Benvenuto nel futuro dell’analisi HR.
Abbiamo sviluppato una piattaforma intelligente, completamente automatizzata, in grado di generare analisi di mercato del lavoro localizzate, precise e aggiornate partendo da un semplice input: la figura professionale di interesse, il settore e l’area geografica.
Dimentica le ricerche manuali, i dati frammentati o obsoleti.
Grazie a un’infrastruttura tecnologica avanzata basata su orchestrazione automatica, intelligenza artificiale e modelli statistici multivariati, otterrai in pochi minuti un quadro completo, strutturato e visualizzabile tramite dashboard interattiva in HTML.
+1.5% vs 2023
in calo
Dato istat 2024
2024
Costruire un motore scalabile e flessibile per l’indagine automatica del mercato del lavoro, capace di stimare in tempo reale:
La disponibilità di profili professionali in una determinata zona
Le aziende competitor attive nel settore
Il volume di annunci di lavoro per quella figura
Le tendenze retributive
Il bacino formativo locale
I trend di ricerca e visibilità online legati al profilo
{
"job_title": "Addetto alla pressopiega",
"location": "Fontanelle, TV",
"radius": "30km",
"salary_range": "2500-3000",
"preferences": "Est Europa, Ex-Jugoslavia",
"contract_type": "Full-time"
}Analisi su tutto il territorio italiano, considerando le differenze regionali
Dall’industria ai servizi, dal commercio al turismo
Dalle posizioni operaie a quelle specialistiche e dirigenziali
Il sistema è strutturato in 4 macrofasi perfettamente orchestrate tramite n8n, una piattaforma low-code di automazione dei flussi, che consente l’attivazione sequenziale di script, interrogazioni API e processi analitici.
Ogni componente dialoga con un database Redis ad alta velocità, ottimizzato per le interrogazioni in tempo reale da parte dell’agente AI.
Quantificazione del bacino di potenziali risorse per specifiche posizioni
Analisi approfondita dei risultati
Tutti i dati vengono raccolti
Creazione dashboard e report
Una pipeline completamente automatizzata avvia simultaneamente il processo di data crawling e API ingestion da una molteplicità di fonti:
OpenAPI.com, chiamate RESTful su endpoint
Soluzione non ufficiale su GitHub
Python Scraper avanzati
API wrapper o scraping conforme GDPR
API o scraping customizzato
Google Trends API + Semrush
Alcune piattaforme più usate:
InfoJobs
Piattaforma leader in Italia con oltre 45.000 offerte attive
Linkedin Jobs
Piattaforma professionale con dati aggiornati in tempo reale su offerte e aziende.
Indeed
Motore di ricerca per il lavoro tra i più utilizzati in Italia.
Google Trends + Semrush
Fonti SEO utilizzate per misurare l’interesse online.
Tutti i dati raccolti vengono:
Puliti e normalizzati tramite script in Python (pandas, numpy)
Strutturati in formato uniforme
Caricati su Redis, un database in-memory estremamente performante per interrogazioni a bassa latenza
Redis è stato scelto per la sua capacità di gestire grandi volumi di dati eterogenei in tempo reale, permettendo al sistema di scalare su richieste simultanee senza degradare le prestazioni
Redis funge da data layer centrale per l’agente AI, che può interrogare il dataset consolidato con una logica semantica evoluta.
Un modello linguistico (LLM) integrato tramite LangChain esegue un’analisi preliminare per:
Estrarre pattern significativi
Costruire una “prima narrativa utile” dell’ecosistema analizzato
Preparare il contesto per le fasi statistiche successive
Su base dinamica, l’agente avvia ricerche mirate su:
Portali di scuole e università
Forum locali e professionali
Fonti alternative (ex: enti territoriali, associazioni di categoria)
Il cuore dell’analisi quantitativa è un modello di regressione multivariata che stima il numero di profili disponibili nel bacino analizzato.
Variabile dipendente (Y):
Numero stimato di dipendenti in target
Variabili indipendenti (X):
Numero aziende (per ATECO e dimensione)
Dati ISTAT (forza lavoro per settore e territorio)
Profili LinkedIn attivi
Volume annunci di lavoro attuali
Interesse di ricerca (Google Trends)
Una volta completata l’elaborazione, il sistema compone dinamicamente un report HTML interattivo.
Il risultato è una dashboard navigabile che contiene:
Istituto Nazionale di statistica (ISTAT)
Fonte primaria per dati sul mercato del lavoro
API REST JSON-stat
Web Services SDMX
Python library (istatapi)
Dati contributivi e previdenziali, osservatori statistici
• Rapporti annuali
Portale open data con API CKAN e SPARQL
• Dati Cliclavoro
Offerte di lavoro pubblicate (2024) 400.000+
Occupati totali (2023) 1,5 Milioni
Candidati difficili da reperire 45%
Nota: Metodo stima domanda piuttosto che offerta, richiede dati storici per correlazione
3.3 Modelli di machine learning e analisi predittiva
Libreria Python low-code per automazione ML
Piattaforma analisi predittiva con modelli avanzati
Addestramento modelli ML senza codifica
Ferrovie dello Stato
A2A
Adecco
Esselunga
NLP per analisi profili
Vector Transformation
29.000 CV/giorno (Randstad)
Predictive Analytics
3.4 Sfide nella stima diretta
Nessuna fonte unica con tutti i candidati per professione/località
“Elettricista PLC” vs “Elettricista” generico
Solo disoccupati attivi o anche occupati insoddisfatti?
Fonti istituzionali con periodicità fissa
| Fase | Azioni principali | Input | Output | tecnologie |
|---|---|---|---|---|
1. Acquisizione e Normalizzazione | Raccolta dati da portali, fonti istituzionali, strumenti analisi. Pulizia, trasformazione, integrazione. | Richieste API, pagine web, dataset | Dati strutturati e normalizzati | Python, API REST, ETL |
2. Elaborazione Richieste | Parsing richiesta utente, modellazione criteri, validazione | Richiesta utente (JSON/interfaccia) | Query strutturate | Python, regex, motori query |
3. Analisi Dati e Stima | Interrogazione DB, applicazione modelli, analisi concorrenza, trend | Query, dati normalizzati, modelli | Stima candidati, report concorrenza | Python ML, BI tools |
4. Presentazione Risultati | Generazione report, dashboard, visualizzazioni | Risultati analisi, indicatori | Report dettagliati, dashboard | Plotly, Streamlit, Power BI |
InfoJobs Developer Site
API REST ISTAT
CKAN Ministero Lavoro
Open Data INPS
BeautifulSoup (HTML parsing)
Selenium (browser automation)
Pandas (data manipulation)
Requests (HTTP calls)
PostgreSQL/MySQL
MongoDB (NoSQL)
Scikit-learn (ML)
Matplotlib/Seaborn (viz)
Limitazioni attuali
Sviluppi futuri
Dati istituzionali con ritardi temporali, portali con limitata rappresentatività statistica
Accesso a profili professionali, competenze e tendenze di mercato
Analisi dati personali nel rispetto del regolamento, rischio discriminazione algoritmica
Analisi del sentiment, classificazione automatica competenze
Correlazione con dati interni per insights mirati
La progettazione di un sistema automatizzato per indagini di mercato del lavoro in Italia richiede un approccio integrato che combini dati multi-sorgente, metodologie di analisi avanzate e un’attenta considerazione delle implicazioni etiche e tecniche. Nonostante le sfide, le potenzialità di tale sistema nel supportare decisioni strategiche di assunzione e nella comprensione delle dinamiche del mercato del lavoro sono significative.
