100 크레딧 무료, 카드 등록 없이

LinkedIn Company Job Count API

Name: LinkedIn Company Job Count API
Brand: SocialCrawl
Availability: InStock

API 한 번의 호출로 LinkedIn Company Job Count 데이터를 받아 가세요. Get a company's open job count — via the Fresh LinkedIn Scraper upstream, normalised to the SocialCrawl schema.

2026년 8월 업데이트SocialCrawl 팀이 직접 관리해요

무료로 시작하기 문서 보기

LinkedIn 회사가 현재 열어 둔 채용 공고 수를 반환합니다.

company/jobs의 목록을 다 넘기지 않고 채용 규모의 변화만 따라갈 때 사용하세요.

48개 플랫폼을 병렬로 검색합니다

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LinkedIn API

Company Job Count API로 무엇을 할 수 있을까요

Company Job Count 엔드포인트가 통합 스키마와 계산 필드를 담은 LinkedIn 데이터를 한 번의 요청으로 보내드려요. 스크래핑 인프라를 직접 만들거나 유지할 필요가 없어요.

요청 예시

curl -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  "https://www.socialcrawl.dev/v1/linkedin/company/job-count?company_id=1035"

import requests

response = requests.get(
    "https://www.socialcrawl.dev/v1/linkedin/company/job-count",
    params={
    'company_id': '1035',
    },
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
)

data = response.json()

const response = await fetch(
  "https://www.socialcrawl.dev/v1/linkedin/company/job-count?company_id=1035",
  {
    headers: { "x-api-key": "YOUR_API_KEY" },
  },
);

const data = await response.json();

파라미터

파라미터	필수	설명
company_id	예	LinkedIn numeric company ID (from /v1/linkedin/company).

응답 예시

LinkedIn Company Job Count API는 무엇을 돌려주나요

모든 응답은 하나의 통합 스키마를 따라요. 크레딧을 쓰기 전에 어떤 필드가 돌아오는지, 실제 응답 본문 그대로 확인해 보세요.

응답 예시 보기

{
  "success": true,
  "platform": "instagram",
  "endpoint": "/v1/instagram/engagement",
  "data": {
    "engagement_rate_percentages": 38.33,
    "recent_posts": 12,
    "followers": 87608035,
    "comments": 528912,
    "likes": 33049046,
    "recent_posts_explanation": "Statistics based on the last 12 posts",
    "id_user": "2278169415",
    "username": "mrbeast",
    "is_private": false,
    "posts_details": [
      {
        "likes": 5636982,
        "comments": 69484,
        "taken_at": 1781457954,
        "datetime": "2026-06-14 20:25:54",
        "hours_since_post": 461,
        "time_ago": "19 days ago",
        "likes_per_hour": 12228,
        "comments_per_hour": 151
      },
      {
        "likes": 20000768,
        "comments": 223510,
        "taken_at": 1732824650,
        "datetime": "2024-11-28 23:10:50",
        "hours_since_post": 13971,
        "time_ago": "2 years ago",
        "likes_per_hour": 1432,
        "comments_per_hour": 16
      },
      {
        "likes": 929226,
        "comments": 30633,
        "taken_at": 1782232475,
        "datetime": "2026-06-23 19:34:35",
        "hours_since_post": 246,
        "time_ago": "10 days ago",
        "likes_per_hour": 3777,
        "comments_per_hour": 125
      },
      {
        "likes": 487761,
        "comments": 22482,
        "taken_at": 1781799425,
        "datetime": "2026-06-18 19:17:05",
        "hours_since_post": 366,
        "time_ago": "15 days ago",
        "likes_per_hour": 1333,
        "comments_per_hour": 61
      },
      {
        "likes": 712265,
        "comments": 15716,
        "taken_at": 1781366405,
        "datetime": "2026-06-13 19:00:05",
        "hours_since_post": 487,
        "time_ago": "20 days ago",
        "likes_per_hour": 1463,
        "comments_per_hour": 32
      },
      {
        "likes": 1475116,
        "comments": 35386,
        "taken_at": 1781277094,
        "datetime": "2026-06-12 18:11:34",
        "hours_since_post": 512,
        "time_ago": "21 days ago",
        "likes_per_hour": 2881,
        "comments_per_hour": 69
      },
      {
        "likes": 1108220,
        "comments": 26632,
        "taken_at": 1780160249,
        "datetime": "2026-05-30 19:57:29",
        "hours_since_post": 822,
        "time_ago": "1 months ago",
        "likes_per_hour": 1348,
        "comments_per_hour": 32
      },
      {
        "likes": 542948,
        "comments": 28476,
        "taken_at": 1779375582,
        "datetime": "2026-05-21 17:59:42",
        "hours_since_post": 1040,
        "time_ago": "1 months ago",
        "likes_per_hour": 522,
        "comments_per_hour": 27
      },
      {
        "likes": 698514,
        "comments": 24401,
        "taken_at": 1779120014,
        "datetime": "2026-05-18 19:00:14",
        "hours_since_post": 1111,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 629,
        "comments_per_hour": 22
      },
      {
        "likes": 468000,
        "comments": 13548,
        "taken_at": 1778947209,
        "datetime": "2026-05-16 19:00:09",
        "hours_since_post": 1159,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 404,
        "comments_per_hour": 12
      },
      {
        "likes": 526594,
        "comments": 24411,
        "taken_at": 1777737719,
        "datetime": "2026-05-02 19:01:59",
        "hours_since_post": 1495,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 352,
        "comments_per_hour": 16
      },
      {
        "likes": 462652,
        "comments": 14233,
        "taken_at": 1777580305,
        "datetime": "2026-04-30 23:18:25",
        "hours_since_post": 1538,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 301,
        "comments_per_hour": 9
      }
    ]
  },
  "credits_used": 5,
  "credits_remaining": 9999,
  "request_id": "req_example000000",
  "cached": false
}

Instagram API에서 가져온 예시예요. 모든 SocialCrawl 엔드포인트가 똑같은 통합 스키마를 돌려주기 때문에, LinkedIn Company Job Count 응답도 같은 필드로 구성돼요.

API 상세

LinkedIn Company Job Count API는 어떻게 동작하나요

API 키와 함께 GET 요청을 보내면, 통합 스키마와 계산 필드를 담은 깔끔한 JSON이 돌아와요.

메서드

GET

응답 형식

JSON

왜 SocialCrawl인가요

LinkedIn Company Job Count 데이터는 왜 SocialCrawl로 가져올까요

LinkedIn 데이터 추출에서 까다로운 부분은 SocialCrawl이 가려 드려요. 통합 스키마, AI 인리치먼트, 그리고 코드에 남지 않는 플랫폼 로직까지.

모든 플랫폼이 같은 스키마 — 연동은 한 번이면 끝이에요
엔드포인트가 해당 지표를 지원하고 계산에 필요한 원본 값이 있을 때 참여율·예상 도달·카테고리·언어 같은 계산 필드도 함께 와요
스크래핑 인프라도, 프록시도, 속도 제한도 신경 쓰지 않아도 돼요
LinkedIn의 현재 공개 데이터 — 엔드포인트별로 문서에 적힌 캐시 구간을 쓰고 적중하면 0크레딧이에요. Cache-Control: no-cache를 보내면 정상 요금으로 새로 조회해요

개발자 우선

소셜 미디어 데이터를 몇 초 만에 수집하는 방법

개발자를 위한 가장 빠른 소셜 미디어 스크래핑 API. 월간 활성 사용자 100억 명 이상을 포괄하는 48개 플랫폼에서 프로필, 게시물, 댓글, 분석 데이터를 수집하세요.

모든 플랫폼을 하나의 스키마로

동일한 응답 구조로 48개 플랫폼을 조회하세요. 연동은 한 번이면 충분합니다.

단순 수집을 넘어 계산된 필드 제공

엔드포인트가 해당 지표를 지원하고 계산에 필요한 원본 값이 있을 때, 정규화된 레코드에 engagement_rate, estimated_reach, content_category, language를 함께 담아 바로 활용할 수 있습니다.

코드 한 줄 쓰기 전에, 데이터부터

Visual Data Explorer — URL만 붙여넣으면 결과 카드, 정형화된 테이블, CSV 내보내기 기능을 제공합니다.

import requests

response = requests.get(
    'https://www.socialcrawl.dev/v1/tiktok/profile',
    params={'handle': 'charlidamelio'},
    headers={'x-api-key': 'sc_YOUR_API_KEY'}
)
data = response.json()

[ .JSON ]

{
  "success": true,
  "platform": "tiktok",
  "data": {
    "author": {
      "username": "charlidamelio",
      "followers": 152400000
    },
    "engagement": {
      "likes": 12400000000,
      "engagement_rate": 0.087
    },
    "metadata": {
      "language": "en",
      "content_category": "lifestyle"
    }
  }
}

+ 48개 플랫폼

자주 묻는 질문

API, 요금제, 기능에 대한 질문과 답변입니다.

문의하기

회사가 열어둔 채용공고 수는 어떻게 받나요?

/v1/linkedin/company/job-count 엔드포인트에 GET 요청을 보내고 company_id 파라미터에 숫자 회사 ID를 넣어주세요. 그 회사가 지금 열어둔 채용공고 수가 숫자 하나로 담긴 객체로 돌아와요.

이 엔드포인트는 정확히 무엇을 돌려주나요?

숫자 하나예요. 해당 company_id의 공개 채용공고 개수만 와요. 공고 자체는 돌려주지 않아서, 목록이 필요하면 /v1/linkedin/company/jobs를, 공고 하나의 상세가 필요하면 /v1/linkedin/job을 쓰세요.

전체 채용 목록 대신 채용 수만 받는 게 왜 좋나요?

채용 수는 작은 객체 하나라서 대량으로 자주 폴링해도 가볍고 빨라요. 공고 내용까지는 필요 없고 채용 흐름만 보고 싶을 때, 이 엔드포인트로 여러 회사를 매일 추적해도 목록을 넘길 필요가 없어요.

채용 수 엔드포인트 요금은 얼마인가요?

요청당 5 크레딧(어드밴스드 티어)이에요. 신규 계정은 신용카드 없이 100 크레딧을 무료로 받아서 채용 수 확인을 20번까지 결제 없이 할 수 있고, 지켜볼 회사 패널을 꾸리기에 충분해요.

채용 속도는 어떻게 추적하나요?

엔드포인트를 매일이나 매주 주기적으로 호출해서 company_id별로 그날의 채용공고 수를 쌓아두세요. 이 값을 시계열로 그려보면 채용이 빨라지는지 느려지는지 보이는데, 타겟 회사의 성장, 투자 유치, 축소를 앞서 알려주는 신호예요.

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LinkedIn의 모든 엔드포인트가 같은 통합 스키마를 돌려줘요.

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