Der KI-gestützte Lever Scraper von Thunderbit verwandelt Lever-Karriereseiten in wenigen Minuten in saubere, strukturierte Datensätze. Die KI erkennt passende Felder (Jobtitel, Standort, Team, Beschreibung, Bewerbungslink und mehr), scrapt sowohl Übersichtslisten als auch Detailseiten einzelner Stellen und exportiert die Ergebnisse nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion. Ideal für Recruiting-Teams, Sales-Teams und Research, die verlässliche Jobdaten ohne manuelles Copy-Paste benötigen.
🧲 Was ist ein Lever Scraper
Ein Lever Scraper ist ein KI-Web-Scraper, der Stellenanzeigen und Job-Details aus Karriereseiten von extrahiert. Mit dem KI-Web-Scraper öffnest du einfach eine Lever-Jobseite, klickst auf AI Suggest Columns und anschließend auf Scrape – Thunderbits KI liest die Seite aus, strukturiert die Daten als Tabelle und du kannst sie herunterladen oder direkt an deine Tools senden.
🧾 Was kannst du mit Lever scrapen
Lever-Seiten werden häufig für öffentliche Jobbörsen genutzt. Sie eignen sich hervorragend, um sowohl Daten auf Listenebene (die Übersicht) als auch Daten auf Detailebene (Inhalte der einzelnen Stellenanzeige) zu extrahieren. Unten findest du zwei typische Workflows, die du mit Thunderbit umsetzen kannst.
Enterprise-SaaS-Sales-Recruiting scrapen
In diesem Szenario scrapst du Stellenanzeigen von der Lever-Seite eines Enterprise-SaaS-Unternehmens (Beispiel: Palantir). Du sammelst Rollen, Standorte und Teams und reicherst den Datensatz anschließend an, indem du jede Job-Detailseite besuchst, um Beschreibungen, Anforderungen und Bewerbungslinks zu erfassen.
Zielseite:
Schritte:
- Lade die herunter und registriere ein Konto.
- Öffne die Zielseite, z. B. die .
- Klicke auf AI Suggest Columns, damit die KI die besten Spaltennamen und Datentypen vorschlägt.
- Klicke auf Scrape, führe den Scraper aus und exportiere nach Excel/CSV oder sende die Daten an Google Sheets, Airtable oder Notion.
Spaltennamen
| Spalte | Beschreibung |
|---|---|
| 🧑💼 Jobtitel | Bezeichnung der Position in der Liste (z. B. Account Executive, Sales Engineer). |
| 🏢 Abteilung / Team | Organisationsbereich oder Funktion (Sales, GTM, Engineering usw.), falls vorhanden. |
| 📍 Standort | Angegebener Ort/Region/Remote-Status der Rolle. |
| 🕒 Arbeitsmodell | Vor Ort, hybrid oder remote (sofern auf der Seite angegeben). |
| 🔗 Job-URL | Link zur jeweiligen Detailseite der Stellenanzeige. |
| 📝 Stellenbeschreibung | Vollständige Beschreibung von der Job-Detailseite (per Subpage Scraping erfassen). |
| ✅ Anforderungen | Abschnitt zu Qualifikationen/Anforderungen aus der Jobseite. |
| 🧾 Aufgaben | Abschnitt „Responsibilities“/Aufgaben aus der Jobseite. |
| 📨 Bewerbungs-URL | URL des Bewerbungslinks/-Buttons für die Rolle. |
| 🗓️ Veröffentlichungsdatum | Datum der Veröffentlichung, falls auf der Jobseite verfügbar. |
Research zu autonomen Fahrzeugen scrapen
Dieser Anwendungsfall eignet sich, um Hiring-Trends im Bereich autonomes Fahren zu verfolgen (Beispiel: Zoox). Du kannst Rollen aus Engineering, Research, Safety und Operations extrahieren und anschließend per Subpage-Enrichment detaillierte Anforderungen und Aufgaben für Analysen übernehmen.
Zielseite:
Schritte:
- Lade die herunter und registriere ein Konto.
- Öffne die Zielseite, z. B. die .
- Klicke auf AI Suggest Columns, um ein strukturiertes Schema für die Seite zu erzeugen.
- Klicke auf Scrape, extrahiere die Daten und lade sie herunter oder exportiere sie.
Spaltennamen
| Spalte | Beschreibung |
|---|---|
| 🚗 Jobtitel | Titel der Position (z. B. Perception Engineer, Research Scientist). |
| 🧪 Funktion / Kategorie | Jobkategorie oder Abteilungsgruppierung, wie im Board angezeigt. |
| 📍 Standort | Angegebene(r) Standort(e) der Rolle. |
| 🌎 Remote-Status | Ob remote/hybrid/vor Ort – sofern angegeben. |
| 🔗 Job-URL | Direkter Link zur Job-Detailseite. |
| 🧠 Kernkompetenzen | Skills/Keywords aus der Beschreibung (mit Field AI Prompt kannst du standardisieren). |
| 📝 Beschreibung (Volltext) | Vollständige Stellenbeschreibung von der Jobseite via Subpage Scraping. |
| 🧩 Aufgaben | Aufgaben-/Responsibilities-Abschnitt aus der Jobseite. |
| 🎓 Qualifikationen | Qualifikations-/Anforderungsabschnitt aus der Jobseite. |
| 📨 Bewerbungs-URL | Bewerbungslink für die Rolle. |
🎯 Warum ein Lever Tool nutzen
Lever-Jobboards zu scrapen ist besonders hilfreich, wenn du strukturierte Hiring-Daten für Analysen, Outreach oder operative Prozesse brauchst.
- Recruiting & Talent Ops: Baue eine durchsuchbare Datenbank offener Rollen bei Wettbewerbern, Tochtergesellschaften oder Zielaccounts. Mit Thunderbits Geplanter Scraper kannst du Änderungen auch über Zeit verfolgen.
- Sales (Enterprise SaaS, Staffing, HR Tech): Erkenne Hiring-Signale (neue Teams, neue Regionen, Ausbau von Führungsebenen) und priorisiere Accounts anhand aktiven Headcount-Wachstums.
- Markt- & Wettbewerbsanalyse: Beobachte, welche Teams einstellen (KI, Security, Autonomie, GTM) und quantifiziere Trends nach Standort, Seniorität oder Funktion.
- Ecommerce- & Operations-Teams: Wenn du für Logistik, Support oder Operations skalierst, sind Jobboards oft ein guter Indikator für Expansionspläne und Kapazitätsveränderungen.
Da Thunderbit die Seite jedes Mal per KI „liest“, eignet es sich außerdem sehr gut für Nischen-Jobboards und unterschiedliche Lever-Layouts.
🧩 So nutzt du die Lever Chrome Extension
- Thunderbit Chrome Extension installieren: Hol sie dir aus dem und erstelle dein Konto.
- Zu einer Lever-Jobseite navigieren: Öffne eine Übersichtsseite wie oder .
- KI-Scraper aktivieren: Klicke auf AI Suggest Columns, um Felder zu generieren, und passe bei Bedarf Spaltennamen/Datentypen an (Text, URL, Datum usw.).
- Listen scrapen und mit Subpages anreichern: Klicke auf Scrape für die Übersichtstabelle und nutze anschließend Scrape Subpages, um jede Job-URL zu öffnen und vollständige Beschreibungen, Anforderungen und Bewerbungslinks zu übernehmen.
Wenn du neu beim KI-Scraping bist, helfen dir diese Guides:
💳 Preise für Lever
Thunderbit nutzt ein einfaches Credit-System:
- 1 Credit = 1 Ergebniszeile in deiner Resultat-Tabelle (z. B. 1 Zeile pro Stellenanzeige).
- Der KI-gestützte Scraping-Workflow (AI Suggest Columns + Scrape) ist enthalten, und der Datenexport ist kostenlos (Excel/CSV/JSON, Google Sheets, Airtable, Notion).
Du kannst ohne bezahlten Plan starten:
- Free-Tarif: 6 Seiten pro Monat scrapen (seitenbasiertes Kontingent).
- Free Trial: 10 Seiten kostenlos scrapen – ideal, um Lever-Boards und Subpage-Enrichment zu testen.
Für laufende Workflows (z. B. wöchentlich mehrere Unternehmen monitoren) bieten Paid-Pläne mehr monatliche Credits. Außerdem ist der Jahresplan günstiger als monatliche Zahlung. Optionen findest du unter .
| Tarif | Preis (monatlich) | Preis (jährlich) | Jahresgesamtpreis | Credits (monatlich) | Credits (jährlich) |
|---|---|---|---|---|---|
| Free | Kostenlos | Kostenlos | Kostenlos | 6 Seiten | N/A |
| Starter | $15 | $9 | $108 | 500 | 5,000 |
| Pro 1 | $38 | $16.5 | $199 | 3,000 | 30,000 |
| Pro 2 | $75 | $33.8 | $398 | 6,000 | 60,000 |
| Pro 3 | $125 | $68.4 | $796 | 10,000 | 120,000 |
| Pro 4 | $249 | $137.5 | $1,592 | 20,000 | 240,000 |
❓ FAQ
-
Was ist der AI Powered Lever Scraper?
Der AI Powered Lever Scraper ist ein Workflow in Thunderbit, der Stellenanzeigen und Job-Details aus Lever-Karriereseiten extrahiert und in strukturierte Zeilen und Spalten umwandelt. Statt HTML-Elemente manuell auszuwählen, klickst du auf AI Suggest Columns – Thunderbits KI schlägt ein Schema vor – und anschließend auf Scrape, um die Daten zu sammeln. -
Was ist Thunderbit?
ist eine KI-basierte Chrome Extension für Web-Scraping und Web-Automatisierung – entwickelt für Business-User, die schnell strukturierte Daten aus Websites benötigen. Du kannst Websites, PDFs und Bilder scrapen, in Tools wie Google Sheets und Airtable exportieren und wiederkehrende Web-Aufgaben ohne Code automatisieren. -
Welche Daten kann ich aus Lever-Jobboards extrahieren?
Aus der Übersichtsseite kannst du Jobtitel, Standorte, Abteilungen, Job-URLs und Bewerbungslinks extrahieren. Mit Subpage Scraping ziehst du zusätzlich vollständige Stellenbeschreibungen, Aufgaben, Qualifikationen und weitere Details aus jeder einzelnen Job-Detailseite. -
Kann Thunderbit die Stellenbeschreibung aus jeder einzelnen Anzeige scrapen?
Ja. Nach dem Scrape der Übersichtsseite kannst du Scrape Subpages nutzen, damit Thunderbit jede Job-URL besucht und deine Tabelle um Felder wie Beschreibung, Anforderungen und Aufgaben ergänzt. Das ist besonders nützlich, wenn die Liste nur Titel und Standort zeigt. -
Wie geht Thunderbit mit Pagination oder sehr langen Joblisten um?
Thunderbit unterstützt sowohl klickbasierte Pagination als auch Infinite-Scroll-Varianten – je nachdem, wie das Lever-Board konfiguriert ist. Wenn beim Scrollen weitere Rollen nachgeladen werden, kannst du die geladenen Einträge scrapen und fortfahren, bis die komplette Liste erfasst ist. -
Muss ich programmieren können, um Thunderbit für Lever zu nutzen?
Nein. Thunderbit ist für No-Code-Workflows gemacht: Seite öffnen, AI Suggest Columns klicken, dann Scrape. Wenn du mehr Kontrolle willst, kannst du Spalten umbenennen, Datentypen (Text, URL, Datum) festlegen und mit einem Field AI Prompt Ausgaben standardisieren. -
Was ist ein Credit und wie viele Credits verbraucht ein Lever-Scrape?
Ein Credit entspricht einer Ergebniszeile in deiner Tabelle. Wenn du 200 Stellenanzeigen scrapst, entstehen typischerweise 200 Zeilen und es werden 200 Credits genutzt. Wenn du zusätzlich Subpages anreicherst, bleibt es bei einer Zeile pro Job – nur mit mehr ausgefüllten Spalten. -
Kann ich Lever-Jobdaten nach Google Sheets oder Airtable exportieren?
Ja. Thunderbit unterstützt kostenlosen Export nach Excel/CSV/JSON sowie direkte Exporte zu Google Sheets, Airtable und Notion. So kannst du Hiring-Dashboards teilen, Lead-Listen bauen oder Analysen in deinem bestehenden Workflow durchführen. -
Ist es in Ordnung, Lever-Jobseiten zu scrapen?
Lever-Jobboards sind oft öffentlich, dennoch solltest du geltende Gesetze beachten, Privatsphäre respektieren und vor dem Sammeln und Nutzen von Daten die Nutzungsbedingungen und Richtlinien der Website prüfen. Thunderbit ist ein Extraktions-Tool – für die regelkonforme Nutzung bist du verantwortlich.
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