Jobric

L'IA qui note les offres d'emploi selon VOTRE profil, pas selon les recruteurs.

jobric.ai Recopier avec ClaudeEnregistrer

Jobric est une plateforme de job matching construite pour les candidats, pas pour les recruteurs : on téléverse son CV, on règle ses préférences, et l'IA filtre le marché en scorant chaque offre selon le fit réel du candidat plutôt que les besoins de l'employeur. Le moteur agrège des offres issues de LinkedIn, Indeed et d'autres jobboards, puis les classe grâce à une combinaison de petits modèles maison et de modèles frontière, avec une bonne partie de la logique de scoring qui reste de l'ingénierie propriétaire non basée sur des LLM (pour garder les coûts bas et la précision haute). Trois tiers : Seeker gratuit (3 meilleurs matchs, actualisation hebdomadaire), Candidate à 29 $/mois (tous les matchs débloqués, +5 nouveaux matchs par actualisation, 5 présentations d'entreprises par mois) et Contender à 49 $/mois, l'offre phare (actualisation quotidienne, +3 nouveaux matchs par jour, 15 présentations d'entreprises par mois, données salariales avec percentiles). Des réductions incitent à l'engagement long terme : 15% en facturation trimestrielle, 25% en semestrielle, 33% en annuelle (soit 21,75 $/mois et 36,75 $/mois affichés par défaut sur la page de prix au tarif semestriel). Stack : Python pour le matching, Next.js/React côté front, PostgreSQL avec recherche vectorielle.

Plus les ronds sont verts, plus le SaaS est intéressant à cloner.

Clone_difficulty à 5/10 : le produit combine un scraping/agrégation multi-jobboards (LinkedIn, Indeed...), un moteur de matching hybride (petits modèles + LLM frontière) et une couche de scoring propriétaire non triviale à répliquer proprement, mais l'architecture globale (Next.js + Postgres + pipeline Python) reste dans les compétences d'un développeur full-stack solide avec un peu d'expérience en IA appliquée ; le vrai frein est moins technique que légal/opérationnel (scraping fiable et durable des jobboards, gestion des CGU de LinkedIn/Indeed). Saturation à 6/10 : le marché du job matching IA est déjà encombré (Jobright, LinkedIn lui-même, AskJobs.ai, JobHacker AI, etc.), mais la plupart de ces acteurs restent généralistes ou orientés recruteurs ; le positionnement « 100% candidat, jamais recruteur » de Jobric reste un angle différenciant encore peu exploité frontalement, d'où une saturation moyenne plutôt qu'élevée. Opportunity_score à 8/10 : traction réelle et rapide (3 300 $ MRR en 2 mois, croissance des inscriptions x3 en quelques semaines) obtenue sans budget pub (aucune trace de Meta Ads ou Google Ads détectée), uniquement via LinkedIn organique et une newsletter de contenu — un playbook réplicable à budget quasi nul pour un cloneur qui viserait un sous-segment (une géographie, un secteur d'activité, un niveau de séniorité) plutôt que le marché généraliste déjà attaqué par Jobric.

Évolution du MRR

Suivi du MRR démarré le 16/07/2026 — la courbe se construit jour après jour, à mesure que nos agents re-vérifient les chiffres.

Comment ils ont grandi

Erik Chavez, Senior Solutions Architect chez Microsoft depuis plus de 15 ans dans le cloud et l'ingénierie de plateforme, a construit Jobric au départ pour un proche coincé dans un emploi qui l'épuisait, faute d'outil de recherche d'emploi qui fonctionne vraiment pour le candidat. Il a lancé les offres payantes le 1er mai 2026, en solo côté produit mais épaulé par six advisors fractionnés (cybersécurité, juridique, finance, go-to-market) pour sécuriser la structure légale et financière dès le départ. En deux mois, les inscriptions sont passées d'environ 30 par semaine en mai à près de 100 par semaine fin juin, pour atteindre 3 300 $ de MRR avec environ 80 abonnés payants. Au 17 juillet 2026, aucune nouvelle mise à jour de revenu n'a été publiée, mais la newsletter du produit reste active avec un rythme de publication soutenu (plusieurs articles par semaine), signe d'une traction organique qui se poursuit sans budget pub.

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Le funnel de Jobric démarre sur une landing page épurée au message « Your personal recruiter » avec le sous-titre « Finding a job is a full-time job. Let it find you instead. », qui pose immédiatement la proposition de valeur candidat-first. Le CTA principal « Get matched » renvoie directement vers l'application (app.jobric.ai) sans passer par une longue page de vente, ce qui raccourcit le chemin vers l'inscription. Un second CTA plus doux, « See how it works », s'adresse aux visiteurs plus hésitants et les redirige vers une explication du mécanisme (upload de CV, réglage des préférences, scoring IA) avant de les renvoyer vers l'inscription. Une fois inscrit, l'utilisateur atterrit sur le tier gratuit Seeker : il ne voit que ses 3 meilleurs matchs, actualisés une fois par semaine, ce qui crée une frustration positive et donne un aperçu de la qualité du matching sans tout dévoiler. La page de tarification joue ensuite un rôle clé dans la conversion : le tier Contender à 49 $/mois est visuellement mis en avant comme l'offre phare (badge, mise en exergue), et la page affiche par défaut le prix réduit semestriel (36,75 $/mois) plutôt que le prix mensuel plein, ce qui abaisse la barrière psychologique au clic tout en poussant vers un engagement plus long. Trois niveaux de remise (15% en trimestriel, 25% en semestriel, 33% en annuel) encouragent explicitement l'engagement long terme dès la première visite de la page de prix. En parallèle du produit, Jobric fait tourner une newsletter dédiée, theupdate.jobric.ai, qui publie plusieurs fois par semaine du contenu utile (tendances du marché de l'emploi, rapports de salaires, stratégies de recherche d'emploi) : ce canal sert à la fois d'acquisition (SEO et partage organique des articles) et de nurture pour les inscrits gratuits qui n'ont pas encore payé. L'acquisition initiale s'est faite presque entièrement via LinkedIn, où le fondateur a recruté sa cohorte de beta-testeurs avant le lancement payant du 1er mai 2026, un canal cohérent avec l'audience cible du produit (professionnels 22-50 ans en recherche active ou passive). Il n'y a aucune trace de publicité payante (Meta, Google, TikTok) à aucune étape du funnel : toute la croissance déclarée (inscriptions multipliées par trois en quelques semaines) repose sur du contenu organique et du bouche-à-oreille. Le passage du tier gratuit vers les tiers payants se fait donc essentiellement par la frustration contrôlée du plafond de matchs hebdomadaires et par la valeur perçue des données salariales et des présentations d'entreprises réservées aux abonnés, plutôt que par des relances marketing agressives.