# Computrabajo Mexico Jobs & Salary Scraper (`latinamericadata/computrabajo-mexico`) Actor

Extrae vacantes de Computrabajo México con cargo, empresa, ubicación, salario y fecha. Scraper y API para empleo, recruiting, leads y análisis laboral. Exporta en JSON, CSV o Excel e intégralo por API, webhooks y automatizaciones.

- **URL**: https://apify.com/latinamericadata/computrabajo-mexico.md
- **Developed by:** [Latin America Data](https://apify.com/latinamericadata) (community)
- **Categories:** Jobs, Lead generation
- **Stats:** 2 total users, 1 monthly users, 100.0% runs succeeded, 0 bookmarks
- **User rating**: No ratings yet

## Pricing

from $3.00 / 1,000 empleo entregados

This Actor is paid per event and usage. You are charged both the fixed price for specific events and for Apify platform usage.

Learn more: https://docs.apify.com/actors/running/actors-in-store.md#pay-per-event

## What's an Apify Actor?

Actors are web data automations that power AI and operations. They run on the Apify platform to scrape websites, process data, connect APIs, and automate workflows.
In Batch mode, an Actor accepts a well-defined JSON input, performs an action which can take anything from a few seconds to a few hours,
and optionally produces a well-defined JSON output, datasets with results, or files in key-value store.
In Standby mode, an Actor provides a web server which can be used as a website, API, or an MCP server.
Actors are written with capital "A".

## How to integrate an Actor?

If asked about integration, you help developers integrate Actors into their projects.
You adapt to their stack and deliver integrations that are safe, well-documented, and production-ready.
The best way to integrate Actors is as follows.

- **AI agents and MCP clients** — the [Apify MCP server](https://docs.apify.com/integrations/mcp.md) at `https://mcp.apify.com` (remote, streamable HTTP, OAuth on first use).
- **Agentic workflows and local Actor development** — [Agent Skills](https://apify.com/.well-known/agent-skills/index.json) with the [Apify CLI](https://docs.apify.com/cli/docs.md): `npm install -g apify-cli`, then `apify login`.
- **JavaScript/TypeScript projects** — the official [JS/TS client](https://docs.apify.com/api/client/js/docs.md): `npm install apify-client`.
- **Python projects** — the official [Python client](https://docs.apify.com/api/client/python/docs.md): `pip install apify-client`.
- **Any other language** — the [REST API](https://docs.apify.com/api/v2.md).

For usage examples, see the [API](#api) section below.

For more details, see Apify documentation as [Markdown index](https://docs.apify.com/llms.txt) and [Markdown full-text](https://docs.apify.com/llms-full.txt).

# README

El **Computrabajo Mexico Scraper** convierte datos públicos de [Computrabajo México](https://mx.computrabajo.com/) en registros estructurados y listos para análisis. Convierte búsquedas de empleo en un dataset de vacantes para analizar cargos, empresas contratantes, salarios, ubicaciones y fechas de publicación.

Esta es una herramienta independiente y no oficial de **Latin America Data**. No está afiliada, patrocinada ni operada por Computrabajo México.

### Qué puedes extraer con Computrabajo Mexico Scraper

- ID, cargo y empresa que publica la vacante.
- Ubicación, salario y texto de publicación.
- Indicador de vacante destacada y link de empresa.
- Página, posición y URL directa de la oferta laboral.

Cada registro conserva `source_url` para comprobar la información. Los campos que la fuente no publique permanecen vacíos; el actor no inventa valores para completar el dataset.

### Casos de uso para datos de Computrabajo México

- Identificar empresas contratando por cargo o ciudad.
- Analizar salarios y demanda laboral por palabra clave.
- Crear alertas de nuevas oportunidades para candidatos o comunidades.
- Alimentar tableros de recruiting, talento y mercado de trabajo.

### Qué preguntas puede responder este dataset

Al agrupar vacantes por consulta puedes medir qué empresas demandan una profesión y en qué ciudades se concentra la contratación. El salario publicado y la antigüedad de la oferta aportan señales para estudios laborales. La marca de vacante destacada también permite evaluar qué empleadores invierten en visibilidad para determinados cargos.

### Cómo usar Computrabajo Mexico Scraper

1. Abre la pestaña **Input** e indica la búsqueda, los filtros o las URLs necesarias.
2. Para una primera validación, usa un límite pequeño y revisa el formato de salida.
3. Pulsa **Start** y espera a que termine la ejecución en Apify Console.
4. Abre el dataset para revisar, descargar o integrar los resultados.

#### Principales campos de entrada

| Campo | Nombre en el formulario | Para qué sirve | Valor inicial |
| --- | --- | --- | --- |
| `query` | Término de búsqueda | Producto, marca, categoría, cargo o palabra clave que deseas buscar en Computrabajo México. | `desarrollador` |
| `startPage` | Página inicial | Página desde la que comenzará la extracción. | `1` |
| `maxItems` | Máximo de resultados | Límite opcional de resultados. Déjalo vacío para continuar mientras existan registros nuevos. | opcional |
| `maxPages` | Máximo de páginas | Límite opcional de páginas. Déjalo vacío para recorrer toda la búsqueda disponible. | opcional |

Los límites de resultados y páginas sólo restringen la extracción cuando reciben un valor. Si quedan vacíos, el actor continúa mientras la fuente entregue registros nuevos dentro del alcance solicitado.

#### Ejemplo de entrada

```json
{
  "query": "desarrollador"
}
```

### Datos de salida de Computrabajo Mexico Scraper

- Vacante: `job_id`, `title`, `company` y `company_url`.
- Mercado laboral: `location`, `salary`, `published_text` y `featured`.
- Búsqueda: `query`, `page` y `rank`.
- Auditoría: `source_url`, `search_url` y `scraped_at`.

Una fila usa `status=success` cuando contiene una vacante entregada. Una consulta válida sin coincidencias puede devolver `no_results`; una indisponibilidad controlada se identifica como `blocked` o `failed`. Estas filas operativas mantienen la ejecución auditable y no se cobran como resultado.

El dataset puede descargarse como **JSON, CSV o Excel**. También puedes consumir los registros desde la API de Apify sin cambiar el formato definido por el actor.

### API, integraciones y automatización para Computrabajo México

Ejecuta este web scraper desde Python, JavaScript, cURL, MCP o la API de Apify. Para seguimiento continuo, guarda el input como tarea y conecta horarios o webhooks con tu base de datos, hoja de cálculo, CRM, BI o flujo de alertas.

### Precio de Computrabajo Mexico Scraper

El precio actual es **USD 0.001 por vacante entregada**; 1.000 resultados exitosos representan USD 1.00 en eventos de resultado. Las filas `no_results`, `blocked` y `failed` no se cobran. El usuario asume el uso de la plataforma y puede definir límites para controlar volumen y costo.

### Preguntas frecuentes sobre Computrabajo México

#### ¿Puedo buscar empleos por cargo o habilidad?

Sí. Usa cargos, tecnologías, profesiones o competencias como `query` y analiza después empresa, ubicación y salario.

#### ¿Computrabajo Mexico Scraper funciona como jobs API?

Sí. Puedes iniciar búsquedas desde la API de Apify y consumir el dataset de vacantes desde tus flujos de recruiting.

### Otros scrapers y APIs de datos de México

- [OCC Mexico Jobs, Salaries & Companies Scraper](https://apify.com/pmodinger/occ-mexico)
- [Autocosmos Mexico Used Cars & Price Scraper](https://apify.com/pmodinger/autocosmos-mexico)
- [Inmuebles24 Mexico Real Estate Data Scraper](https://apify.com/pmodinger/inmuebles24-mexico)

### Uso responsable

Usa los datos con una finalidad legítima, respeta la legislación y los términos aplicables, y valida decisiones importantes en los enlaces de origen. Las marcas y nombres comerciales pertenecen a sus respectivos titulares.

# Actor input Schema

## `query` (type: `string`):

Producto, marca, categoría, cargo o palabra clave que deseas buscar en Computrabajo México.

## `maxItems` (type: `integer`):

Límite opcional de resultados. Déjalo vacío para continuar mientras existan registros nuevos.

## `maxPages` (type: `integer`):

Límite opcional de páginas. Déjalo vacío para recorrer toda la búsqueda disponible.

## `startPage` (type: `integer`):

Página desde la que comenzará la extracción.

## `requestTimeoutSecs` (type: `integer`):

Segundos máximos de espera antes de considerar fallida una solicitud.

## `retries` (type: `integer`):

Cantidad de intentos controlados ante una indisponibilidad temporal.

## `failOnNoResults` (type: `boolean`):

Si se activa, una búsqueda válida sin coincidencias finaliza como error.

## Actor input object example

```json
{
  "query": "desarrollador",
  "startPage": 1,
  "requestTimeoutSecs": 45,
  "retries": 3,
  "failOnNoResults": false
}
```

# Actor output Schema

## `results` (type: `string`):

No description

## `summary` (type: `string`):

No description

# API

You can run this Actor programmatically using our API. Below are code examples in JavaScript, Python, and CLI, as well as the OpenAPI specification and MCP server setup.

## JavaScript example

```javascript
import { ApifyClient } from 'apify-client';

// Initialize the ApifyClient with your Apify API token
// Replace the '<YOUR_API_TOKEN>' with your token
const client = new ApifyClient({
    token: '<YOUR_API_TOKEN>',
});

// Prepare Actor input
const input = {};

// Run the Actor and wait for it to finish
const run = await client.actor("latinamericadata/computrabajo-mexico").call(input);

// Fetch and print Actor results from the run's dataset (if any)
console.log('Results from dataset');
console.log(`💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/${run.defaultDatasetId}`);
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
items.forEach((item) => {
    console.dir(item);
});

// 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/js/docs

```

## Python example

```python
from apify_client import ApifyClient

# Initialize the ApifyClient with your Apify API token
# Replace '<YOUR_API_TOKEN>' with your token.
client = ApifyClient("<YOUR_API_TOKEN>")

# Prepare the Actor input
run_input = {}

# Run the Actor and wait for it to finish
run = client.actor("latinamericadata/computrabajo-mexico").call(run_input=run_input)

# Fetch and print Actor results from the run's dataset (if there are any)
print(f"💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/{run.default_dataset_id}")
for item in client.dataset(run.default_dataset_id).iterate_items():
    print(item)

# 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/python/docs/quick-start

```

## CLI example

```bash
echo '{}' |
apify call latinamericadata/computrabajo-mexico --silent --output-dataset

```

## MCP server setup

```json
{
    "mcpServers": {
        "apify": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.apify.com/?tools=fetch-actor-details,latinamericadata/computrabajo-mexico"
        }
    }
}

```

The hosted server signs you in with OAuth on first connect, so no API token belongs in this config. Clients without OAuth support can send an `Authorization: Bearer <APIFY_API_TOKEN>` header instead, using a token from API & Integrations in Apify Console (https://console.apify.com/settings/integrations).

## OpenAPI specification

Download the OpenAPI definition: https://api.apify.com/v2/actors/xb4yKL2z3hJPFMmFc/builds/IhJ0hYKz95rfon8J5/openapi.json