foundit Job Scraper: Indien, Singapur, Malaysia, Indonesien

Holen Sie Stellenanzeigen von foundit.in (früher Monster India) und den Schwesterseiten foundit.sg, foundit.my und foundit.id, eine Zeile pro Job. Der Actor liefert Titel, Firma, Stadt, Gehalt, Erfahrung, Skills, Veröffentlichungsdatum und auf Wunsch die vollständige Beschreibung. Kein Login nötig.

Auf Apify öffnen → Jetzt testen

Preis

$0,0015/Job

Felder

Abdeckung

Indien, Singapur, Malaysia, Indonesien

Was Sie bekommen

Job: ID, Titel, Link zur Anzeige, Beschäftigungsart, Remote-Kennzeichen, Bewerbungs-Link
Firma: Name, Logo, Profil-URL
Ort: Ort, Stadt, Bundesstaat, Land
Gehalt und Erfahrung: Gehaltsspanne, Währung und Zeitraum sowie Jahre an Erfahrung (Gehalt bleibt leer, wenn der Arbeitgeber es nicht angibt)
Details: Beschreibung als HTML, Markdown und Text, Firmenadresse, Aufrufe und vollständige Skills-Liste mit includeJobDetails

Typische Anwendungsfälle

Recruiting: neue Stellen einer Branche oder Stadt in Indien beobachten
Arbeitsmarktanalyse: Nachfrage nach Rollen und Skills auswerten
Jobaggregation: täglich frische Anzeigen für ein eigenes Portal sammeln
Gehaltsvergleich: veröffentlichte Gehaltsangaben nach Rolle und Stadt vergleichen

Eingabe

searchQueries sind die Stichworte, location optionale Städte oder Regionen. country wählt die Seite (in, sg, my oder id, Standard in). sortBy (Standard newest) sortiert nach Datum oder Relevanz, postedWithinDays behält nur neuere Anzeigen (0 = kein Filter). maxResultsPerQuery (Standard 10) und maxResults (0 = kein Gesamtlimit) begrenzen die Menge. Mit includeJobDetails (Standard aus) kommen Beschreibung und Detailfelder dazu.

Beispiel-Eingabe

{
  "searchQueries": [
    "data analyst"
  ],
  "location": [
    "Mumbai"
  ],
  "country": "in",
  "sortBy": "newest",
  "postedWithinDays": 7,
  "maxResultsPerQuery": 50
}

Was das kostet

0,0015 $ pro Job aus den Suchergebnissen, also 1,50 $ pro 1.000 Jobs. Mit includeJobDetails (standardmäßig aus) kostet jeder Job, dessen Detailseite geladen wird, stattdessen 0,0025 $ (2,50 $ pro 1.000); lässt sich eine Detailseite nicht laden, wird der Job mit den Suchdaten zu 0,0015 $ gespeichert. Apify schreibt Konten im Free-Plan 5 $ Plattformguthaben pro Monat gut; damit sind die ersten Läufe gratis. Kein Monatsabo.

Direkt auf Apify ausführen (kein Code)

Klicken Sie oben auf Auf Apify öffnen, um foundit-in-scraper im Browser auszuführen – kein Code, keine Installation. In der Apify-Konsole erhalten Sie:

Test mit einem Klick – füllen Sie das Eingabeformular aus oder fügen Sie das obige JSON-Beispiel in den JSON-Editor ein und klicken Sie auf Start.
Live-Ausgabe – sehen Sie zu, wie Zeilen in eine interaktive Output-Tabelle einfließen, oder wechseln Sie zur rohen JSON- / Log-Ansicht.
Export in jedem Format – Datensatz mit einem Klick als JSON, CSV, XML, Excel, HTML-Tabelle, RSS oder JSONL herunterladen.
Zeitpläne – Actor täglich, wöchentlich, stündlich oder mit benutzerdefiniertem Cron ausführen. Apify übernimmt das Timing und speichert jeden Datensatz-Lauf.
Integrationen & Webhooks – Webhook bei Erfolg/Fehler auslösen oder mit Zapier, n8n, Make, Airbyte, Google Sheets, Slack, S3, Postgres u.v.m. aus dem Actions-Tab verbinden.
Transparente Kosten – exakte Nutzung im Rahmen Ihres Gratiskontingents von 5$/Monat sehen, bevor Sie etwas ausgeben.

Ihren Apify API-Token erhalten

Um diesen Actor aus Ihrem eigenen Code auszuführen, benötigen Sie einen Apify API-Token. In etwa einer Minute erledigt:

Kostenlos bei Apify registrieren (Google, GitHub oder E-Mail).
Gehen Sie zu Einstellungen → Integrationen → API-Tokens.
Klicken Sie auf Neuen API-Token erstellen. Kopieren und geheim halten.

Gratiskontingent: Apify schreibt Ihrem Konto 5$ Plattformnutzung pro Monat gut, keine Kreditkarte erforderlich. Genug, um jeden Actor sinnvoll zu testen. Wie viele Ergebnisse das sind, hängt vom Preis pro Ergebnis des Actors ab.

Aus Code aufrufen

Führen Sie diesen Actor aus jeder Sprache über die Apify-REST-API aus. Ersetzen Sie YOUR_TOKEN durch Ihren API-Token und passen Sie das JSON-Input an.

curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/santamaria-automations~foundit-in-scraper/run-sync-get-dataset-items?token=YOUR_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{}'

// npm install apify-client
import { ApifyClient } from 'apify-client';

const client = new ApifyClient({ token: 'YOUR_TOKEN' });
const run = await client.actor('santamaria-automations/foundit-in-scraper').call({});
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
console.log(items);

# pip install apify-client
from apify_client import ApifyClient

client = ApifyClient('YOUR_TOKEN')
run = client.actor('santamaria-automations/foundit-in-scraper').call(run_input={})
items = list(client.dataset(run['defaultDatasetId']).iterate_items())
print(items)

// dotnet add package Apify.Client
using Apify.Client;

var client = new ApifyClient("YOUR_TOKEN");
var run = await client.Actor("santamaria-automations/foundit-in-scraper").CallAsync(new { });
var items = await client.Dataset(run.DefaultDatasetId).ListItemsAsync();

// Maven: com.apify:apify-client
import com.apify.client.ApifyClient;

ApifyClient client = new ApifyClient("YOUR_TOKEN");
ActorRun run = client.actor("santamaria-automations/foundit-in-scraper").call(Map.of());
List<Map<String,Object>> items = client.dataset(run.getDefaultDatasetId()).listItems();

Mit KI-Agenten verwenden (MCP)

Dieser Actor ist auf dem Apify MCP-Server verfügbar, sodass Sie ihn von jedem MCP-kompatiblen KI-Client aus steuern können – Claude Desktop, Claude.ai, Cursor, VS Code, LangChain, LlamaIndex oder einem eigenen Agent – ohne Code zu schreiben.

https://mcp.apify.com?tools=santamaria-automations/foundit-in-scraper

Beispiel-Prompt nach Verbindung:

"Verwende foundit-in-scraper, um einen Scrape durchzuführen, und liefere mir die Ergebnisse als Tabelle."

Clients mit dynamischer Tool-Discovery (Claude.ai, VS Code) erhalten das vollständige Input-Schema automatisch via add-actor.

Mit No-Code-Plattformen verwenden

Triggern Sie diesen Actor aus Ihrem Automatisierungstool. Alle unten aufgeführten Plattformen können die Apify-API in wenigen Klicks aufrufen — kein Code erforderlich.

Fügen Sie den n8n Apify-Node hinzu (auf n8n Cloud vorinstalliert; auf self-hosted @apify/n8n-nodes-apify installieren).
Setzen Sie Actor auf santamaria-automations/foundit-in-scraper.
Wählen Sie Operation Run Actor and get dataset, fügen Sie Ihr Input-JSON ein und verbinden Sie einen Downstream-Node (Google Sheets, Postgres, Webhook, …).

Erstellen Sie einen neuen Zap mit beliebigem Trigger.
Fügen Sie eine Webhooks by Zapier POST-Action zu https://api.apify.com/v2/acts/santamaria-automations~foundit-in-scraper/run-sync-get-dataset-items?token=YOUR_TOKEN hinzu.
Body: Ihr Input-JSON. Content-Type: application/json.

Erstellen Sie ein neues Szenario.
Fügen Sie ein HTTP-Modul hinzu: URL https://api.apify.com/v2/acts/santamaria-automations~foundit-in-scraper/run-sync-get-dataset-items?token=YOUR_TOKEN, Methode POST, Body raw JSON.
Parsen Sie die Antwort mit einem JSON-Modul, um Items downstream zu iterieren.

Erstellen Sie einen neuen Workflow.
Fügen Sie einen HTTP Request-Schritt hinzu: POST zu https://api.apify.com/v2/acts/santamaria-automations~foundit-in-scraper/run-sync-get-dataset-items?token=YOUR_TOKEN.
Greifen Sie in nachfolgenden Schritten auf steps.http.$return_value zu.

Installieren Sie das API Connector-Plugin.
Fügen Sie eine neue API hinzu: POST https://api.apify.com/v2/acts/santamaria-automations~foundit-in-scraper/run-sync-get-dataset-items?token=YOUR_TOKEN, Body type JSON.
Initialisieren Sie den Call mit Ihrem Input und referenzieren Sie das Response-Array in Workflow-Actions.