≈ 167визитов/мес
Признаков использования мало · оценка, прочитано 2026-10-12
- Для кого
- HR- и компенсационные команды, которые устанавливают вилки оплаты труда и проверяют соответствие оплаты труда в штате
- Цена
- Цена не прочитанастраница цен, прочитана 2026-10-12 ↗
- Активность
- Активно развиваетсясайт обновлён 12 дн. назад
- Компания
- с 2018по их сайту
- сравнивать зарплаты для должностей с рыночными данными США
- формировать вилки оплаты труда по уровню должности и локации
- находить разрывы в оплате между командами и отделами
- Основана2018по их сайту ↗
- Обучает ИИ на ваших данныхНетполитика приватности ↗
- Политика приватности обновлена2024-10-03политика приватности ↗
“We do not use query content to train AI models.”
политика приватности ↗
Это заявления самого LaborIQ с его страниц. Мы их не проверяли. Если строки нет, значит, мы не нашли этого на прочитанных страницах; это не значит, что у сервиса этого нет.
- MCP-серверco.laboriq/mcp-serverподтверждён в реестре MCP
- Состояниеотвечает, нужен входпроверено 2026-10-13
- Адрес для подключенияmcp.laboriq.co/mcp
Каждую строку нашла программа: запись в реестре, ответ самого сервера, спецификация, которая разбирается. Если строки нет, значит, мы этого не нашли, а не что этого нет.
Цифра и полоса: визитов/мес, оценка · год: в сети с
- #1
Lever Nurture
Система управления кандидатами, которая автоматизирует планирование встреч, отсев и оценку кандидатов для рекрутинговых команд.
170kЖивойПо запросу2012 - #2
Gem
Объединяет процессы рекрутинга с помощью AI-агентов для поиска кандидатов, проверки заявок и управления кандидатами в ATS, CRM и аналитике.
16.4kЖивойОт $270/польз./мес - #3
Beamery
Объединяет разрозненные данные о рабочей силе по компетенциям, должностям и сотрудникам для планирования кадров, подбора персонала и принятия решений о внутренней мобильности.
14.7kне прочитано—2012 - #4
Pave
Управляет планированием компенсаций и бенчмаркингом с помощью агентных рабочих процессов, которые автоматизируют решения по зарплате, акциям и льготам.
7.6kЖивойЕсть бесплатный тариф - #5
Datapeople
Управляет, стандартизирует и оптимизирует описания должностей в процессах найма с рекомендациями по соответствию и аналитикой производительности.
7.5kЖивойПо запросу2015 - #6
Compa
Анализирует данные о компенсации и рыночные бенчмарки для поддержки решений по оплате труда в корпоративных HR-командах.
4.1kЖивойПо запросу
Что такое LaborIQ?
Загружает рыночные бенчмарки зарплат и данные об общей компенсации, чтобы формировать вилки оплаты труда и выявлять разрывы в оплате по всему персоналу работодателя. В Атласе он в категории «HR».
Для кого LaborIQ?
HR- и компенсационные команды, которые устанавливают вилки оплаты труда и проверяют соответствие оплаты труда в штате
Пользуются ли LaborIQ?
Признаков использования мало: ≈ 167 визитов/мес · оценка, 2026-10.
LaborIQ ещё развивают?
Активно развивается: сайт обновлён 12 дн. назад.
Обучает ли LaborIQ ИИ на ваших данных?
Нет: «We do not use query content to train AI models.» (политика приватности, 2026-10-12)
Безопасен ли LaborIQ?
Мы не проводим аудит сервисов. Вот что публикует LaborIQ (прочитано 2026-10-12): про обучение на ваших данных: «We do not use query content to train AI models.».
Возвращает ли LaborIQ деньги?
Их словами (условия использования, 2026-10-12): «Subscribers may stop using our Services at any time during the Term but will not be entitled to a refund and will be responsible for any fees owed by the subscriber for the remainder of the Subscription Period.»
Чем заменить LaborIQ?
В категории «HR», по использованию: Lever Nurture, Gem, Beamery, Pave, Datapeople, Compa.
Не то? Опишите задачу
бетаПять инструментов из Атласа, каждый проверен по тому, что вы написали.
Как мы читаем инструмент
Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.
- Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
- Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
- Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
- Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одному инструменту за раз, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.
Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.