Wie Sie mit KI Stellenanzeigen automatisch erfassen

Stellen Sie sich vor: Es ist Montagmorgen, der Kaffee dampft noch, und das HR-Team kämpft sich schon wieder durch eine endlose Excel-Liste, um Stellenanzeigen von unzähligen Webseiten zusammenzukopieren. LinkedIn, Indeed, Karriereseiten von Unternehmen, spezialisierte Jobbörsen – jede Plattform sieht anders aus und bringt ihre eigenen Herausforderungen mit. Bis man einen Bruchteil der benötigten Anzeigen beisammen hat, ist der Kaffee kalt, die Augen brennen und man fragt sich: Geht das nicht auch einfacher? (Spoiler: Ja, das geht!)

Nach vielen Jahren in der SaaS- und Automatisierungswelt weiß ich: Im Recruiting hat die Digitalisierung alles verändert. Heute gibt es , allein . Die Masse ist riesig – und HR-Teams stehen unter Druck, mitzuhalten. Das Problem: Die wenigsten Personaler sind Techies, und klassische Scraping-Tools oder APIs sind für sie kaum zu gebrauchen. Genau hier kommen KI-gestützte Lösungen wie ins Spiel, die das Extrahieren von Stellenanzeigen nicht nur möglich, sondern sogar angenehm machen (ja, wirklich).

Schauen wir uns an, warum das Extrahieren von Stellenanzeigen so wichtig ist, warum es bisher so mühsam war – und wie KI die Spielregeln verändert, besonders wenn du keine Lust mehr auf Copy-Paste-Marathons hast.

Was bedeutet es, Stellenanzeigen zu extrahieren?

Im Kern heißt stellenanzeigen extrahieren, dass du Software nutzt, um automatisch Jobdaten von Webseiten zu sammeln – also Jobtitel, Unternehmen, Standort, Gehalt, Beschreibung, Anforderungen und vieles mehr. Statt jede Anzeige mühsam per Hand zu kopieren, „liest“ ein job scraper die Seite aus und liefert dir strukturierte Daten, die du analysieren oder direkt ins HR-System übernehmen kannst.

Die Quellen sind so bunt wie der Arbeitsmarkt selbst:

• LinkedIn (der Platzhirsch)
• Karriereseiten von Unternehmen (z. B. Netflix oder OpenAI)
• Große Jobbörsen (Indeed, Monster)
• Spezialbörsen (für IT, Healthcare, Wissenschaft usw.)

Das Beste daran: Du kannst dir eine eigene, maßgeschneiderte Datenbank des Arbeitsmarkts aufbauen – ideal für Gehaltsvergleiche, Wettbewerbsanalysen oder um immer zu wissen, wer gerade welche Talente sucht.

Warum Stellenanzeigen extrahieren? Wichtige Anwendungsfälle und Vorteile

Warum also der Aufwand? Für HR- und Recruiting-Teams geht es darum, aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Hier die wichtigsten Anwendungsfälle:

Kurz gesagt: Wer stellenanzeigen extrahiert, trifft im HR datenbasierte Entscheidungen statt zu raten. Und mit , nimmt der Trend weiter Fahrt auf.

Klassische Methoden zum Extrahieren von Stellenanzeigen (und ihre Tücken)

Wie sind HR-Teams bisher an das Thema herangegangen – und warum war es so mühsam?

Der API-Weg

Viele HR-Teams ohne Programmierkenntnisse versuchen es mit offiziellen APIs (sofern verfügbar). Die Idee: Mit der API des Jobportals strukturierte Daten abrufen – fertig. Die Realität sieht anders aus.

Die größten Nachteile von API-basiertem Job-Scraping:

• Begrenzter Zugang: Viele große Plattformen (wie LinkedIn) bieten .
• Strikte Limits: Selbst mit Zugang gibt es oft starke Begrenzungen, wie viele Daten pro Tag abgerufen werden dürfen.
• Fehlende Felder: APIs liefern oft nicht alle gewünschten Infos (z. B. vollständige Beschreibungen oder Gehaltsangaben).
• Technische Hürden: Die Integration erfordert Entwickler, JSON/XML-Kenntnisse und laufende Wartung.
• Ständige Änderungen: APIs können sich ändern oder abgeschaltet werden – und das System steht still.

Für viele HR-Teams ist das wie ein Raumschiff zu bekommen – spannend, aber ohne Pilotenschein und Geduld kaum nutzbar.

Eigene Scraper programmieren

Manche Teams mit Entwicklerpower bauen eigene Python-Skripte mit Libraries wie BeautifulSoup oder Scrapy. Das gibt maximale Kontrolle, ist aber aufwendig und fehleranfällig. Ändert sich das Layout einer Seite, funktioniert das Skript nicht mehr. Logins, Endlos-Scrollen oder Anti-Bot-Maßnahmen machen es noch komplizierter.

Wie ein Autor es mal sagte: „Wie IKEA-Möbel ohne Anleitung zusammenbauen“ – machbar, aber oft frustrierend und langsam ().

No-Code-Scraping-Tools (ohne KI)

Dann gibt es klassische No-Code-Tools. Sie erlauben das Auswählen von Feldern per Klick, aber du musst für jede Seite Muster definieren. Das ist besser als Programmieren, aber erfordert technisches Verständnis und viel Ausprobieren. Ändert sich die Seite, muss alles neu eingerichtet werden. Bei komplexen Seiten mit Pop-ups oder Endlos-Scrollen wird es schnell unübersichtlich ().

Manuelles Copy-Paste

Und natürlich gibt es noch die Oldschool-Methode: Copy-Paste in Excel. Langsam, fehleranfällig und – ehrlich gesagt – „nervenaufreibend“ (). Mit Glück schafft man 100 Anzeigen am Tag – bei Millionen von Jobs ein aussichtsloses Unterfangen.

Thunderbit: Die No-Code-Lösung für das Extrahieren von Stellenanzeigen mit KI

Hier kommt ins Spiel. Als Mitgründer und CEO bin ich natürlich voreingenommen, aber ich habe Thunderbit entwickelt, weil ich gesehen habe, wie sehr HR-Teams mit klassischen Scraping-Tools kämpfen. Thunderbit ist ein KI-basierter, No-Code-Job-Scraper speziell für Business-Anwender – also HR- und Recruiting-Teams, die schnell Ergebnisse wollen, ohne auf Entwickler angewiesen zu sein.

So verändert Thunderbit das Spiel:

• No-Code, 2-Klick-Setup: Einfach auf „KI Felder vorschlagen“ klicken, die KI liest die Seite aus, dann auf „Extrahieren“ klicken. Keine Selektoren, keine Skripte, keine Kopfschmerzen.
• Unabhängig von der IT: HR kann Stellenanzeigen selbst extrahieren – ohne auf Entwickler zu warten.
• Funktioniert auf jeder Jobbörse oder Karriereseite: Thunderbits KI erkennt verschiedene Seitenstrukturen, du brauchst keine neuen Vorlagen für jede Plattform.
• Personalisierte, angereicherte Daten: Thunderbit kann Daten nicht nur extrahieren, sondern auch labeln, übersetzen, zusammenfassen und formatieren.

Schauen wir uns das in der Praxis an.

Thunderbit in Aktion: Stellenanzeigen von jeder Website extrahieren

Eine der größten Herausforderungen beim Job-Scraping ist die Vielfalt der Quellen. LinkedIn, Netflix Careers, OpenAI – jede Seite sieht anders aus, nutzt andere Begriffe und ändert ständig das Layout.

Mit Thunderbit musst du dir darüber keine Gedanken machen. Die KI liest die Seite wie ein Mensch, erkennt die wichtigsten Felder und extrahiert sie – egal, wie die Seite aufgebaut ist.

Beispiel: Netflix- und OpenAI-Karriereseiten extrahieren

Zwei echte Beispiele:

1.

Netflix nutzt ein ATS-System mit Abschnitten wie:

• Jobtitel: „Machine Learning Engineer“
• Standort: „USA, Remote“
• Team: „Machine Learning Platform“
• Beschreibung: Langer Abschnitt mit Anforderungen, Aufgaben und Benefits.

Thunderbits KI scannt die Seite, schlägt Felder wie „Jobtitel“, „Standort“, „Team“, „Beschreibung“ vor und kann sogar Anforderungen und Benefits separat extrahieren – ohne dass du jedes Feld einzeln anklicken musst.

2.

Die Karriereseite von OpenAI ist ganz anders aufgebaut – statische Inhalte, Abschnitte wie „About the Role“, „You might thrive in this role if you“ und „Benefits“.

Thunderbit erkennt, dass „You might thrive in this role if you“ im Grunde die „Anforderungen“ sind, auch wenn es anders heißt als bei Netflix („What we are looking for“). Die KI vereinheitlicht diese Felder, sodass deine Tabelle immer eine konsistente Spalte „Anforderungen“ enthält – unabhängig von der Bezeichnung.

Fazit: Mit Thunderbit kannst du sowohl Netflix- als auch OpenAI-Stellenanzeigen (und viele weitere) mit demselben Workflow extrahieren – ohne individuelle Anpassungen.

Jobdaten personalisieren und anreichern: Thunderbits KI-gestützte Nachbearbeitung

Das Extrahieren ist nur der erste Schritt. Der eigentliche Mehrwert entsteht, wenn du deine Jobdaten bereinigst, standardisierst und anreicherst – sonst bleibt es bei einer unübersichtlichen Tabelle.

Mit Thunderbit kannst du für jedes Feld eigene KI-Prompts hinterlegen, um z. B.:

• Gehälter vereinheitlichen: „$4,000/Monat“ und „£50k pro Jahr“ automatisch in einen einheitlichen Jahreswert in USD umrechnen.
• Anforderungsfelder zusammenführen: „What we are looking for“, „You might thrive in this role if you“ und „Qualifications“ zu einer Spalte „Anforderungen“ zusammenfassen.
• Beschreibungen übersetzen oder zusammenfassen: Sofort Übersetzungen oder Kurzfassungen generieren.
• Skills oder Jobkategorien taggen: KI erkennt und labelt geforderte Skills oder ordnet Jobs Abteilungen zu.

Beispiel: Gehaltsangaben vereinheitlichen

Du extrahierst zwei Anzeigen:

• Netflix: „$4,000/Monat“
• OpenAI: „£50,000 pro Jahr“

Mit Thunderbit kannst du alle Gehälter in Jahres-USD umrechnen lassen. Die KI liefert:

• Netflix: „$48,000“
• OpenAI: „$62,000“

So vergleichst du direkt und sparst dir stundenlange Nachbearbeitung ().

Beispiel: Anforderungen vereinheitlichen

Netflix nutzt „What we are looking for“, OpenAI „You might thrive in this role if you“. Thunderbits KI erkennt beide als „Anforderungen“ und führt sie in einer Spalte zusammen. Kein Suchen mehr nach dem richtigen Feld – deine Daten sind sauber und auswertbar.

LinkedIn-Stellenanzeigen mit Thunderbit extrahieren: So geht’s

LinkedIn ist die Goldgrube für Jobdaten – aber auch besonders schwer zu extrahieren. Es gibt keine öffentliche API, die Seite nutzt Endlos-Scrollen und dynamisches Nachladen. Manuelles Scraping? Keine Chance.

Thunderbit ist für LinkedIn optimiert:

• Automatisches Scrollen und Durchklicken: Die KI scrollt und klickt wie ein Mensch durch die Anzeigen, um alle Details zu laden.
• Unterseiten und Paginierung: Mit „Subpages extrahieren“ besucht Thunderbit jede Detailseite und sammelt vollständige Beschreibungen, Unternehmensinfos usw.
• Kontaktdaten extrahieren (falls vorhanden): Steht eine E-Mail oder Telefonnummer in der Anzeige, wird sie automatisch übernommen.

Tipp: Am besten nutzt du öffentliche LinkedIn-Joblisten (ohne Login), scrollst ein wenig, damit Jobs geladen werden, und lässt dann Thunderbit arbeiten. In wenigen Minuten bekommst du eine strukturierte Tabelle mit Titeln, Unternehmen, Standorten, Beschreibungen und mehr.

Thunderbit vs. klassische Job-Scraper-Lösungen im Vergleich

Hier der direkte Vergleich:

Für HR-Teams ist Thunderbit wie ein digitaler Assistent, der nie müde wird und sich von komplexen Webseiten nicht aus der Ruhe bringen lässt.

Schritt-für-Schritt: So extrahierst du Stellenanzeigen mit Thunderbit

Bereit loszulegen? So einfach geht’s für HR-Teams mit Thunderbit:

Schritt 1: Thunderbit Chrome-Erweiterung installieren

Geh zur und füge die Erweiterung deinem Browser hinzu. Schnell, leichtgewichtig und kostenlos testbar.

Schritt 2: Zur gewünschten Jobseite navigieren

Öffne die Jobbörse oder Karriereseite, die du extrahieren möchtest – LinkedIn, Netflix, OpenAI oder jede andere Plattform.

Schritt 3: „KI Felder vorschlagen“ nutzen

Klicke auf das Thunderbit-Icon und wähle „KI Felder vorschlagen“. Die KI scannt die Seite und schlägt relevante Felder wie Jobtitel, Unternehmen, Standort, Gehalt, Anforderungen usw. vor.

Schritt 4: „Extrahieren“ klicken und Daten sammeln

Bist du mit den Feldern zufrieden, klickst du auf „Extrahieren“. Thunderbit sammelt die Daten in einer strukturierten Tabelle und übernimmt Paginierung und Unterseiten automatisch.

Schritt 5: Daten exportieren oder anreichern

Exportiere deine Daten mit einem Klick nach Excel, Google Sheets, Notion oder Airtable. Möchtest du die Daten bereinigen, Gehälter vereinheitlichen oder Skills taggen? Füge einen individuellen KI-Prompt hinzu – Thunderbit erledigt das direkt beim Extrahieren.

Mehr dazu findest du in unserem oder in der .

Fazit & wichtigste Erkenntnisse

• Das Extrahieren von Stellenanzeigen ist für HR-Teams unverzichtbar, um wettbewerbsfähig zu bleiben, Gehälter zu vergleichen, Wettbewerber zu beobachten und Talentpools aufzubauen.
• Klassische Methoden sind langsam, technisch und fehleranfällig – besonders für Nicht-Programmierer im HR.
• Thunderbits KI-basierter No-Code-Ansatz macht Job-Scraping für alle zugänglich. Zwei Klicks – fertig.
• Thunderbit funktioniert auf jeder Jobbörse oder Karriereseite, bereinigt und reichert deine Daten an und exportiert sie dorthin, wo du sie brauchst.
• HR-Teams gewinnen an Tempo, Präzision und Unabhängigkeit – kein Warten mehr auf die IT, kein Copy-Paste, keine chaotischen Tabellen.

Wenn du bereit bist, stellenanzeigen intelligenter zu extrahieren, und erlebe, wie einfach du aus Jobdaten einen strategischen Vorteil machst.

Mehr Tipps zu Web-Scraping, Automatisierung und KI im HR findest du im – mit Anleitungen, Reviews und Best Practices.

Viel Erfolg beim Extrahieren – und möge dein Kaffee immer heiß und deine Tabelle immer ordentlich bleiben.

FAQ:

1. Warum sollte ein HR-Team Stellenanzeigen extrahieren?

Durch das Extrahieren von Stellenanzeigen können HR-Teams strukturierte Jobdaten aus verschiedenen Quellen – wie LinkedIn, Indeed oder Karriereseiten – automatisiert sammeln. Das ermöglicht bessere Gehaltsvergleiche, Wettbewerbsanalysen, Skill-Gap-Analysen und den Aufbau interner Jobdatenbanken.

2. Was sind die größten Herausforderungen bei klassischen Methoden?

Klassische Methoden – wie APIs, eigene Programmierung oder No-Code-Tools – erfordern technisches Know-how, sind anfällig für Layout-Änderungen und erfassen oft nicht alle wichtigen Daten. Manuelles Copy-Paste ist langsam und fehleranfällig und für große Datenmengen ungeeignet.

3. Wie vereinfacht Thunderbit das Job-Scraping für Nicht-Techniker?

Thunderbit nutzt KI, um relevante Felder auf jeder Website automatisch zu erkennen und zu extrahieren. Nutzer klicken einfach auf „KI Felder vorschlagen“ und dann auf „Extrahieren“. Es funktioniert auf LinkedIn, Karriereseiten und Jobbörsen – ohne Programmierung oder Einrichtung.

4. Kann Thunderbit auch komplexe Seiten wie LinkedIn oder Netflix Careers verarbeiten?

Ja. Thunderbit kann automatisch durch Listen scrollen, Unterseiten aufrufen, Jobbeschreibungen extrahieren und Felder wie Titel, Standort und Gehalt erkennen – auch bei sehr unterschiedlichen Layouts. Die KI arbeitet wie ein Mensch, aber in großem Maßstab.

5. Was unterscheidet Thunderbit von anderen No-Code-Scraping-Tools?

Im Gegensatz zu klassischen Point-and-Click-Tools versteht Thunderbit Inhalte kontextbasiert mit KI. Es passt sich an Layout-Änderungen an, reichert Daten an (z. B. Gehälter vereinheitlichen, Skills taggen) und unterstützt den Export zu Google Sheets oder Airtable – mit minimalem Aufwand.