Die 8 besten KI-Job-Scraping-Tools, die Sie 2025 kennen sollten

Wer schon mal versucht hat, den Arbeitsmarkt händisch zu beobachten, weiß, wie schnell man im Tab-Chaos und Copy-Paste-Marathon landet – bis die Hand schmerzt und trotzdem die Angst bleibt, genau die eine wichtige Anzeige zu verpassen. Gerade jetzt, wo 2025 mehr Jobanzeigen online sind als je zuvor, ist das nicht nur nervig, sondern bremst die Produktivität richtig aus.

Nach Jahren in der Entwicklung von Automatisierungs- und KI-Lösungen kann ich sagen: HR- und Recruiting-Teams kämpfen ständig, um am Ball zu bleiben. Die gute Nachricht? Du musst dich im Jobbörsen-Dschungel nicht mehr alleine durchschlagen. KI-gestützte job scraping software verändert komplett, wie HR, Operations und Recruiting Daten aus dem Arbeitsmarkt sammeln, auswerten und nutzen. In diesem Guide zeige ich dir die 8 besten KI job scraping tools für 2025, vergleiche ihre Stärken und erkläre, warum Thunderbit (ja, das Tool, das mein Team und ich gebaut haben) HR-Profis weltweit das Leben leichter macht.

Was ist job scraping software? So wird Recruiting endlich effizient

Kurz gesagt: job scraping software ist wie ein digitaler Assistent, der rund um die Uhr automatisch Stellenanzeigen von Jobbörsen, Karriereseiten und Aggregatoren einsammelt und die Daten ordentlich in Tabellen oder Datenbanken sortiert. Kein Copy-Paste mehr, keine doppelten Checks, kein „Hab ich die Seite schon gesehen?“-Gefühl.

Warum ist das für HR und Recruiting so wichtig? Die Zahl der Online-Jobanzeigen explodiert. , und . Jede Minute werden , und Jobsuchende schicken . Das alles manuell zu tracken? Keine Chance.

job scraping software übernimmt für dich:

• Automatisierte Datenerfassung (Copy-Paste war gestern)
• Strukturierter Datenexport (Excel, Google Sheets, Datenbanken)
• Mehrere Jobbörsen und Karriereseiten in einem Rutsch abdecken

Das Beste: Die meisten Top-Tools sind für Nicht-Programmierer gemacht – du brauchst also keine Entwickler-Skills.

Warum job scraping tools 2025 ein Muss sind: Die wichtigsten Vorteile für HR und Operations

Kommen wir zu den echten Pluspunkten. 2025 stehen HR-Teams mehr denn je unter Druck, schnell zu reagieren, datenbasiert zu arbeiten und der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein. Das bieten KI-gestützte job scraping tools:

• Riesige Zeitersparnis: Automatisierung ersetzt stundenlanges Copy-Paste. Statt 100 Anzeigen pro Tag schafft ein KI-Scraper .
• Bessere Datenqualität: Scraper erfassen Daten einheitlich, minimieren Fehler und stellen sicher, dass nichts übersehen wird.
• Aktuelle Marktanalysen: Scraper können stündlich oder täglich laufen und liefern so einen Echtzeit-Überblick über den Arbeitsmarkt.
• Proaktive Personalgewinnung: Mit gescrapten Jobdaten erkennst du, welche Unternehmen einstellen, kannst Gehälter vergleichen und sogar Leads für Vertrieb oder Recruiting generieren.
• Empowerment für Nicht-Techniker: Die meisten Tools sind No-Code oder Low-Code – HR-Teams sind nicht mehr auf IT oder Entwickler angewiesen.

Hier ein Überblick über ROI-orientierte Anwendungsfälle:

Die besten KI job scraping tools 2025: Unsere Top 8

Nach viel Recherche, Tests und Gesprächen mit HR-Teams hier meine Auswahl der besten KI job scraping tools für 2025. Die Kriterien:

• No-Code oder Low-Code (für alle nutzbar)
• Schnell und präzise
• Flexible Exportmöglichkeiten
• Unterstützung mehrerer Jobbörsen und Karriereseiten
• Viele Features (z.B. Zeitplanung, Nachbearbeitung, Integrationen)

Los geht’s.

1. Thunderbit: Der No-Code KI-Job-Scraper für alle

ist mein Favorit – nicht nur, weil ich es mitentwickelt habe, sondern weil es genau das Tool ist, das ich mir früher selbst gewünscht hätte, als ich im Jobbörsen-Tab-Dschungel festhing.

Was Thunderbit besonders macht

No-Code, Zwei-Klick-Start:

Thunderbit ist für HR-Teams gebaut, nicht für Entwickler. Einfach eine Jobseite öffnen, auf „KI-Felder vorschlagen“ klicken, und die KI erkennt automatisch relevante Datenfelder (Jobtitel, Unternehmen, Standort, Gehalt, Beschreibung usw.). Vorschläge anpassen oder übernehmen, dann auf „Scrapen“ klicken – fertig. Keine Selektoren, keine Skripte, keine Templates. So einfach, dass HR-Manager in unter einer Minute loslegen können.

KI versteht jede Jobbörse:

Jobbörsen und Karriereseiten sind unterschiedlich aufgebaut. Thunderbits KI „liest“ die Seite wie ein Mensch – egal ob du eine Standard-ATS-Seite wie oder eine individuell gestaltete Seite wie scrapen willst.

• Auf Netflix erkennt Thunderbit automatisch Felder wie „Jobtitel“, „Standort“, „Team“ und trennt Verantwortlichkeiten und Anforderungen, wenn sie gekennzeichnet sind.
• Auf OpenAI, wo Abschnitte z.B. „You might thrive in this role if you…“ heißen, erkennt Thunderbit dies als Anforderungen und vereinheitlicht sie mit ähnlichen Feldern anderer Seiten.

Nachbearbeitung inklusive:

Thunderbit sammelt nicht nur Daten, sondern bereinigt, beschriftet, übersetzt und fasst sie auch zusammen. Du kannst z.B. 10.000 Jobseiten scrapen und bekommst zu jeder eine Zusammenfassung, als hätte ChatGPT sie gelesen. Beispiele:

• Gehaltsnormalisierung: „$4.000/Monat“ und „£50.000 pro Jahr“ werden automatisch in Jahresgehälter in USD umgerechnet.
• Feldzusammenführung: Egal ob „Was wir suchen“ oder „You might thrive in this role“ – Thunderbit fasst alles in einer Spalte „Anforderungen“ zusammen.
• Übersetzung: Mehrsprachige Jobs? Thunderbit übersetzt direkt beim Scraping.
• Zusammenfassung: Jede Jobbeschreibung wird auf einen Satz komprimiert – ideal für den schnellen Überblick.

Export & Integration:

Mit einem Klick exportierst du die Daten nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion. Auch Bilder werden bei Bedarf in Notion und Airtable hochgeladen.

Unterseiten-Scraping:

Du willst alle Jobs eines Unternehmens scrapen? Mit „Unterseiten scrapen“ besucht Thunderbit automatisch jede Detailseite und sammelt die Infos – ohne Zusatzaufwand.

Praxisbeispiel:

Eine HR-Managerin möchte alle „Machine Learning Engineer“-Jobs von Netflix, OpenAI, Google, Microsoft und Amazon sammeln. Mit Thunderbit öffnet sie jede Seite, lässt die KI Felder vorschlagen, scraped die Anzeigen und erhält in Minuten eine einheitliche Tabelle. Die KI sorgt dafür, dass alle Spalten (Titel, Standort, Abteilung usw.) konsistent sind – auch wenn jede Seite anders aussieht.

Mehr dazu im Artikel .

2. Octoparse: Visuelles Job-Scraping ohne Programmierung

Octoparse ist ein visuelles Web-Scraping-Tool mit Drag-and-Drop-Oberfläche. Besonders beliebt bei allen, die Kontrolle wollen, aber nicht programmieren möchten.

• Visueller Workflow-Editor: Per Klick Elemente auswählen, Paginierung und dynamische Inhalte (z.B. Infinite Scroll) konfigurieren.
• Cloud-Automatisierung: Scraping-Aufgaben auf Octoparse-Servern planen – der eigene Rechner muss nicht laufen.
• Vorlagen: Vorgefertigte Templates für Jobbörsen wie LinkedIn und Indeed.
• Datenexport: Export nach CSV, Excel, JSON oder per API.

Stärken:

Ideal für HR-Analysten, die Flexibilität wünschen und bereit sind, etwas Zeit in die Einrichtung zu investieren. Kommt gut mit dynamischen Seiten klar.

Schwächen:

Für komplexere Aufgaben gibt es eine Lernkurve, die Oberfläche kann überladen wirken. Bezahlpläne ab ca. 99 $/Monat.

3. Apify: Flexibles Job-Scraping für Entwickler und Teams

Apify ist eine hybride Plattform mit fertigen „Actors“ (vorgefertigte Scraper) und der Möglichkeit, eigene Scraper zu programmieren.

• Fertige Actors: Plug-and-Play-Scraper für LinkedIn, Indeed, Glassdoor u.v.m.
• Anpassbar: Entwickler können eigene Skripte für spezielle Seiten schreiben.
• Skalierbare Cloud-Infrastruktur: Mehrere Scraper parallel betreiben, Proxies verwalten, Jobs planen.
• API-Integration: Daten als JSON, CSV oder per Webhook abrufen.

Ideal für:

Mittlere bis große Teams mit Entwicklerressourcen oder alle, die viele Seiten in großem Stil scrapen wollen. Bezahlpläne ab ca. 49 $/Monat.

4. PhantomBuster: LinkedIn- und Social-Job-Scraping automatisieren

PhantomBuster ist spezialisiert auf die Automatisierung von Aktionen in sozialen Netzwerken, vor allem LinkedIn.

• linkedin job scraper: Extrahiert Jobanzeigen über deine LinkedIn-Session.
• Cloudbasierte Zeitplanung: Automationen zeitgesteuert ausführen; Aktionen verketten (z.B. Jobs scrapen, dann Job-Poster scrapen).
• Keine Programmierung nötig: Konfiguration über Formulare.

Stärken:

Perfekt für Recruiter mit Fokus auf LinkedIn und Social Recruiting. Integration mit Google Sheets und Zapier.

Schwächen:

Begrenzt auf die unterstützten „Phantoms“ (meist LinkedIn und ähnliche Plattformen). Bezahlpläne ab 60 $/Monat.

5. Bright Data: Enterprise-Job-Scraping mit API-Power

Bright Data ist die Lösung für großvolumiges, unternehmensweites Scraping.

• Riesiges Proxy-Netzwerk: Umgeht Sperren und Limits, kann praktisch jede Seite scrapen.
• Web Scraper API: Vorgefertigte Scraper für LinkedIn, Indeed, Glassdoor u.a.
• Bulk- und Echtzeitdaten: Verarbeitet tausende URLs gleichzeitig, liefert Daten schnell.
• Erweiterte Filter: Exakt definieren, welche Felder benötigt werden.

Ideal für:

Große Unternehmen oder Datenteams mit hohem Datenbedarf. Preis nach Nutzung (z.B. 0,001 $ pro Datensatz) – bei großem Volumen teuer.

6. DataMiner: Browser-Erweiterung für schnelles Job-Scraping

DataMiner ist eine schlanke Chrome-Erweiterung, mit der du direkt aus Webseiten Daten extrahieren kannst.

• Ein-Klick-Scraping: Mit einem „Rezept“ Daten von der aktuellen Seite extrahieren.
• Öffentliche Rezeptbibliothek: Hunderte Vorlagen für bekannte Seiten.
• Export: Sofortiger Download als CSV oder Excel.

Stärken:

Ideal für schnelle, einmalige Scrapes durch Nicht-Techniker. Kostenloser Einstieg, Bezahlpläne ab 20 $/Monat.

Schwächen:

Nicht für große oder automatisierte Scraping-Projekte geeignet – nur manuell nutzbar.

7. ParseHub: Point-and-Click-Scraping für komplexe Seiten

ParseHub ist eine Desktop-App für visuelles Web-Scraping.

• Visuelle Projekterstellung: Elemente per Klick auswählen, Bedingungen und Paginierung festlegen.
• Dynamische Inhalte: Funktioniert mit JavaScript-lastigen Seiten und Infinite Scroll.
• Desktop + Cloud: Projekte am Rechner erstellen, lokal oder in der Cloud ausführen.

Stärken:

Gut für mittlere, individuelle Scraping-Aufgaben – besonders, wenn du ein Desktop-Tool bevorzugst.

Schwächen:

Keine KI-Unterstützung bei der Felderkennung; du bestimmst selbst, was gescrapt wird. Bezahlpläne ab 50 $/Monat.

8. Diffbot: KI-gestützte Jobdaten-Extraktion im großen Stil

Diffbot ist eine API-Plattform, die mit KI Inhalte aus beliebigen URLs strukturiert.

• Automatische Strukturierung: Einfach eine URL eingeben, die KI extrahiert Jobtitel, Unternehmen, Standort, Anforderungen, Gehalt u.v.m.
• Bulk-Crawling: Verarbeitet tausende URLs, erkennt automatisch Jobanzeigen und extrahiert sie.
• API-Integration: Für Entwickler und Datenteams konzipiert.

Ideal für:

Unternehmen oder Analytics-Teams, die hunderte Seiten im großen Stil überwachen. Preise ab 299 $/Monat.

Vergleich: Welches job scraping tool passt zu deinen Anforderungen?

Hier ein schneller Vergleich zur Orientierung:

Mehr Details im .

Wie Thunderbit job scraping für HR mühelos macht: Praxisbeispiele

So funktioniert Thunderbit am Beispiel der Karriereseiten von Netflix und OpenAI.

Beispiel 1: Netflix-Karriereseite scrapen

Netflix nutzt klassische Felder wie „Jobtitel“, „Standort“, „Team“ und „Beschreibung“. Thunderbit geht so vor:

1. „KI-Felder vorschlagen“ klicken. Thunderbit scannt die Seite und schlägt alle relevanten Felder vor.
2. „Scrapen“ klicken. Sofort bekommst du strukturierte Daten: Jobtitel = Machine Learning Engineer, Standort = USA, Remote, Team = Data & Insights usw.
3. Nachbearbeitung: Gibt Netflix das Gehalt als „$4.000/Monat“ an, rechnet Thunderbit es auf Jahresbasis in USD um. Oder du lässt die Jobbeschreibung in einem Satz zusammenfassen.

Beispiel 2: OpenAI-Karriereseite scrapen

OpenAI nutzt Überschriften wie „You might thrive in this role if you…“. Thunderbits KI erkennt das als Anforderungen und vereinheitlicht es mit ähnlichen Feldern anderer Seiten.

1. „KI-Felder vorschlagen“ klicken. Thunderbit schlägt Felder wie „Jobtitel“, „Standort/Team“ und „Anforderungen“ vor.
2. „Scrapen“ klicken. Du bekommst eine einheitliche Spalte „Anforderungen“, auch wenn OpenAI andere Bezeichnungen nutzt.
3. Export: Mit einem Klick nach Excel, Google Sheets oder Notion exportieren.

Beispiel für einheitlichen Output:

Thunderbit vereinheitlicht das Schema, sodass „You might thrive in this role if you…“ und „Was wir suchen“ beide zu „Anforderungen“ werden. Kein manuelles Nacharbeiten nötig.

Unterseiten-Scraping:

Wenn du alle Jobs von Netflix oder OpenAI willst, kann Thunderbit die Übersichtsseite scrapen und automatisch jede Detailseite besuchen.

Export:

Export nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion. Teile die Daten mit dem Team oder importiere sie ins ATS.

Fazit:

Thunderbit verwandelt das Chaos der Jobbörsen in eine saubere, auswertbare Tabelle – ganz ohne technisches Know-how.

Das richtige job scraping tool auswählen: Worauf kommt es an?

So findest du das passende Tool für dein Team:

• Technisches Know-how: Kein Coding-Support? Dann Thunderbit, DataMiner oder ParseHub. Entwickler im Team? Apify, Bright Data oder Diffbot.
• Quellenumfang: Nur wenige Seiten? Thunderbit oder Octoparse reichen. Hunderte Seiten? Diffbot oder Bright Data.
• Datenbedarf: Nachbearbeitung (z.B. Skill-Extraktion, Übersetzung, Gehaltsnormalisierung) nötig? Thunderbit und Diffbot sind hier stark.
• Häufigkeit: Einmalige Projekte? Jedes Tool passt. Für regelmäßiges, geplantes Scraping: Tools mit Automatisierung (Thunderbit, Octoparse, Apify).
• Skalierung: Kleine Mengen? Jedes Tool. Große Mengen? Bright Data, Diffbot oder Apify.
• Exportformate: Excel oder Google Sheets? Thunderbit, DataMiner, PhantomBuster sind praktisch. JSON für Datenbanken? Diffbot, Apify, Bright Data.
• Budget: Starte mit einer kostenlosen Testversion oder einem günstigen Tool und skaliere bei Bedarf.
• Support: Brauchst du Hilfe? Thunderbit und die meisten Enterprise-Tools bieten Support; Open-Source- oder kleinere Tools setzen auf Community-Foren.
• Compliance: Beachte immer die Nutzungsbedingungen und Datenschutzregeln der gescrapten Seiten.

Viele Teams nutzen eine Mischung: Thunderbit für die meisten Seiten, PhantomBuster für LinkedIn, DataMiner für schnelle Einzelaufgaben. Das ist völlig okay.

Fazit: Mit dem richtigen job scraping tool zum Recruiting-Erfolg

Recruiting 2025 ist datengetrieben. Millionen neue Jobanzeigen gehen täglich online, HR-Teams müssen schnell reagieren. KI-gestützte job scraping software ist kein Luxus mehr, sondern Pflicht. Diese Tools verwandeln stundenlange Handarbeit in wenige Minuten und liefern Insights, mit denen du Gehälter vergleichen, Trends erkennen und deinen Talentpool aufbauen kannst – bevor die Konkurrenz überhaupt reagiert.

Kurz zusammengefasst:

• Thunderbit ist der einfachste und leistungsstärkste No-Code-KI-Job-Scraper für HR und Operations. Vereinheitlicht, bereinigt und reichert deine Daten an – ohne technisches Know-how.
• Octoparse und ParseHub sind ideal für alle, die mehr Kontrolle wollen und Zeit in die Konfiguration investieren.
• Apify, Bright Data und Diffbot sind die erste Wahl für große, technische oder Enterprise-Projekte.
• PhantomBuster ist perfekt für LinkedIn-Automatisierung.
• DataMiner eignet sich für schnelle, kleine Aufgaben.

Das beste Tool ist das, das zu deinem Workflow und deinen Zielen passt. Wenn du bereit bist, Copy-Paste hinter dir zu lassen und schneller, smarter zu rekrutieren, oder probiere ein anderes Tool aus, das dich interessiert. Du wirst überrascht sein, wie viel Zeit – und Nerven – du sparst.

Viel Erfolg beim Scrapen – und möge dein nächster Hire ein Volltreffer sein!

Mehr Tipps zu Web-Scraping, Automatisierung und KI im HR findest du im – mit Praxisbeispielen, Tutorials und Erfahrungsberichten von Teams wie deinem.

FAQs

1. Was ist job scraping software und warum ist sie 2025 für HR so wichtig?

job scraping software extrahiert automatisch Stellenanzeigen von Seiten wie LinkedIn, Indeed oder Karriereseiten und wandelt unstrukturierte Anzeigen in übersichtliche Daten um. 2025, bei Millionen neuer Anzeigen täglich, sparen HR-Teams damit Zeit, erhöhen die Genauigkeit und treffen schneller datenbasierte Einstellungsentscheidungen.

2. Wie vereinfacht Thunderbit das job scraping im Vergleich zu anderen Tools?

Thunderbit nutzt KI, um Felder auf jeder Jobseite automatisch zu erkennen – ganz ohne Programmierung oder Setup. Einfach auf „KI-Felder vorschlagen“ und dann auf „Scrapen“ klicken. Die Daten werden zudem direkt übersetzt, zusammengefasst und Gehaltsangaben vereinheitlicht – ideal für nicht-technische HR-Teams.

3. Können job scraping tools mehrere Jobbörsen und verschiedene Formate verarbeiten?

Ja. Tools wie Thunderbit, Apify und Bright Data unterstützen das Scrapen von mehreren Jobbörsen und individuellen Karriereseiten. Thunderbits KI passt sich unterschiedlichen Formaten an und vereinheitlicht Inhalte wie „Was wir suchen“ oder „You might thrive if...“ zu strukturierten Feldern.

4. Was sind typische Business-Anwendungsfälle für job scraping?

Beliebte Anwendungsfälle sind Gehaltsvergleiche, Wettbewerbsanalysen, Aufbau interner Jobdatenbanken und Skill-Gap-Analysen. Das Scrapen tausender Anzeigen hilft HR, Trends und gefragte Skills frühzeitig zu erkennen und die Personalentwicklung gezielt zu steuern.

5. Welches job scraping tool passt zu den Anforderungen meines Teams?

Das hängt von technischer Erfahrung, Umfang und Zielen ab:

• Thunderbit: Beste Wahl für No-Code, schnellen Start und KI-Nachbearbeitung.
• Octoparse / ParseHub: Gut für visuelle Kontrolle mit etwas Einarbeitung.
• Apify / Bright Data / Diffbot: Ideal für Entwicklerteams oder große Projekte.
• PhantomBuster / DataMiner: Perfekt für LinkedIn oder schnelle Einzelaufgaben. Starte mit dem Tool, das zu deinem Workflow passt, und skaliere bei Bedarf.