Скрапер Lever

Скрапер Lever от Thunderbit на базе ИИ помогает за считанные минуты превращать карьерные страницы на Lever в аккуратные, структурированные наборы данных. ИИ сам подскажет нужные поля (название вакансии, локация, команда, описание, ссылка на отклик и т. д.), соберёт данные как со списка вакансий, так и со страниц каждой позиции, а затем позволит экспортировать всё в Excel, Google Sheets, Airtable или Notion. Решение создано для рекрутинга, sales-команд и исследователей, которым нужны надёжные данные о вакансиях без ручного копирования.

🧲 Что такое Lever Scraper

Lever Scraper — это AI Web Scraper, который извлекает вакансии и подробности по ним со страниц карьеры на . С AI Web Scraper всё просто: откройте страницу с вакансиями Lever, нажмите AI Suggest Columns, затем Scrape — ИИ Thunderbit прочитает страницу и разложит данные по таблице, которую можно скачать или отправить в ваши инструменты.

🧾 Какие данные можно собрать с Lever

Lever часто используют как публичную доску вакансий — и это удобно, потому что можно извлекать как данные уровня списка (то, что видно на странице со всеми вакансиями), так и данные уровня карточки (то, что находится внутри конкретной вакансии). Ниже — два типовых сценария, которые легко запустить в Thunderbit.

Сбор вакансий для Enterprise SaaS Sales Recruiting

В этом сценарии вы собираете вакансии с Lever-страницы enterprise SaaS-компании (пример: Palantir). Можно выгрузить роли, локации, команды, а затем «обогатить» таблицу, переходя на страницу каждой вакансии, чтобы забрать описание, требования и ссылку на отклик.

Целевая страница:

Шаги:

1. Установите и зарегистрируйте аккаунт.
2. Откройте нужную страницу, например: .
3. Нажмите AI Suggest Columns, чтобы ИИ предложил оптимальные названия колонок и типы данных.
4. Нажмите Scrape, запустите сбор и затем экспортируйте в Excel/CSV или отправьте в Google Sheets, Airtable либо Notion.

Названия колонок

Сбор данных для исследований в области автономного транспорта

Этот сценарий удобен для отслеживания трендов найма в сфере автономных автомобилей (пример: Zoox). Вы можете собрать роли по инженерии, исследованиям, безопасности и операциям, а затем через сбор подстраниц подтянуть детальные требования и обязанности для дальнейшего анализа.

Целевая страница:

Шаги:

1. Установите и зарегистрируйте аккаунт.
2. Откройте нужную страницу, например: .
3. Нажмите AI Suggest Columns, чтобы получить структурированную схему для страницы.
4. Нажмите Scrape, извлеките данные и затем скачайте или экспортируйте их.

Названия колонок

🎯 Зачем использовать Lever Tool

Сбор данных с досок вакансий Lever полезен, когда вам нужны структурированные данные о найме для аналитики, аутрича или операционных задач.

• Рекрутинг и Talent Ops: создавайте поисковую базу открытых ролей у конкурентов, дочерних компаний или целевых аккаунтов. Также можно отслеживать изменения во времени с помощью Scheduled Scraper от Thunderbit.
• Продажи (Enterprise SaaS, Staffing, HR Tech): находите сигналы найма (новые команды, новые регионы, расширение руководства) и приоритизируйте аккаунты по росту штата.
• Рынок и конкурентная аналитика: следите, какие команды нанимают (AI, security, autonomy, GTM), и измеряйте тренды по локациям, уровню и функциям.
• Ecommerce и операционные команды: если вы планируете найм в логистику, поддержку или операции, вакансии часто служат хорошим индикатором планов расширения и изменения мощностей.

Поскольку Thunderbit каждый раз «читает» страницу с помощью ИИ, инструмент хорошо подходит и для нишевых досок вакансий, и для разных вариантов верстки Lever.

🧩 Как пользоваться Lever Chrome Extension

1. Установите Thunderbit Chrome Extension: скачайте из и создайте аккаунт.
2. Откройте страницу вакансий Lever: например, или .
3. Запустите скрапер на базе ИИ: нажмите AI Suggest Columns, чтобы сгенерировать поля, затем при необходимости отредактируйте названия колонок/типы данных (Text, URL, Date и т. д.).
4. Соберите список и дополните данными со страниц вакансий: нажмите Scrape для таблицы со списком, затем используйте Scrape Subpages, чтобы перейти по каждому URL вакансии и подтянуть полные описания, требования и ссылки на отклик.

Если вы только начинаете работать с AI-скрейпингом, помогут эти материалы:

💳 Стоимость для Lever

В Thunderbit используется простая система кредитов:

• 1 кредит = 1 строка результата в вашей таблице (например, 1 строка с вакансией).
• Процесс сбора на базе ИИ (AI Suggest Columns + Scrape) включён, а экспорт данных бесплатный (Excel/CSV/JSON, Google Sheets, Airtable, Notion).

Начать можно без платной подписки:

• Бесплатный тариф: сбор 6 страниц в месяц (лимит по страницам).
• Бесплатный пробный период: 10 страниц бесплатно — удобно, чтобы протестировать доски Lever и обогащение через подстраницы.

Для регулярных сценариев (например, еженедельный мониторинг нескольких компаний) платные планы дают больше кредитов в месяц, а годовая подписка выгоднее, чем помесячная оплата. Сравнить варианты можно на странице .

❓ FAQ

1. Что такое AI Powered Lever Scraper?
   AI Powered Lever Scraper — это сценарий в Thunderbit, который извлекает список вакансий и детали по каждой позиции со страниц карьеры на базе Lever и превращает их в структурированные строки и колонки. Вместо ручного выбора HTML-элементов вы нажимаете AI Suggest Columns — ИИ предлагает схему, затем нажимаете Scrape и получаете данные.

2. Что такое Thunderbit?
   — это Chrome-расширение для AI-скрейпинга и веб-автоматизации, созданное для бизнес-пользователей, которым нужны быстрые и структурированные данные с сайтов. Можно собирать данные с веб-страниц, PDF и изображений, экспортировать в Google Sheets и Airtable и автоматизировать повторяющиеся задачи без кода.

3. Какие данные можно извлечь с досок вакансий Lever?
   Со страницы со списком обычно можно забрать названия вакансий, локации, отделы, URL вакансий и ссылки на отклик. С помощью Subpage Scraping можно дополнительно подтянуть полные описания, обязанности, квалификации и другие детали с каждой отдельной страницы вакансии.

4. Может ли Thunderbit собирать описания с каждой страницы вакансии?
   Да. После сбора списка используйте Scrape Subpages — Thunderbit перейдёт по каждому URL вакансии и дополнит таблицу полями вроде описания, требований и обязанностей. Это особенно полезно, когда в списке видны только название и локация.

5. Как Thunderbit работает с пагинацией и длинными списками вакансий?
   Thunderbit поддерживает как пагинацию по клику, так и бесконечную прокрутку — в зависимости от того, как настроена доска Lever. Если новые роли подгружаются при скролле, вы можете собирать то, что уже загружено, и продолжать, пока не получите полный список.

6. Нужно ли уметь программировать, чтобы использовать Thunderbit для Lever?
   Нет. Thunderbit рассчитан на пользователей без технического бэкграунда: откройте страницу, нажмите AI Suggest Columns, затем Scrape. Если нужен больший контроль, можно переименовать колонки, задать типы данных (Text, URL, Date) и добавить Field AI Prompt для стандартизации результатов.

7. Что такое кредит и сколько кредитов тратится на сбор с Lever?
   Кредит — это одна строка результата в вашей таблице. Если вы собрали 200 вакансий, обычно это 200 строк и 200 кредитов; при обогащении через подстраницы строка остаётся одна на вакансию, просто заполняется больше колонок.

8. Можно ли экспортировать данные о вакансиях Lever в Google Sheets или Airtable?
   Да. Thunderbit поддерживает бесплатный экспорт в Excel/CSV/JSON и прямую выгрузку в Google Sheets, Airtable и Notion. Это удобно для дашбордов по трендам найма, списков лидов или анализа в привычных инструментах.

9. Можно ли скрейпить страницы вакансий Lever?
   Доски вакансий Lever часто публичные, но всё равно важно соблюдать применимые законы, уважать приватность и заранее ознакомиться с условиями и политиками сайта перед сбором и использованием данных. Thunderbit — инструмент извлечения данных; ответственность за корректное и законное использование лежит на вас.

📚 Узнать больше

• Начните с
• Больше туториалов — в
• База:
• Про экспорт:
• Сравнение инструментов:
• Нужны ещё и контакты:

Готовы превратить доски вакансий Lever в структурированные данные, с которыми можно работать уже сегодня? Попробуйте и запустите первый сбор со страницы Lever за несколько минут.