你每天打开 LinkedIn 搜职位，结果很多，却难以判断哪些值得花时间准备。先明确职位方向、可接受地点和工作方式，再进行有边界的搜索，可以把注意力留给真正需要阅读的岗位。目标是一份能逐项核对的候选清单，不是尽可能大的结果数字。

把求职条件分成必须与可协商

契约提供关键词、地区码、发布时间、排序及多类列表过滤。先写明哪些条件确实不可改变，哪些可以后续讨论，避免过滤过严而看不到相邻机会。地区需要使用明确的 LinkedIn 地区码，不直接猜测城市名称对应值。列表项支持同名重复传递，应保持所选值有据可查。

翻页时保留同一搜索口径

文档按固定偏移步进分页，第一批从零开始，后续按规定推进。记录关键词与过滤组合，条件变化就视为新的搜索，不把位置继续当作旧列表的一部分。相同岗位可能在不同搜索中出现，建立来源关联后去重，避免重复准备申请。结果总数是此次检索信息，不保证每个岗位仍可投递或适合你。

用职位详情决定是否进入申请队列

搜索结果可提供公司、标题、地点、薪资和发布时间等线索，但具体职责还要进一步查看。缺少薪资不意味着没有报酬，标题相近也不意味着经验要求相同。每天选少量候选阅读详情，记录匹配证据和未明确条件，再决定下一步。这样搜索帮助管理时间，而不会被误用为自动录用预测或全面就业市场统计。

完整地址与参数

GET https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/linkedin/web_v2/search_jobs

参数 类型 必填 含义
keywords string / null 否 关键词
geo_code integer / null 否 LinkedIn 地区码，92000000 为全球
date_posted string / null 否 Any time / Past month / Past week / Past 24 hours
experience_levels array / null 否 Internship / Entry level / Associate / Mid-Senior level / Director / Executive
company_ids array / null 否 公司 ID，可重复传多个
title_ids array / null 否 职位标题 ID，可重复传多个
onsite_remotes array / null 否 On-site / Remote / Hybrid
functions array / null 否 职能过滤，可重复传多个
industries array / null 否 行业过滤，可重复传多个
job_types array / null 否 Full-time / Part-time / Contract / Temporary / Internship / Volunteer
sort_by string / null 否 Most relevant / Most recent
easy_apply boolean 否 仅 Easy Apply 职位
under_10_applicants boolean 否 仅申请人数少于 10 的职位
start integer / null 否 翻页偏移，第 1 页 0、第 2 页 25

可以复制的 Python 请求

安装 requests 并在环境变量中设置 TRMESH_API_TOKEN。把示例用户名或作品 ID 换成你要查询的对象。

import os
import requests

# 使用自己的 TRMesh 开发者密钥；不要将密钥写入网页。
url = "https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/linkedin/web_v2/search_jobs"
params = {
    "keywords": "data analyst"
}
response = requests.get(
    url, params=params, timeout=30,
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['TRMESH_API_TOKEN']}"},
)
response.raise_for_status()
payload = response.json()
print(payload)  # 先核对真实响应，再提取业务字段

对应接口文档 · 返回免费查询工具

调用接口会使用你的 TRMesh 账号额度，运行前请确认接口价格。