 $0.0025	运行启动时由 Apify 收费：最多 1 GB 收取一次，每增加 1 GB 再收取一次，因此默认 512 MB 收费 $0.0025

Naukri Jobs Scraper 的 Apify Store 页眉显示的是最低折扣档价格，即 GOLD 价格：每 1,000 个职位 $0.012。FREE 和 BRONZE 用户（Apify 的 Free 和 Starter 套餐）每个职位支付 $0.000017；启用完整详情时，FREE 用户支付 $0.000037，BRONZE 用户支付 $0.000035。SILVER（Scale）套餐支付 $0.000014 和 $0.000028，GOLD（Business）及企业套餐支付 $0.000012 和 $0.000022。每个价格表示在相应套餐下，该行项目按 Apify 自身费率计算的费用，以 Apify 运行记录为准；此外，Free 和 Starter 套餐加价 150%，Business 套餐加价 110%。每个套餐的运行启动费用都是固定费用，按每 GB 内存 $0.0025 收取，且不会显示在页眉中。

运行（Free 和 Starter 价格，默认内存）	费用
最新的 100 个职位	$0.0042
带完整详情的 100 个职位	$0.0062
1,000 个职位	$0.020
15,000 个职位（Naukri 单次搜索显示的职位上限）	$0.26

与其他 Naukri 抓取工具相比，价格如何？

在 Apify Store 上，标题中包含 Naukri（naukri.com，不仅限于 NaukriGulf）且过去 30 天内用户数达到 40 或以上的所有 Actor，来自 Store 自身于 2026-11-08 对 naukri 的搜索结果（读取了 200 个 Actor），按用户数排序。免费套餐价格取自各 Actor 当前的定价。

Actor	30 天用户数	每个职位	启动费用	输入
valig/naukri-jobs-scraper	2,799	$0.0004，每行均含详情	$0.001	一个关键词和一个地点，Naukri 筛选条件使用代码
muhammetakkurtt/naukri-job-scraper	1,133	$0.0015，详细信息版 $0.003	$0.001	一个关键词或一个搜索 URL，Naukri 筛选条件均使用 ID，也支持 NaukriGulf
blackfalcondata/naukri-jobs-feed	736	$0.00039	$0.001	关键词、筛选条件、增量模式、通知
memo23/naukri-scraper	242	$0.0008，额外数据另加 $0.001	$0.001	关键词或起始 URL，也支持 NaukriGulf、雇主邮箱
getascraper/india-job-inventory-feed	215	$0.00199	$0.00005	一个 Feed 中包含 12 个印度招聘网站
themineworks/naukri-jobs	134	$0.0014	$0.005	关键词、浏览器预热、Apify 代理
epicscrapers/naukri-scraper	49	$0.004，含详情时 $0.008	$0.01	关键词
thirdwatch/naukri-jobs-scraper	46	$0.0015	$0.00005	Naukri 和 NaukriGulf，60 多个字段
themineworks/india-jobs-mcp	43	每次 Naukri 搜索 $0.035	无	提供 14 个工具的 MCP 服务
此 Actor	新	$0.000017，含详情时 $0.000037	每 GB $0.0025	职位名称、地点和 Naukri 筛选条件，实时获取

其他工具价格更低的情况：此 Actor 的运行启动费用为 $0.0025，高于其他所有工具（$0.001 或更低），因此，单职位运行在大多数工具上成本更低；运行少于 4 到 8 个职位时（取决于套餐，且需包含完整详情），使用 valig 或 blackfalcondata 成本更低。从单次运行 8 个职位开始，此 Actor 在所有套餐中的成本最低，且单职位成本也最低，无论是否包含完整详情。其他工具功能更丰富的情况：muhammetakkurtt、memo23 和 thirdwatch 也会读取 NaukriGulf；muhammetakkurtt 会通过 ID 提供所有 Naukri 筛选条件（行业、部门、职位、学历、顶级公司）；memo23 会添加雇主邮箱；blackfalcondata 会提供增量模式以及 Telegram、Slack 和 webhook 警报。

它接受哪些输入？

无需填写任何内容。输入职位名称并点击 Start，或在表单留空时点击 Start，即可获取各类最新职位。

字段	作用
要查找的职位名称（searchTerms）	每行一个。职位名称包含所有关键词时即匹配：frontend 也会匹配 Front-End。粘贴 Naukri 搜索链接也可以，并会保留其中的筛选条件
职位所在地（location）	城市、州或国家：Bangalore、Delhi NCR、Karnataka、Dubai。新旧城市名称均可使用。India 会保留印度境内的所有职位。单独填写 Remote 会查找远程职位；与城市一起填写则不会产生影响
远程或办公室（workType）	remote、hybrid 或 onsite（办公室办公），以 Naukri 对每个职位的标注为准
发布时间（postedWithin）	24 hours、3、7、15 或 30 days（默认值）、any time，或自定义时长，例如 48 hours
工作经验（experienceYears）	你的工作年限：3、范围（例如 2-5）、5+ 或 fresher。按照 Naukri 的 Experience 筛选条件，保留经验范围与你填写的年限有重叠的职位；实习职位未注明经验要求，因此会被排除
最低薪资（minSalaryLakhs）	年薪（单位为 lakh）：10 即 10 LPA。也会统计雇主填写但 Naukri 隐藏的薪资
公司类型（companyType）	foreign-mnc、indian-mnc、mnc、corporate、startup、unicorn、govt-psu 或 others
发布者（postedBy）	company 或 consultant
职位数量（maxJobs）	要获取的职位数量，按最新发布排序：默认值为 100，0 表示获取所有匹配职位（Naukri 每次搜索最多显示 15,000 个职位）
完整详情（includeDetails）	添加职位描述（文本和 HTML）、职位类型、部门、职位角色、行业、学历要求、申请人数、雇主网站和申请链接
排除关键词（excludeTerms）	排除职位名称中包含这些关键词的职位，例如 senior 或 intern
职位类型（employmentType）	full-time、part-time、contract、intern 或 temporary。实习职位来自 Naukri 的实习搜索；其他类型则从各职位页面读取，每次运行最多检查 300 个职位
扩大匹配范围（searchDescriptions）	获取 Naukri 自身搜索找到的所有职位，包括在技能或文本中包含关键词的职位
仅限这些公司（companies）	按 Naukri 上的写法填写公司名称（Infosys、Accenture）、公司页面链接或 companySlug
要检查的职位链接（jobUrls）	Naukri 职位链接或 12 位职位 ID。用于检查职位是否仍在招聘，而非进行搜索
连接（proxyConfiguration）	默认关闭。只有在运行结果显示 Naukri 拒绝了当前地址时，才启用 Apify Proxy

输入示例：

{
  "searchTerms": ["python developer", "django developer"],
  "location": ["Bangalore", "Pune"],
  "experienceYears": "3",
  "minSalaryLakhs": 8,
  "postedWithin": "7 days",
  "maxJobs": 100
}

输出是什么样的？

每个职位一行，按发布时间从新到旧排列。以下是 2026-11-08 02:28 UTC 在本地运行的结果：在班加罗尔搜索 Python developer，13 秒内保存了 100 个职位。一个职位如果涉及多个城市，location 会显示第一个城市，其他城市显示在 otherLocations 中，因此一个也在班加罗尔招聘的海得拉巴职位，会被视为班加罗尔匹配项。

职位名称（title）	公司名称（company）	主要地点（location）	远程或办公室（workType）	要求的经验（experience）	显示的薪酬（salary）	发布日期（postedAt）
Python Developer Lead	Hexaware Technologies	Hyderabad	hybrid	7-12 Yrs		2026-11-07
Senior Backend Developer-Python (Immediate joiners & F2F Interview)	Choice Consultants	Bengaluru(HSR Layout)	onsite	4-6 Yrs	12-15 Lacs PA	2026-11-06
Python AWS developer	Virtusa	Hyderabad	onsite	8-12 Yrs		2026-11-06
Python Fullstack Developer	Infosys	Hyderabad	hybrid	5-8 Yrs		2026-11-06
Python developer	CGI	Hyderabad	onsite	3-10 Yrs	15-24 Lacs PA	2026-11-06

一行 JSON：

{
  "title": "Python developer",
  "company": "CGI",
  "location": "Hyderabad",
  "otherLocations": ["Chennai", "Bengaluru"],
  "workType": "onsite",
  "employmentType": null,
  "department": null,
  "salary": "15-24 Lacs PA",
  "postedAt": "2026-11-06T05:28:45Z",
  "jobUrl": "https://www.naukri.com/job-listings-python-developer-cgi-hyderabad-chennai-bengaluru-3-to-10-years-061126009900",
  "applyUrl": "https://www.naukri.com/job-listings-python-developer-cgi-hyderabad-chennai-bengaluru-3-to-10-years-061126009900",
  "status": "open",
  "platform": "naukri",
  "companySlug": "cgi-jobs-careers-217",
  "companyWebsite": null,
  "jobId": "061126009900",
  "checkedAt": "2026-11-08T02:27:48+00:00",
  "experience": "3-10 Yrs",
  "experienceMin": 3,
  "experienceMax": 10,
  "skills": ["AWS", "Python", "Development", "MongoDB", "NoSQL", "Python Development"],
  "salaryMin": 1500000,
  "salaryMax": 2400000,
  "salaryCurrency": "INR",
  "salaryPeriod": "year",
  "firstPostedAt": "2026-11-06",
  "companyRating": 4.0,
  "companyReviews": 6114,
  "vacancies": 2,
  "walkIn": false,
  "summary": "Troubleshoot issues related to application deployment,data modeling,query optimization etc. Job Requirements : . 3-10 years of experience in developing Python applications on AWS cloud platform\nExperience with containerization using Docker or Kubernetes is a plus",
  "companyLogo": "https://img.naukimg.com/logo_images/groups/v1/1402790.gif",
  "industry": null,
  "role": null,
  "roleCategory": null,
  "education": null,
  "applicants": null,
  "views": null,
  "postedBy": null
}

完整详情会填入 employmentType、department、companyWebsite、industry、role、roleCategory、education、applicants、views 和 postedBy，并添加 description、descriptionHtml、reference、city、region（州）和 country；对于 Naukri 从公司招聘网站转载的职位，大约每 9 个中有 1 个的 applyUrl 会变成雇主自己的职位页面。检查后发现已关闭的链接，会返回其 status 和链接，其他字段则为空。每次运行还会写入一条 OUTPUT 记录：Naukri 列出的职位数、匹配并保存的职位数、关于如何读取输入的说明，以及发起的调用。

速度有多快？

几秒钟。2026-11-08 在 Apify 上使用默认的 512 MB 时：打开时显示的表单（最新的 100 个职位）耗时 8 秒，python developer 耗时 21 秒（11 次调用），在 Bangalore 搜索 2-5 年经验的 python developer 耗时 31 秒（24 次调用），在 Pune 搜索 java developer 并设置最低薪酬和公司类型耗时 4 秒，搜索 1,000 个销售职位耗时 25 秒（18 次调用，每秒 40 个职位，使用 69 MB 内存），获取 100 个职位的完整详情耗时 35 秒（105 次调用），搜索 20 个实习职位耗时 4 秒。同一项 python developer 搜索在 1 GB 时耗时 18 秒，在 2 GB 时耗时 16 秒，成本分别高出 31% 和 97%，因此默认值仍为 512 MB。Naukri 的搜索结果每页有 100 个职位，按发布时间从新到旧排列；较少见的职位名称需要搜索更多页，因为 Naukri 的结果也包含只提到这些词的职位。

常见问题

使用的是哪个发布日期？

Naukri Jobs Scraper 使用 Naukri 显示并据此排序的日期 postedAt，用于排序以及“最近发布”（postedWithin）筛选，因此结果与 Naukri 自己的“1 Day Ago”一致。雇主可以重新发布职位，这会将该日期更新为当前时间：2026-11-08 最新的 500 个职位中，30% 首次发布于至少一周前，19% 首次发布于至少一个月前。firstPostedAt 会保留 Naukri 首次列出每个职位的日期，该日期从其 12 位 ID 中读取，ID 以该日期开头（检查的 887 个职位均为 887 个：日期有效，且从不晚于 postedAt）。只保留两个日期接近的记录，即可排除重新发布的职位。

为什么我获取到的职位比 Naukri 显示的少？

Naukri 会统计职位名称、关键技能或正文中包含搜索词的所有职位：2026-11-08 搜索 python developer 得到 37,872 个，其中最新职位里有 4% 到 9% 的职位名称同时包含这两个词。Naukri Jobs Scraper 只保留职位名称中包含所有搜索词的职位；对于重复发布的职位（公司、名称、地点、经验和薪酬均相同），只保留一条，即最新发布的那条。勾选 Wider match（searchDescriptions），即可获取 Naukri 搜索找到的所有职位。如果某次运行没有保存任何职位，会说明原因：Naukri 在你的其他筛选条件范围内找不到包含搜索词的职位；或者某一个筛选条件排除了包含搜索词的职位（“783 个职位包含你的搜索词，但不符合其他筛选条件：仅经验年限这一条件就排除了 783 个”），并说明如何放宽筛选条件。

地点是如何处理的？

Naukri Jobs Scraper 会按照人们输入的方式读取地点：Bangalore 和 Bengaluru、Gurgaon 和 Gurugram、Bombay 和 Mumbai 都能找到相同的职位；输入州名（Karnataka 或 KA）可以找到该州城市中的职位，地点名称取自 Naukri 自己的 5,810 个印度城市列表，也采用 Naukri 职位中显示的名称（Bhubaneswar、Nashik、Tumakuru、New Delhi、Mumbai Suburban），因此，在 2026-11-08 读取的 3,981 个职位中，5,820 个地点有 5,780 个找到了对应的州或国家；输入 Delhi NCR 可以找到 Delhi、Noida、Gurugram、Ghaziabad 和 Faridabad 的职位；输入 India 则会保留印度境内的所有职位。输入境外国家（United Arab Emirates）可以找到地点名称中包含该国家的职位；Naukri 通常只写城市名称（Dubai），所以也要输入城市名。Naukri 上可远程工作的职位会将 Remote 标为地点，因此，在远程或办公室（workType）中选择 remote，即可获取远程职位；也可以在职位地点（location）中单独输入 Remote。在城市旁边输入 Remote 不会改变结果：仍会返回该城市所有工作类型的职位，运行信息也会说明这一点。

如何只获取薪资高于指定金额的职位？

在最低年薪（minSalaryLakhs）中输入以 lakh 为单位的最低年薪：输入 10 会保留年薪为 10 LPA 或更高的职位。Naukri Jobs Scraper 会将其传给 Naukri 的薪资筛选器，该筛选器也会判断雇主已填写薪资但选择不显示的职位，并排除任何显示薪资低于该金额的职位。Naukri 上超过一半的职位会显示薪资。

需要登录或 API 密钥吗？

Naukri Jobs Scraper 不需要登录 Naukri，也不需要 API 密钥：它读取的是任何访客的浏览器都能访问的公开搜索页面和职位页面。你只需要一个 Apify 账号。

它能在 Apify 免费套餐上运行吗？

Naukri Jobs Scraper 可以在 Apify 免费套餐上运行，默认使用 512 MB 时，每个职位收费 $0.000017，启动每次运行另收 $0.0025。每月 $5 的免费额度，在每次运行获取 100 个职位、每次运行收费 $0.0042 的情况下，大约可以获取 119,000 个职位。

应该多久运行一次？

每天运行一次 Naukri Jobs Scraper，就能让职位信息保持最新：将发布时间（postedWithin）设为 24 hours，并将职位数量（maxJobs）设为 0，即可获取当天符合你的职位名称和地点条件的所有职位。在 Apify Console 的 Schedules 下设置计划任务，并按 jobId 匹配记录，以跳过已有职位。

如果 Naukri 拒绝了这次运行，会发生什么？

Naukri 会限制同一个地址的请求量：在 2026-11-08 的测试中，一个地址在几分钟内收到数百次请求后，数分钟到数小时内会返回“recaptcha required”；一个地址的职位页面被拒绝访问超过 7 小时，但搜索仍有响应。获取 100 个职位的运行会发出 2 到 24 次请求，另外每个职位的详细信息还会各发出一次请求，因此很少会触及限制：2026-11-08 在 Apify 地址上进行的 11 次运行共发出 241 次请求，其中 130 次用于获取职位详细信息，没有一次被拒绝。不过，Apify 上的运行会共用地址。遇到这种情况时，Naukri Jobs Scraper 会重试，保留已读取的所有职位，并在消息和 OUTPUT 中说明；如果只有详细信息请求被拒绝，则会保存没有详细信息的职位。如需将运行切换到新的地址，请在连接（proxyConfiguration）中启用 Apify Proxy。

如何获取某家公司的所有职位？

在仅限这些公司（companies）中输入公司名称，名称要与 Naukri 上的写法一致，例如 Infosys 或 Tata Consultancy Services；也可以粘贴该公司的 Naukri 页面链接，然后将职位数量（maxJobs）设为 0。Naukri Jobs Scraper 会在 Naukri 的公司列表中找到该公司，并只读取其职位。

如何检查一组职位链接？

将 Naukri 职位链接或 12 位职位 ID 逐行粘贴到要检查的职位链接（jobUrls）中，而不是进行搜索。Naukri Jobs Scraper 会读取每个职位的页面：仍在招聘的职位会返回所有字段，已过期的职位则会标记为已关闭。Naukri 对已关闭的职位和从未存在过的 ID 会作出相同响应，因此两者都会标记为已关闭。

如何通过 API、Python、JavaScript、n8n 或 AI Agent 调用？

Naukri Jobs Scraper 可通过 Apify API、Python、JavaScript、n8n、Make 或经由 MCP 的 AI Agent 运行。每种方式都需要使用你的 Apify 令牌（Apify Console、Settings、API & Integrations），并以 JSON 格式传入输入，键名对应字段名称，例如 searchTerms 和 maxJobs。

API。 一次调用即可运行此 Actor 并返回其行（Apify 最多等待 300 秒；若要运行数千个职位，请使用下方的客户端）：

curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/anshumanatrey~naukri-jobs-search/run-sync-get-dataset-items" \
  -H "Authorization: Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"searchTerms": ["python developer"], "location": ["Bangalore"]}'

Python（pip install apify-client）：

from apify_client import ApifyClient

client = ApifyClient("<YOUR_APIFY_TOKEN>")
run = client.actor("anshumanatrey/naukri-jobs-search").call(run_input={"searchTerms": ["python developer"]})
for row in client.dataset(run.default_dataset_id).iterate_items():  # apify-client 3+; on 2.x use run["defaultDatasetId"]
    print(row["title"], row["company"], row["location"], row["experience"], row["salary"], row["jobUrl"])

JavaScript（npm install apify-client）：

import { ApifyClient } from 'apify-client';

const client = new ApifyClient({ token: '<YOUR_APIFY_TOKEN>' });
const run = await client.actor('anshumanatrey/naukri-jobs-search').call({ searchTerms: ['python developer'] });
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
for (const row of items) console.log(row.title, row.company, row.location, row.experience, row.salary, row.jobUrl);

n8n 和 Make。 在 n8n 中，添加 Apify 节点，选择 Run an Actor and get dataset，选中此 Actor 并粘贴输入 JSON：返回的行会成为 n8n 项目。在 Make 中，Apify 应用的 Run an Actor 和 Get Dataset Items 模块也能完成相同操作。

AI Agent（MCP）。 将 https://mcp.apify.com?tools=anshumanatrey/naukri-jobs-search 添加到你的 MCP 客户端，并使用 Apify 登录；或者发送 Authorization: Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>。Agent 会将此 Actor 作为工具，并通过 JSON 键名查看每个输入字段。

已关闭的职位会收费吗？

Naukri Jobs Scraper 仅在你粘贴已关闭职位的链接进行检查时收费。搜索只会返回开放职位；如果粘贴的链接经检查发现职位已关闭，也会产生一条 Job 记录，因为该职位已经过检查并返回结果。

使用是否合法？

Naukri Jobs Scraper 会读取公开的职位信息，也就是任何访客无需登录即可查看的页面。它与 Naukri 或 Info Edge 没有关联。你需自行负责数据的使用方式，包括遵守 Naukri 的条款以及适用于你的隐私法律。

限制

• Naukri 每次搜索最多显示 15,000 个职位（150 页，每页 100 个）。如果搜索时未填写关键词、地点或公司，则会读取过去 30 天发布的职位，因为 Naukri 返回整个列表的结果并不稳定（连续调用 4 次，职位数分别为 511,439 至 692,506）；Naukri 所有职位中最新的 15,000 个都发布于两天以内。
• Naukri 的列表不会为实习职位提供发布日期，因此其 postedAt 是该职位首次列出的日期（根据其 ID 得出）。Naukri 按照较晚的重新发布日对实习职位排序，但不会显示该日期，因此重新发布的实习职位在此处的排名可能低于 Naukri 上的排名（2026-11-08 时，Naukri 最新的 20 个市场营销实习职位中有 2 个属于这种情况）。完整详情中会显示实际日期。
• 职位类型仅显示在职位自己的页面上，实习职位除外，因为 Naukri 会在列表中标记实习职位。选择全职、兼职、合同或临时职位时，会打开标题匹配的每个职位，每次最多 300 个。
• 公司类型和职位发布者是 Naukri 自己的筛选条件；列表中不会显示这些信息，因此此处不会再次检查（职位发布者会随完整详情一起提供）。
• Naukri 会限制每个地址的请求次数；如果运行被拒绝，会保留已读取的内容并说明原因（见上文）。获取完整详情时，每个职位都要单独调用一次，因此大型运行在包含详情时会更快达到限制。
• 大约一半到三分之二的职位会显示薪酬；其余职位会显示“未披露”。
• 如果你填写了经验年限（experienceYears），未注明经验要求的职位就会被排除。Naukri 上的实习职位都属于这种情况：其列表均标明无经验要求（2026-11-08 时，32 个实习职位中有 32 个如此；相比之下，其余 3,987 个职位均注明了经验范围），因此在职位类型（employmentType）中选择实习职位时，请将经验年限留空。
• 对于 Naukri 未标注国家/地区的海外地点（如 Dubai、London），记录中不会包含国家/地区：选择 India 不会包含这些职位，而输入国家/地区名称也无法找到它们，因此请填写城市名称。如果某个城市区域不在 Naukri 的城市列表中（如 Powai、Koramangala），也不会显示州名，因此按州搜索不会找到该职位，除非职位也注明了城市；按地点本身搜索则可以找到。
• 同一家公司在同一地点发布的职位，如果经验要求和薪酬相同，则只会返回一次，并保留最新发布的职位。
• 职位名称和描述均由雇主撰写，几乎全部为英文。

谁在维护？

由 Anshuman Atrey（@AnshumanAtrey）构建并维护，他在 Apify Store 上发布了一系列数据和 OSINT 工具。如需申请功能或报告错误，请通过 LinkedIn 联系（最快），在 GitHub 仓库中提出问题，或通过 atrey.dev 联系。

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想了解公司背后的人员：LinkedIn Profile Finder 可通过电子邮件地址查找公开的 LinkedIn 个人资料。

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• Apify Store：https://apify.com/anshumanatrey/naukri-jobs-search
• GitHub 仓库：https://github.com/AnshumanAtrey/naukri-jobs-search（MIT 许可证，参见 LICENSE）
• 背后的引擎：https://github.com/AnshumanAtrey/ats-jobs-engine

最后更新

2026-11-08（版本 1.0）