Conector de origen

Conector de Greenhouse

Integración de Greenhouse con bases de datos, warehouses y herramientas de BI

Seguimiento de candidatos y contratación estructurada. Datrise captura entidades de Greenhouse como candidatos, postulaciones, vacantes, entrevistas, scorecards y ofertas, y luego entrega modelos normalizados y tipados para reporting en warehouse, atribución y flujos de IA.

La Greenhouse Harvest API (current stable, unversioned in URL; Harvest v3 in rollout with a v3 endpoint prefix) se autentica con API key, las cargas incrementales usan updated_after / updated_before query params (ISO-8601), y el proveedor limita a 50 requests per 10 seconds per API key.

De los 6 objetos, 5 se sincronizan con upsert por clave primaria y 1 como flujos append-only, de modo que cada ejecución incremental solo mueve lo que cambió desde la última marca de agua. Cada objeto llega a su propia tabla (por ejemplo `greenhouse_candidates`) con el esquema derivado de la API de Greenhouse, no de un CSV, en cualquiera de los 43 destinos soportados.

Datrise está en acceso anticipado: elige un destino abajo para ver el pipeline de Greenhouse y únete a la lista de espera para recibir el conector con onboarding guiado.

Sincronización incrementalMapeo consciente del esquema43 destinos disponibles

Qué datos de Greenhouse extrae Datrise

Cada objeto llega a su propia tabla tipada. El modo de sync se deriva del objeto: los objetos de historial se anexan, el resto se actualiza con upsert.

Objeto	Tabla de destino	Modo de sync
candidates	greenhouse_candidates	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
applications	greenhouse_applications	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
jobs	greenhouse_jobs	Append incremental por marca de tiempo
interviews	greenhouse_interviews	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
scorecards	greenhouse_scorecards	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
offers	greenhouse_offers	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at

API de Greenhouse: datos de configuración del conector

Verificado contra la documentación del proveedor el 2026-09-02. Los valores desconocidos se dejan en blanco, no se inventan.

API	Greenhouse Harvest API (current stable, unversioned in URL; Harvest v3 in rollout with a v3 endpoint prefix)
Autenticación	API key — HTTP Basic Auth with the API key as the username and a blank password; Harvest v3 additionally supports OAuth2 and JWT bearer tokens.
Paginación	link_header — RFC-5988 Link header with next/prev/last relations; per_page defaults to 100 with a maximum of 500.
Límite de peticiones	50 requests per 10 seconds per API key
Cursor incremental	updated_after / updated_before query params (ISO-8601) — updated_after tracks a record's own last-modified timestamp only, so an application's stage change doesn't bump the parent Candidate's updated_after.
Webhooks	Sí — Recruiting Webhooks (HMAC-SHA256 signed payloads)
Exportación masiva	No
Detección de borrados	Sí — candidate_deleted / application_deleted / job_deleted webhook events; there is no REST endpoint that lists deleted IDs directly.

Referencia oficial de la API

Compara esto con todas las demás APIs documentadas

Destinos populares para Greenhouse

Elige un destino abajo para abrir la página de pipeline lista para usar.

A
Airtable
Destino de hoja relacional para equipos de operaciones y go-to-market.
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A
Amazon Athena
SQL serverless sobre tablas del data lake en S3.
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A
Amazon DynamoDB
Base key-value y documental serverless en AWS.
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A
Amazon QuickSight
BI serverless en AWS con SPICE y analítica embebida.
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A
Amazon Redshift
Almacén a escala petabyte en AWS con Spectrum.
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A
Amazon S3 Data Lake
Zona de aterrizaje en object storage para parquet y snapshots.
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A
Apache Superset
BI open source para exploración SQL, gráficos y publicación de dashboards.
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A
Archivos CSV
Destino de archivos planos para exportaciones y compartición ligera.
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A
Azure Data Lake Storage
Almacenamiento ADLS Gen2 para cargas analíticas.
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Preguntas sobre el conector de Greenhouse

¿Qué datos de Greenhouse extrae el conector?: 6 objetos: candidates, applications, jobs, interviews, scorecards y offers. Cada uno se carga en su propia tabla con tipos preservados; los objetos con historial (1: jobs) se cargan como append-only.
¿La integración de Greenhouse es incremental?: Sí. Tras la carga inicial completa, cada ejecución lee solo los registros cambiados desde la última marca de agua (updated-at o timestamp del evento) y aplica upsert o append según el objeto.
¿A dónde puedo cargar los datos de Greenhouse?: A 43 destinos: bases de datos relacionales, warehouses, data lakes, hojas de cálculo y herramientas de BI. Cada par Greenhouse → destino tiene su propia página con el mapeo de objetos a tablas.

Otras fuentes de CRM

Otras fuentes de la misma categoría, cada una con su propia página de conector.

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