Job Postings scrapen: 1000e Stellen in Minuten

Job-Board-Scraper sind super – aber die meisten haben ein Problem: Sie scrapen nur ein einziges Board. 2010 hat das noch funktioniert, als Monster gefühlt alles dominiert hat. Heute sind Stellenanzeigen aber über Dutzende Plattformen verteilt. Nur ein Board zu scrapen ist deshalb oft schlicht Zeit- und Geldverschwendung.

Wenn Du wirklich einen vollständigen Überblick über offene Stellen willst, musst Du Anzeigen aus mehreren Quellen zusammenführen. Genau dafür ist Multi-Board-Job-Scraping da: Du kannst Daten aus 19 Job Boards gleichzeitig einsammeln.

📌 Zusammenfassung für Eilige

Die meisten Job-Scraping-Tools scrapen immer nur ein Job Board – dadurch musst Du mehrere Scraper laufen lassen. Stellenanzeigen sind heute auf viele Plattformen verteilt. Wenn Du nur eine Quelle nutzt, bekommst Du unvollständige Daten und verpasst Companies mit akutem Hiring-Bedarf.

In diesem Guide findest Du: die 19 Job Boards, die Datablist scrapt (Indeed, Glassdoor, LinkedIn, regionale Boards), zwei Wege zum Scrapen (filterbasiert und companybasiert), Step-by-Step Tutorials für beide Methoden und Ideen, wie Du die Daten für Outreach-Kampagnen nutzt.

📺 Für alle, die lieber schauen als lesen

Wenn Du – so wie ich – lieber Videos schaust als lange Texte zu lesen, dann check mein Video: how to scrape job postings from 19 job boards simultaneously 👈🏽

Was Dich in diesem Artikel erwartet

• So scrapest Du 19 Job Boards gleichzeitig: die Methode
• Diese Job Boards scrapt Datablist für Dich
• Job Postings aus mehreren Job Boards scrapen: Step-by-Step
• Job Postings für Companies aus Deinem CRM scrapen: Step-by-Step
• Warum Du mehrere Job Boards scrapen solltest (nicht nur eins)
• So nutzt Du Job-Daten für Sales und Marketing

So scrapest Du 19 Job Boards gleichzeitig: die Methode

Wenn Du 19 Job Boards gleichzeitig scrapen willst, hast Du im Grunde zwei Optionen:

• Für jedes Job Board selbst einen Scraper bauen (und Dich mit komplexem Code herumschlagen)
• Den Job-Board-Scraper von Datablist nutzen, der 19 Job Boards weltweit aggregiert

Wie Du Dir denken kannst: Ich nutze den Datablist-Scraper, um Stellenanzeigen aus allen 19 Boards zu ziehen.

💡 Was Datablist ist

Datablist ist eine Plattform, mit der Du lead generation Workflows aufsetzt und Daten finden, enrichen und bereinigen kannst – mit über 60 Tools, von AI Agents über Email Finders, AI processors, Technology enrichments und mehr.

Zusätzlich kannst Du in Datablist automatisierte Workflows bauen, die nach Zeitplan oder on demand laufen. Ein paar Use Cases, die Datablist-User besonders feiern:

1. Lead-Listen bauen
2. Emails mit AI personalisieren
3. CRMs bereinigen und deduplizieren
4. Job Postings aus 19 Boards gleichzeitig scrapen
5. LinkedIn Sales Navigator scrapen, ohne Deinen Account zu riskieren

Kurz gesagt: Wenn Du Daten brauchst, Daten sauber machen willst oder Workflows mit Daten automatisieren musst – und das einfach, schnell und zuverlässig – dann ist Datablist die richtige Adresse.

Diese Job Boards scrapt Datablist für Dich

Datablist hat gegenüber vielen anderen Job-Data-Scrapern einen klaren Vorteil: Es aggregiert Daten aus 19 Job Boards auf einmal. Das spart Dir Stunden (oder Tage) an Setup und Maintenance, die Du sonst in einzelne Scraper stecken würdest.

Hier ist die Liste der Job Boards, die Datablist scrapt:

Globale Job Boards:

• Indeed: Weltweit extrem stark – in vielen Ländern und Branchen eine der größten Quellen.
• Glassdoor: Global verfügbar, mit starkem Fokus auf Company Reviews plus Stellenanzeigen.

Regionale Job Boards:

• Asien & Ozeanien
  • Seek: Marktführer in Australien und Neuseeland.
  • Naukri: Marktführer in Indien mit Millionen Listings.
  • Naukri Gulf: Speziell für die Jobmärkte im Nahen Osten.
  • JobsDB: Stark in Ländern Südostasiens.
  • Jobstreet: Beliebt in Malaysia, den Philippinen, Singapur und weiteren asiatischen Märkten.
• Europa
  • Infojobs: Sehr groß in Spanien und Teilen Lateinamerikas.
  • Tecnoempleo: Spanien-Fokus mit Spezialisierung auf Tech-Rollen.
  • Welcome to The Jungle: Große Plattform in Frankreich, expandiert in weitere europäische Märkte.

Nischen-Job Boards & ATS-Systeme:

• Startup Ecosystem
  • AngelList (now Wellfound): Fokus auf Startup-Jobs, vor allem in der US-Tech-Szene.
  • Startup Jobs: Speziell für Early-Stage Companies in Nordamerika.
• ATS Systems (Application Tracking Systems)
  • Workable, Greenhouse, Lever, Ashby, Join, BambooHR, SimplyHired: Diese Systeme werden ebenfalls von Datablist gescrapt – für noch mehr Markt-Coverage.

Job Postings aus mehreren Job Boards scrapen: Step-by-Step

Bei Datablist ist die Idee: Du sollst so viel Kontrolle wie möglich darüber haben, welche Daten Du bekommst – und wie Du sie bekommst.

Deshalb gibt es 2 Wege, wie Du Job Postings scrapen kannst:

1. Mit Datablist-Search-Filtern
2. Job Postings basierend auf einer Company-Liste suchen

Job Boards scrapen mit Filtern

In diesem Teil zeige ich Dir, wie Du im Datablist Job-Board-Aggregator mit Filtern arbeitest – also nach Keywords, Seniorities, Locations usw.

Los geht’s.

Registriere Dich zuerst bei Datablist.

Erstelle eine Collection.

Klicke auf Job Postings Search.

Jetzt stellst Du Deine Suche über die 14 Filter ein, die Datablist anbietet (gleich darunter findest Du die genaue Übersicht).

Job- und Company-Filter

Hier ist die Liste der Filter im Datablist Job Aggregator.

Position Filters:

• Job Title Keywords: Kommagetrennte Keywords eingeben (z. B. „developer, marketing“). Groß-/Kleinschreibung egal.
• Exclude Job Titles: Jobs mit diesen Keywords werden ausgeschlossen (z. B. „intern“).
• Description Keywords: Kommagetrennte Liste (z. B. „python, crm“). Groß-/Kleinschreibung egal.
• Job Seniority: Filtern nach gewünschtem Erfahrungslevel.
• Remote Status: Filtern nach Remote-Option.
• Locations: Kommagetrennte Städte oder Regionen (z. B. „paris, london“).
• Countries: Filtern nach Ländern.

Company Filters:

• Filter Job Postings by a Selected List of Companies: Mehr dazu im Abschnitt „Job Postings für Companies aus Deinem CRM scrapen“.
• Exclude Job Postings from a Selected List of Companies: Praktisch, um z. B. Kunden aus Deinem lead generation Workflow rauszunehmen – oder um dieselben Companies nicht mehrfach zu scrapen.
• Company Type: Direct Employer and Recruiting Agency (default), Direct Employer only oder Recruiting Agency only.
• Company Industries: Branchen ein- oder ausschließen. Beim (De-)Selektieren werden Sub-Industries automatisch mitgenommen. Alle Industries inkl. Beschreibung ansehen.
• Company Funding Stage: Filtern nach Funding-Stage.

Additional Filter & Settings:

• Hiring Manager Info: Zeigt nur Jobs mit Hiring-Manager-Details (Name, LinkedIn, Title).
• LinkedIn URL: Zeigt nur Jobs von Companies mit LinkedIn-Profil.
• Job Posting Age: Last 24 hours, 3 days, 7 days, 15 days, 1 month (default), 2 months oder 6 months.
• Results Limit: Maximale Anzahl an Job Offers (0 = Standard: 1000 Ergebnisse).

💡 3 praktische Filter-Tipps

Tipp 1: Du zahlst nur für Ergebnisse. Filter also lieber vor dem Scrapen als danach – so bleiben die Daten von Anfang an sauber.

Tipp 2: Nutze den Filter „Hiring Manager Info“, um Job Posts mit LinkedIn-Profilen zu bekommen. Das ist der schnellste Weg, direkt eine Person für Outreach zu finden.

Tipp 3: Du hast „Hiring Manager Info“ nicht genutzt? Kein Stress – nutz danach einfach Datablist „Waterfall People Search“, um die richtigen Kontakte zu finden.

Bereits gescrapte Companies aus neuen Suchen ausschließen

Du kannst Companies, die Du schon gescrapt hast, über den Filter „Exclude Job Postings posted by a specific list of Companies“ ausschließen. Das hilft, doppelte Job Postings von denselben Companies zu vermeiden.

Nach dem Scrapen definierst Du einfach den Filter Exclude Job Postings posted by a specific list of Companies und nutzt dafür die Property company website aus Deinen bereits gescrapten Daten – damit werden diese Companies bei zukünftigen Suchen ausgeschlossen.

So gehst Du vor:

1. Checkbox aktivieren bei „Exclude job offers posted by a specific list of companies“
2. Eine Collection auswählen mit Companies, deren Job Postings Du nicht scrapen willst
3. Die Datablist Collection Property mappen auf die Spalte mit den Company Domains

Job-Postings-Suche starten

Sobald Deine Filter stehen, klick auf Continue.

Diese Datenpunkte gibt Datablist zurück:

Scroll ganz nach unten und klick auf Run import now.

Wenn der Scraper fertig ist, sehen die Ergebnisse etwa so aus:

Job Postings für Companies aus Deinem CRM scrapen: Step-by-Step

Wie oben erwähnt: Mit dieser Option kannst Du Job Postings für Companies scrapen, die Du schon in Deinem Datablist Workspace, CRM oder einer anderen Datenbank hast.

Dafür brauchst Du in einer Datablist Collection entweder Company Name, Company LinkedIn URL oder die Website URL.

Registriere Dich zuerst bei Datablist.

Importiere eine Company-Liste.

Erstelle eine separate Collection.

Öffne die Job Offers Search.

Dann machst Du Folgendes:

1. Checkbox aktivieren bei „Filter by companies“
2. Die Collection auswählen, die Du gerade hochgeladen hast
3. Die Datablist Collection Property mappen auf die Spalte mit den Company Domains
4. Definiere die Job Postings, die Du scrapen willst, über die Filter. Hier siehst Du alle Filter.

Du kannst genauso auch eine Collection mit Company Websites oder Domains hinterlegen, die Du ausschließen willst – gleiche Logik.

💡 3 nützliche Tipps fürs Job-Board-Scraping

Tipp 1: Schließ aktive Kunden aus Deiner Job-Posting-Suche aus – das vermeidet unangenehme Situationen.

Tipp 2: Nimm ehemalige Kunden mit rein, um sie gezielt zu reaktivieren.

Tipp 3: Du kannst Companies über Website URLs und Company Names ein- oder ausschließen – nicht nur über Domains.

Wenn alles passt, klick auf Continue.

Dann scroll nach unten und klick auf Run import now.

Fertig. Nach 2–5 Minuten liefert Dir Datablist alle Job Postings, die es über die 19 Job Boards gescrapt hat.

📘 Preis fürs Scrapen von Job Postings mit Datablist

Datablist arbeitet mit einem Credit-System. Für eine Stellenanzeige werden 10 Credits verwendet.

Beispielrechnung:

Wenn Du den Starter-Plan für $25/Monat abonnierst und ein $20 Credit-Top-up hinzufügst (20.000 zusätzliche Credits), hast Du insgesamt 25.000 Credits.

Damit kannst Du 2.500 Job Postings scrapen (das ist schon eine Menge Material).

Warum Du mehrere Job Boards scrapen solltest (nicht nur eins)

Hast Du schon mal jemanden sagen hören: „Ich habe zu viele Daten“? Ich auch nicht – denn Daten sind Gold. Worauf sich aber alle einigen können: Nicht alle Daten sind gleich viel wert. Manche sind richtig wertvoll, andere sind nur Ballast.

Warum mehr Quellen entscheidend sind

Wenn Du mehr Job Boards scrapest, bekommst Du mehr Stellenanzeigen – und erhöhst damit die Chance, wirklich relevante Signale zu finden. Der große Vorteil: Du verpasst keine Opportunities, nur weil sie auf der „falschen“ Plattform gepostet wurden.

Vorteile von Multi-Board Job Scraping

• Mehr Daten, bessere Abdeckung
  • Zugriff auf 15 Quellen statt nur eine
  • Mehr Chancen, passende Target Companies zu entdecken
• Strategic Business Intelligence
  • Companies mit akutem Bedarf identifizieren (Job Postings sind ein starkes Signal)
  • Accounts basierend auf aktuellen Prioritäten targeten
  • Als Qualification-Variable in Cold-Email-Kampagnen nutzen
• Competitive Advantages
  • Deals als Recruiter schneller gewinnen
  • Job Seekern umfassendere Insights liefern
  • Hiring-Trends früher erkennen als Wettbewerber
  • Bessere Markt-Coverage als Single-Board-Suchen
  • Potenzielle Kunden genau dann ansprechen, wenn sie in Wachstum investieren

Wenn Du jetzt ein Gefühl dafür hast, warum diese Daten so wertvoll sind, schauen wir als Nächstes: Was machst Du damit?

So nutzt Du Job-Daten für Sales und Marketing

Ja, Datablist ist stark fürs Job-Board-Scraping – aber das ist nicht mal 1% von dem, was Du damit machen kannst. Hier ein paar Ideen, was Du mit den Job-Posting-Daten als Nächstes tun kannst:

1. Companies mit zusätzlichen Infos enrichen
2. Den AI Agent nutzen, um Daten zu finden, die keine Datenbank hat
3. Decision Maker finden in Deinen Target Accounts
4. Emails und Telefonnummern via Waterfall Enrichment finden
5. Mit AI personalized emails schreiben
6. Den Tech-Stack der Company analysieren

Die Liste könnte ewig weitergehen. Der Punkt ist: Datablist ist nicht „nur“ ein Scraper – Du bekommst Zugang zu einem kompletten lead generation Ökosystem, und das mit nur einem bezahlbaren Abo.

Fazit

Mehrere Job Boards zu scrapen ist ein klarer Wettbewerbsvorteil – und Du solltest ihn nutzen, so lange es geht. Datablist macht den Zugriff auf Job-Daten einfacher als die meisten Alternativen und ermöglicht Dir sogar, Job Postings gezielt innerhalb der Companies zu finden, die Du ohnehin schon in Deinem CRM hast.

FAQ

Ist das Scrapen von Job Postings legal?

Job-Board-Scraping bewegt sich oft in einer rechtlichen Grauzone. Öffentlich zugängliche Daten zu sammeln ist grundsätzlich häufig erlaubt – viele Job Boards verbieten Scraping aber in ihren Terms of Service. Ob es legal ist, hängt davon ab, wie Du scrapest (z. B. robots.txt respektieren), welche Daten Du sammelst und wofür Du sie nutzt.

Was bedeutet es, Job Postings zu scrapen?

Job Postings scrapen heißt, dass automatisierte Tools Stellenanzeigen-Informationen von Websites extrahieren. Dabei werden Daten wie Jobtitel, Beschreibung, Company-Details, Standort, Gehaltsspannen und mehr gesammelt.

Was ist das beste Tool zum Job-Scraping?

Datablist ist ein starkes Job-Scraping-Tool, weil es Postings aus 19 verschiedenen Job Boards gleichzeitig aggregiert. Du bekommst umfassende Filter für Job-Details, Company-Infos und Hiring-Manager-Daten. Und über das Scrapen hinaus liefert Datablist Data Enrichment, AI-basierte Suche und Automationen.

Kann ChatGPT Job Listings finden?

ChatGPT kann Job Listings nicht in Echtzeit direkt aus dem Web scrapen. Es kann Dir zwar beim Vorgehen oder bei Suchstrategien helfen – spezialisierte Tools wie Datablist sind aber dafür gebaut, Job Postings plattformübergreifend zu scrapen und strukturierte Daten inkl. Company-Infos, Gehaltsangaben und Hiring-Manager-Kontakten zu liefern.

Wie kann ich gescrapte Job-Daten für Outreach nutzen?

Gescrapte Job-Daten sind starke Signale für zielgerichteten Outreach: Du erkennst Companies, die gerade aktiv Hiring machen (Wachstumssignal), kannst Decision Maker finden, Kontaktdaten enrichen und mit AI personalisierte Nachrichten formulieren, die auf den konkreten Bedarf eingehen. Das verbessert Response Rates deutlich gegenüber generischem Outreach.

Welche Daten bekomme ich beim Job-Board-Scraping?

Job-Board-Scraping-Tools wie Datablist können viele Datenpunkte extrahieren: Job-Details (Titel, Beschreibung, Typ, Standort, Gehalt), Company-Infos (Name, Website, LinkedIn, Größe, Branche), Hiring-Manager-Infos (Name, Titel, LinkedIn) sowie Meta-Daten wie Posting-Datum und URLs. Das ist eine sehr solide Basis für Business Intelligence.

Wie viele Job Boards sollte ich scrapen?

Mehrere Job Boards zu scrapen liefert deutlich bessere Ergebnisse als nur eine Quelle. Tools wie Datablist scrapen 19 Job Boards gleichzeitig – damit bekommst Du eine breite Markt-Abdeckung, mehr Chancen auf potenzielle Kunden und bessere Insights in Hiring-Trends, bevor es Wettbewerber sehen.