Lever Scraper

Thunderbits AI-drevne Lever Scraper gør det muligt at omdanne Lever-baserede karrieresider til rene, strukturerede datasæt på få minutter. Du kan bruge AI til at finde de rigtige felter (jobtitel, lokation, team, beskrivelse, ansøgningslink m.m.), scrape både oversigter og de enkelte jobdetaljesider og eksportere til Excel, Google Sheets, Airtable eller Notion. Løsningen er skabt til rekrutteringsteams, salgsteams og researchere, der har brug for pålidelige jobdata uden manuelt copy-paste.

🧲 Hvad er en Lever Scraper

En Lever Scraper er en AI Web Scraper, der udtrækker jobopslag og jobdetaljer fra karrieresider på . Med AI Web Scraper åbner du blot en Lever-jobside, klikker på AI Suggest Columns og derefter Scrape—Thunderbits AI læser siden og strukturerer data i en tabel, som du kan downloade eller sende videre til dine værktøjer.

🧾 Hvad kan du scrape fra Lever

Lever-sider bruges ofte til offentlige jobboards og er oplagte til at udtrække både data på oversigtsniveau (det du ser i joblisten) og data på detaljeniveau (indholdet i hvert jobopslag). Her er to typiske workflows, du kan køre med Thunderbit.

Scrape rekruttering til Enterprise SaaS-salg

Dette use case handler om at scrape jobopslag fra en enterprise SaaS-virksomheds Lever-side (eksempel: Palantir). Du kan indsamle roller, lokationer og teams og derefter berige datasættet ved at åbne hver stillings detaljeside for at hente beskrivelser, krav og ansøgningslinks.

Målside:

Trin:

1. Download og opret en konto.
2. Gå til den ønskede side, fx .
3. Klik på AI Suggest Columns for at lade AI foreslå de bedste kolonnenavne og datatyper.
4. Klik på Scrape for at køre scrapingen, og eksportér derefter til Excel/CSV eller send til Google Sheets, Airtable eller Notion.

Kolonnenavne

Scrape research om autonome køretøjer

Dette use case er ideelt til at følge ansættelsestendenser inden for autonome køretøjer (eksempel: Zoox). Du kan scrape roller på tværs af engineering, research, safety og operations og derefter bruge subpage-berigelse til at hente detaljerede krav og ansvarsområder til analyse.

Målside:

Trin:

1. Download og opret en konto.
2. Gå til den ønskede side, fx .
3. Klik på AI Suggest Columns for at generere en struktureret skabelon til siden.
4. Klik på Scrape for at udtrække data, og download eller eksportér dem bagefter.

Kolonnenavne

🎯 Hvorfor bruge et Lever-værktøj

At scrape Lever-jobboards er nyttigt, når du har brug for strukturerede ansættelsesdata til analyse, outreach eller drift.

• Rekruttering & Talent Ops: Byg en søgbar database over åbne roller hos konkurrenter, datterselskaber eller mål-konti. Du kan også følge ændringer over tid med Thunderbits Scheduled Scraper.
• Salg (Enterprise SaaS, staffing, HR Tech): Find ansættelsessignaler (nye teams, nye regioner, udvidelse i ledelsen) og prioritér konti ud fra aktiv vækst i headcount.
• Markeds- & konkurrentanalyse: Overvåg hvilke teams der ansætter (AI, security, autonomy, GTM) og mål trends efter lokation, senioritet eller funktion.
• Ecommerce- & driftsteams: Hvis du bemander logistik, support eller operations, kan jobboards være en stærk indikator for ekspansionsplaner og kapacitetsændringer.

Fordi Thunderbit bruger AI til at læse siden på ny hver gang, passer det også godt til niche-jobboards og variationer i Lever-layouts.

🧩 Sådan bruger du Lever Chrome Extension

1. Installér Thunderbit Chrome Extension: Hent den i og opret din konto.
2. Gå til en Lever-jobside: Åbn en oversigtsside som eller .
3. Aktivér AI-drevet scraping: Klik på AI Suggest Columns for at generere felter, og tilpas om nødvendigt kolonnenavne/datatyper (Text, URL, Date osv.).
4. Scrape oversigten og berig med undersider: Klik på Scrape for at hente tabellen fra oversigten, og brug derefter Scrape Subpages til at besøge hver job-URL og hente fulde beskrivelser, krav og ansøgningslinks.

Hvis du er ny til AI-scraping, kan disse guides hjælpe:

💳 Priser for Lever

Thunderbit bruger et enkelt creditsystem:

• 1 credit = 1 output-række i din resultattabel (fx 1 række pr. jobopslag).
• Workflowet til AI-drevet scraping (AI Suggest Columns + Scrape) er inkluderet, og dataeksport er gratis (Excel/CSV/JSON, Google Sheets, Airtable, Notion).

Du kan starte uden en betalt plan:

• Gratis niveau: scrape 6 sider pr. måned (sidebaseret kvote).
• Gratis prøveperiode: scrape 10 sider gratis, hvilket er ideelt til at teste Lever-jobboards og subpage-berigelse.

Til løbende workflows (fx ugentlig overvågning af flere virksomheder) giver betalte planer dig flere månedlige credits, og årsplanen er billigere end at betale måned for måned. Sammenlign muligheder på .

❓ FAQ

1. Hvad er AI Powered Lever Scraper?
   AI Powered Lever Scraper er et workflow i Thunderbit, der udtrækker jobopslag og jobdetaljer fra Lever-baserede karrieresider og omdanner dem til strukturerede rækker og kolonner. I stedet for manuelt at vælge HTML-elementer klikker du på AI Suggest Columns, hvor Thunderbits AI foreslår en struktur, og derefter klikker du på Scrape for at indsamle data.

2. Hvad er Thunderbit?
   er en AI web scraping- og webautomatiserings-Chrome Extension, bygget til forretningsbrugere, der vil have hurtige, strukturerede data fra websites. Du kan scrape websites, PDF’er og billeder, eksportere til værktøjer som Google Sheets og Airtable og automatisere gentagne webopgaver uden at skrive kode.

3. Hvilke data kan jeg udtrække fra Lever-jobboards?
   Du kan udtrække jobtitler, lokationer, afdelinger, job-URL’er og ansøgningslinks fra oversigtssiden. Med Subpage Scraping kan du også hente fulde jobbeskrivelser, ansvarsområder, kvalifikationer og andre detaljer fra hver enkelt jobopslags-side.

4. Kan Thunderbit scrape jobbeskrivelser fra hver jobopslags-side?
   Ja. Når du har scraped oversigtssiden, kan du bruge Scrape Subpages til at lade Thunderbit besøge hver job-URL og berige din tabel med felter som beskrivelse, krav og ansvarsområder. Det er især nyttigt, når oversigten kun viser titel og lokation.

5. Hvordan håndterer Thunderbit paginering eller lange joblister?
   Thunderbit understøtter både klik-baseret paginering og infinite scroll, afhængigt af hvordan Lever-boardet er sat op. Hvis siden indlæser flere stillinger, når du scroller, kan du scrape det indlæste og fortsætte, indtil du har hele listen.

6. Skal jeg kunne kode for at bruge Thunderbit på Lever?
   Nej. Thunderbit er lavet til ikke-tekniske workflows: åbn siden, klik AI Suggest Columns, og klik derefter Scrape. Hvis du vil have mere kontrol, kan du omdøbe kolonner, vælge datatyper (Text, URL, Date) og tilføje en Field AI Prompt for at standardisere output.

7. Hvad er en credit, og hvor mange credits bruger en Lever-scrape?
   En credit svarer til én output-række i din resultattabel. Hvis du scraper 200 jobopslag, giver det typisk 200 rækker og bruger 200 credits; hvis du også beriger med subpages, ender du stadig med én række pr. job—bare med flere udfyldte kolonner.

8. Kan jeg eksportere Lever-jobdata til Google Sheets eller Airtable?
   Ja. Thunderbit understøtter gratis eksport til Excel/CSV/JSON samt direkte eksport til Google Sheets, Airtable og Notion. Det gør det nemt at dele dashboards over ansættelsestrends, bygge leadlister eller lave analyser i din eksisterende arbejdsgang.

9. Er det okay at scrape Lever-jobsider?
   Lever-jobboards er ofte offentlige, men du bør stadig følge gældende lovgivning, respektere privatliv og gennemgå website’ets vilkår og politikker, før du indsamler og bruger data. Thunderbit er et værktøj til dataudtræk—du er selv ansvarlig for at bruge det i overensstemmelse med reglerne.

📚 Læs mere

• Kom i gang med
• Se tutorials på
• Lær grundprincipperne:
• Lav bedre exports:
• Sammenlign værktøjer:
• Har du også brug for kontaktdata?:

Klar til at gøre Lever-jobboards til strukturerede data, du kan bruge med det samme: prøv og kør din første scraping fra en Lever-side på få minutter.