Thunderbit의 AI 기반 Lever 스크래퍼를 사용하면 Lever 기반 커리어 페이지를 몇 분 만에 깔끔하고 구조화된 데이터셋으로 바꿀 수 있습니다. AI가 필요한 필드(직무명, 근무지, 팀, 상세 설명, 지원 링크 등)를 자동으로 파악해 주고, 공고 목록은 물론 각 공고의 상세 페이지까지 함께 수집한 뒤 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로 내보낼 수 있습니다. 수작업 복사/붙여넣기 없이 신뢰할 수 있는 채용 데이터를 빠르게 확보해야 하는 채용팀, 세일즈팀, 리서처에게 특히 유용합니다.
🧲 Lever 스크래퍼란?
Lever 스크래퍼는 채용 페이지에서 채용 공고 목록과 공고 상세 데이터를 추출하는 AI 웹 스크래퍼입니다. AI 웹 스크래퍼를 사용하면 Lever 채용 페이지를 열고 AI Suggest Columns를 누른 다음 Scrape만 클릭하면 됩니다. Thunderbit의 AI가 페이지를 읽어 데이터를 표 형태로 정리해 주며, 다운로드하거나 원하는 도구로 바로 전송할 수 있습니다.
🧾 Lever에서 무엇을 스크래핑할 수 있나요?
Lever 페이지는 공개 채용 게시판으로 자주 사용되며, 채용 목록 페이지에서 보이는 목록 단위 데이터와 각 공고에 들어가야 확인 가능한 상세 단위 데이터를 모두 추출하기에 적합합니다. 아래는 Thunderbit로 자주 실행하는 대표적인 두 가지 워크플로우입니다.
엔터프라이즈 SaaS 세일즈 채용 공고 스크래핑
이 사례는 엔터프라이즈 SaaS 기업의 Lever 채용 페이지(예: Palantir)에서 채용 공고를 수집하는 데 초점을 둡니다. 직무, 근무지, 팀 정보를 모은 뒤, 각 공고의 상세 페이지로 들어가 설명, 자격 요건, 지원 링크까지 추가로 확보해 데이터셋을 더 풍부하게 만들 수 있습니다.
대상 페이지:
진행 단계:
- 을 설치하고 계정을 등록합니다.
- 예시로 로 이동합니다.
- AI Suggest Columns를 클릭해 AI가 최적의 컬럼명과 데이터 유형을 추천하도록 합니다.
- Scrape를 클릭해 스크래핑을 실행한 뒤, Excel/CSV로 내보내거나 Google Sheets, Airtable, Notion으로 전송합니다.
컬럼 예시
| Column | Description |
|---|---|
| 🧑💼 Job Title | 목록에 표시되는 직무명(예: Account Executive, Sales Engineer). |
| 🏢 Department / Team | 가능할 경우 조직/기능 그룹(Sales, GTM, Engineering 등). |
| 📍 Location | 해당 직무의 도시/지역/원격 여부 등 근무지 정보. |
| 🕒 Work Type | 페이지에 표시될 경우 온사이트/하이브리드/원격 구분. |
| 🔗 Job URL | 개별 채용 공고 상세 페이지 링크. |
| 📝 Job Description | 공고 상세 페이지의 전체 설명(서브페이지 스크래핑으로 수집). |
| ✅ Requirements | 공고 페이지에서 추출한 자격 요건/요구사항 섹션. |
| 🧾 Responsibilities | 공고 페이지에서 추출한 주요 업무/책임 섹션. |
| 📨 Apply URL | 해당 직무의 지원 링크/버튼 URL. |
| 🗓️ Posted Date | 공고 페이지에 표시될 경우 게시일. |
자율주행(Autonomous Vehicle) 리서치 채용 동향 스크래핑
이 사례는 자율주행 분야의 채용 트렌드를 추적할 때 유용합니다(예: Zoox). 엔지니어링, 리서치, 세이프티, 운영 등 다양한 직무를 수집하고, 서브페이지 보강을 통해 상세 요건과 역할 책임을 함께 확보해 분석에 활용할 수 있습니다.
대상 페이지:
진행 단계:
- 을 설치하고 계정을 등록합니다.
- 예시로 로 이동합니다.
- AI Suggest Columns를 클릭해 페이지에 맞는 구조화된 스키마를 생성합니다.
- Scrape를 클릭해 데이터를 추출한 뒤 다운로드하거나 내보냅니다.
컬럼 예시
| Column | Description |
|---|---|
| 🚗 Job Title | 직무명(예: Perception Engineer, Research Scientist). |
| 🧪 Function / Category | 게시판에 표시되는 직무 카테고리/부서 그룹. |
| 📍 Location | 해당 직무의 근무지(복수 표기 포함). |
| 🌎 Remote Status | 표기되어 있다면 원격/하이브리드/온사이트 여부. |
| 🔗 Job URL | 공고 상세 페이지로 바로 가는 링크. |
| 🧠 Key Skills | 설명에서 추출한 스킬/키워드(필요 시 Field AI Prompt로 표준화 가능). |
| 📝 Description (Full Text) | 서브페이지 스크래핑으로 가져온 공고 전체 설명. |
| 🧩 Responsibilities | 공고 페이지에서 파싱한 주요 업무/책임 섹션. |
| 🎓 Qualifications | 공고 페이지에서 파싱한 자격 요건/요구사항 섹션. |
| 📨 Apply URL | 해당 직무의 지원 링크. |
🎯 Lever 도구를 사용해야 하는 이유
Lever 채용 게시판을 스크래핑하면 분석, 아웃리치, 운영 목적에 필요한 구조화된 채용 데이터를 빠르게 확보할 수 있습니다.
- 리크루팅 & Talent Ops: 경쟁사/자회사/타깃 계정의 오픈 포지션을 검색 가능한 데이터베이스로 구축할 수 있습니다. 또한 Thunderbit의 스케줄 스크래퍼로 시간에 따른 변화를 추적할 수도 있습니다.
- 세일즈(Enterprise SaaS, 인력/채용, HR Tech): 채용 시그널(신규 팀, 신규 지역, 리더십 확장 등)을 포착하고, 인력 증가가 활발한 계정을 우선순위로 선정할 수 있습니다.
- 시장/경쟁 리서치: 어떤 팀이 채용 중인지(AI, 보안, 자율주행, GTM 등) 모니터링하고, 지역/시니어리티/기능별 트렌드를 정량화할 수 있습니다.
- 이커머스 & 운영팀: 물류, 고객지원, 운영 인력 채용이 필요한 경우 채용 게시판은 확장 계획과 운영 역량 변화의 강력한 지표가 될 수 있습니다.
Thunderbit는 매번 AI가 페이지를 읽어 구조화하기 때문에, 다양한 형태의 Lever 레이아웃이나 니치한 채용 게시판에도 잘 맞습니다.
🧩 Lever Chrome Extension 사용 방법
- Thunderbit Chrome Extension 설치: 에서 설치하고 계정을 생성합니다.
- Lever 채용 페이지로 이동: 또는 같은 목록 페이지를 엽니다.
- AI 기반 스크래퍼 실행: AI Suggest Columns로 필드를 생성한 뒤 필요하면 컬럼명/데이터 유형(Text, URL, Date 등)을 조정합니다.
- 목록 스크래핑 + 서브페이지로 상세 보강: 목록 표에서 Scrape를 실행한 다음, Scrape Subpages로 각 Job URL을 방문해 전체 설명, 요구사항, 지원 링크 등을 표에 채워 넣습니다.
AI 스크래핑이 처음이라면 아래 가이드가 도움이 됩니다:
💳 Lever 스크래핑 요금 안내
Thunderbit는 간단한 크레딧 시스템을 사용합니다.
- 크레딧 1개 = 결과 표의 출력 행 1개(예: 채용 공고 1건).
- AI 기반 스크래핑(AI Suggest Columns + Scrape)은 포함되어 있으며, 데이터 내보내기는 무료입니다(Excel/CSV/JSON, Google Sheets, Airtable, Notion).
유료 플랜 없이도 시작할 수 있습니다:
- 무료 플랜: 월 6페이지 스크래핑(페이지 기준 제공량).
- 무료 체험: 10페이지 무료 스크래핑으로 Lever 게시판 및 서브페이지 보강을 테스트하기에 적합합니다.
여러 회사를 매주 모니터링하는 등 지속적인 워크플로우가 필요하다면, 유료 플랜에서 더 많은 월간 크레딧을 제공하며 연간 플랜은 월별 결제 대비 할인됩니다. 자세한 비교는 에서 확인할 수 있습니다.
| Tier | Pricing (Monthly) | Pricing (Yearly) | Yearly Total Price | Credits (Monthly) | Credits (Yearly) |
|---|---|---|---|---|---|
| Free | Free | Free | Free | 6 pages | 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 |
❓ 자주 묻는 질문(FAQ)
-
AI Powered Lever Scraper란 무엇인가요?
AI Powered Lever Scraper는 Thunderbit에서 Lever 기반 커리어 페이지의 채용 공고 목록과 상세 정보를 추출해, 행/열 형태의 구조화된 데이터로 변환하는 워크플로우입니다. HTML 요소를 직접 지정하는 대신 AI Suggest Columns를 클릭하면 Thunderbit의 AI가 스키마를 제안하고, 이어서 Scrape를 눌러 데이터를 수집합니다. -
Thunderbit는 무엇인가요?
는 비즈니스 사용자가 코딩 없이도 웹사이트에서 빠르게 구조화된 데이터를 얻을 수 있도록 만든 AI 웹 스크래핑 및 웹 자동화 Chrome Extension입니다. 웹사이트, PDF, 이미지에서 데이터를 추출하고 Google Sheets, Airtable 같은 도구로 내보낼 수 있으며, 반복적인 웹 작업을 자동화할 수 있습니다. -
Lever 채용 게시판에서 어떤 데이터를 추출할 수 있나요?
목록 페이지에서는 직무명, 근무지, 부서, Job URL, 지원 링크 등을 추출할 수 있습니다. 또한 Subpage Scraping을 사용하면 각 공고 상세 페이지에서 전체 설명, 주요 업무, 자격 요건 등 추가 정보를 함께 가져올 수 있습니다. -
각 공고 페이지의 직무 설명도 Thunderbit로 스크래핑할 수 있나요?
가능합니다. 목록 페이지를 먼저 스크래핑한 뒤 Scrape Subpages로 각 Job URL을 방문하게 하면, 설명/요구사항/책임 같은 필드를 표에 보강할 수 있습니다. 목록 페이지에 직무명과 근무지만 표시되는 경우 특히 유용합니다. -
페이지네이션이나 긴 공고 목록은 어떻게 처리하나요?
Thunderbit는 Lever 게시판 설정에 따라 클릭 기반 페이지네이션과 무한 스크롤 패턴을 모두 지원합니다. 스크롤할수록 더 많은 공고가 로드되는 형태라면, 로드된 범위를 스크래핑하고 계속 진행해 전체 목록을 확보할 수 있습니다. -
Lever에서 Thunderbit를 쓰려면 코딩을 알아야 하나요?
필요 없습니다. Thunderbit는 비개발자도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 페이지를 열고 AI Suggest Columns를 누른 다음 Scrape만 클릭하면 됩니다. 더 세밀하게 제어하고 싶다면 컬럼명 변경, 데이터 유형(Text, URL, Date) 설정, Field AI Prompt 추가로 출력값을 표준화할 수도 있습니다. -
크레딧이란 무엇이며 Lever 스크래핑에는 크레딧이 얼마나 드나요?
크레딧은 결과 표의 출력 행 1개를 의미합니다. 예를 들어 채용 공고 200개를 스크래핑하면 보통 200행이 생성되어 200크레딧이 사용됩니다. 서브페이지 보강을 하더라도 공고 1개당 1행 구조는 동일하고, 채워지는 컬럼이 더 많아지는 방식입니다. -
Lever 채용 데이터를 Google Sheets나 Airtable로 내보낼 수 있나요?
네. Thunderbit는 Excel/CSV/JSON 무료 내보내기와 함께 Google Sheets, Airtable, Notion으로의 직접 내보내기를 지원합니다. 채용 트렌드 대시보드 공유, 리드 리스트 구축, 기존 분석 워크플로우 연동이 쉬워집니다. -
Lever 채용 페이지를 스크래핑해도 괜찮나요?
Lever 채용 게시판은 공개인 경우가 많지만, 데이터 수집 및 활용 전에는 관련 법규를 준수하고 개인정보를 존중하며, 해당 사이트의 약관/정책을 확인해야 합니다. Thunderbit는 데이터 추출 도구이며, 준법 사용에 대한 책임은 사용자에게 있습니다.
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- 기본 개념:
- 내보내기 최적화:
- 도구 비교:
- 연락처 데이터도 필요하다면:
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