我们使用招聘板上列出的在线招聘信息的数据来研究COVID-19危机期间与新技术相关的工作需求如何响应大流行缓解政策。我们使用文本分析将招聘信息分类为标准的职业分类，并根据他们对数字技术的生产和使用的参与程度对职业进行分组。我们利用了不同时期和不同省份控制政策严格程度的差异。我们发现，当政策变得更加严格时，与数字基础设施相关或允许远程工作的职业的招聘情况相对好于传统职业。在重新开放的过程中，自动化风险较低的职位的招聘信息比传统职业的招聘信息恢复得更快。通常由弱势群体(例如妇女和低工资工人)从事的职业，如果与新技术没有联系，则招聘信息相对较少。我们还发现，当政策变得更加严格时，大流行前与数字技术相关的招聘广告稀缺的城市发布的招聘广告总体上减少了。