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LinkedIn-Jobs-Scraper
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Gesammelte Ergebnisse
data engineer · United StatesGespeichertes Beispiel · 30 Zeilen
Jobtiteltitle | UnternehmencompanyName | Ortlocation | Gehaltsalary | Veröffentlicht ampostedAt | BewerberapplicantsCount | BeschäftigungsartemploymentType | ErfahrungsstufeseniorityLevel | Job-URLlink | Job-IDid |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Senior Data Engineer, DX | Atlassian | Salt Lake City, UT | — | 2026-09-26 | 200 | Full-time | Mid-Senior level | https://www.linkedin.com/jobs/view/senior-data-engineer-dx-at-atlassian-4454862094 | 4454862094 |
| Data Engineer III | Deloitte | Greater Indianapolis | — | 2026-10-07 | 25 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-iii-at-deloitte-4475178472 | 4475178472 |
| Data Engineer III | Deloitte | Louisville, KY | — | 2026-10-07 | 25 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-iii-at-deloitte-4475176553 | 4475176553 |
| Data Engineer, Decision Intelligence Technology | Amazon Web Services (AWS) | Bellevue, WA | — | 2026-10-15 | 200 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-decision-intelligence-technology-at-amazon-web-services-aws-4471101120 | 4471101120 |
| Sr. Data Engineer | Accenture Federal Services | Washington, DC | — | 2026-10-02 | 200 | Full-time | Mid-Senior level | https://www.linkedin.com/jobs/view/sr-data-engineer-at-accenture-federal-services-4370823981 | 4370823981 |
| Data Engineer I, Business Data Technologies | Amazon | Seattle, WA | — | 2026-10-06 | 200 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-i-business-data-technologies-at-amazon-4467405622 | 4467405622 |
| Data Engineer I | Cox Automotive Inc. | Carmel, IN | — | 2026-10-13 | 200 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-i-at-cox-automotive-inc-4478758656 | 4478758656 |
| Data Engineer | Avalore.ai | Arlington, VA | — | 2026-08-31 | 200 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-at-avalore-ai-4461097681 | 4461097681 |
| Data Engineer | Zefr | Marina del Rey, CA | — | 2026-10-07 | 200 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-at-zefr-4461914269 | 4461914269 |
| Senior Data Engineer | Seneca Holdings | Washington, DC | — | 2026-10-05 | 200 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/senior-data-engineer-at-seneca-holdings-4473656049 | 4473656049 |
| Senior Data Engineer | Faegre Drinker | Minneapolis, MN | — | 2026-09-29 | — | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/senior-data-engineer-at-faegre-drinker-4473512745 | 4473512745 |
| Senior Data Engineer | Faegre Drinker | Washington, DC | — | 2026-09-29 | — | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/senior-data-engineer-at-faegre-drinker-4473527015 | 4473527015 |
| Senior Healthcare Data Engineer | Jobot | Indianapolis, IN | $120,000.00/yr - $150,000.00/yr | 2026-10-04 | 25 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/senior-healthcare-data-engineer-at-jobot-4473473586 | 4473473586 |
| Data Engineer-Data Platforms-Google - 2 | IBM | New York, United States | $215,000.00/yr - $253,000.00/yr | 2026-10-06 | — | Full-time | Mid-Senior level | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-data-platforms-google-2-at-ibm-4474402402 | 4474402402 |
| Data Engineer-Data Platforms-Google - 3 | IBM | New York, United States | $215,000.00/yr - $253,000.00/yr | 2026-10-05 | — | Full-time | Mid-Senior level | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-data-platforms-google-3-at-ibm-4473675833 | 4473675833 |
| Data Engineer | FWI (FedWriters, Inc.) | Arlington, VA | — | 2026-09-28 | — | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-at-fwi-fedwriters-inc-4472762688 | 4472762688 |
| Data Engineer | DLA Piper | Phoenix, AZ | — | 2026-09-29 | — | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-at-dla-piper-4464644322 | 4464644322 |
| Data Engineer II, AWS Partnerships | Amazon Web Services (AWS) | Austin, TX | — | 2026-09-30 | — | Full-time | Mid-Senior level | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-ii-aws-partnerships-at-amazon-web-services-aws-4473556977 | 4473556977 |
| Data Engineer | VAS | Madison, WI | — | 2026-09-24 | 200 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-at-vas-4470007458 | 4470007458 |
| Data Engineer II | Honeywell Aerospace | Phoenix, AZ | — | 2026-10-13 | 200 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-ii-at-honeywell-aerospace-4470209501 | 4470209501 |
| Data Engineer | Bayview Asset Management, LLC | New York, NY | — | 2026-05-15 | 200 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-at-bayview-asset-management-llc-4411571785 | 4411571785 |
| Engineer, Data | American Bureau of Shipping (ABS) | Washington, DC | — | 2026-10-13 | 200 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/engineer-data-at-american-bureau-of-shipping-abs-4468168553 | 4468168553 |
| Data Engineer II, Amazon Leo | Amazon | Arlington, VA | — | 2026-09-25 | — | Full-time | Mid-Senior level | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-ii-amazon-leo-at-amazon-4463137853 | 4463137853 |
| Associate - Data Engineer | New York Life | Lebanon, NJ | — | 2026-10-13 | — | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/associate-data-engineer-at-new-york-life-4479219684 | 4479219684 |
| Data Engineer | DLA Piper | Short Hills, NJ | — | 2026-09-29 | — | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-at-dla-piper-4464643373 | 4464643373 |
| Data Engineer I - Cloud Data Modernization - AWS, Databricks, DBT, SQL, AI | Travelers | Hartford, CT | — | 2026-10-07 | — | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-i-cloud-data-modernization-aws-databricks-dbt-sql-ai-at-travelers-4475498462 | 4475498462 |
| Data Engineer I, II | Moda Health | Portland, OR | — | 2026-09-22 | 200 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-i-ii-at-moda-health-4471157222 | 4471157222 |
| Data Engineer I | Servco Pacific Inc. | Honolulu, HI | — | 2026-09-17 | 200 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-i-at-servco-pacific-inc-4468615542 | 4468615542 |
| Data Engineer - Snowflake & Azure | Children’s Hospital Association | Lenexa, KS | — | 2026-09-29 | 200 | Full-time | Not Applicable | https://www.linkedin.com/jobs/view/data-engineer-snowflake-azure-at-children%E2%80%99s-hospital-association-4473056227 | 4473056227 |
| Senior Data Engineer, Databricks | TeamWorx Security | Columbia, MD | — | 2026-09-20 | 200 | Full-time | Mid-Senior level | https://www.linkedin.com/jobs/view/senior-data-engineer-databricks-at-teamworx-security-4469809682 | 4469809682 |
Echte Ergebnisse, erfasst am 16. Okt. 2026 (UTC). Dies ist ein gespeichertes Beispiel; Angaben der Quelle können sich ändern. Fehlende Werte wurden von der Quelle nicht geliefert. Fahren Sie mit der Maus über einen gekürzten Wert oder wechseln Sie zu JSON, um ihn vollständig zu lesen.
Über diese Ausgabefelder
| Feld | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
id | string | ID. |
title | string | Titel. |
companyName | string | Unternehmensname. |
location | string | Ort. |
link | string | Link. |
Was Sie damit machen können
Erstellen Sie ein strukturiertes Job-Dataset zur Analyse.
Vergleichen Sie Arbeitgeber und Stellenanforderungen.
Quellen festlegen
Öffnen Sie den Scraper und geben Sie eigene URLs, Suchbegriffe und Limits ein.
Prüfen und starten
Prüfen Sie die Kostenschätzung und bestätigen Sie die Aufgabe. Verfolgen Sie den Fortschritt in Ihrem Konto.
Daten nutzen
Durchsuchen Sie gespeicherte Ergebnisse und exportieren Sie sie als CSV, JSON oder XLSX. Downloads gespeicherter Ergebnisse sind kostenlos.
Beispieleingabe
Dies ist die konfigurierte Parser-Eingabe. Ersetzen Sie die Beispielquellen durch Ihre eigenen und prüfen Sie alle Limits vor dem Start.
JSON · Beispieleingabe
{
"keywords": "data engineer",
"location": "United States",
"startUrls": [],
"datePosted": "any",
"companyUrls": [],
"sortBy": "relevant",
"scrapeCompanyDetails": true,
"maxResults": 100
}Eingabefelder ansehen
| Feld | Typ | Hinweise |
|---|---|---|
keywords | string | Jobtitel, Fähigkeit oder Keyword für die Suche (z. B. 'Python developer', 'product manager', 'nurse'). Leer lassen, wenn Sie nur LinkedIn-URLs unten nutzen. |
location | string | Stadt, Region oder Land der Suche (z. B. 'New York', 'United Kingdom', 'Remote — Germany'). Entspricht der Eingabe im Ortsfeld von LinkedIn. |
startUrls | array | Vollständige LinkedIn-Jobsuche-URLs aus Ihrem Browser. Keyword-, Orts-, Veröffentlichungsdatums- und Unternehmensfilter der URL werden angewendet. Filter für Erfahrungsstufe, Jobart, Arbeitsmodell, Branche und Gehalt NICHT – LinkedIn wendet diese nur für angemeldete… |
datePosted | string | Nur Jobs, die in diesem Zeitfenster veröffentlicht wurden. |
companyUrls | array | Nur Jobs dieser Unternehmen. Fügen Sie die Adresse der LinkedIn-Seite jedes Unternehmens ein, z. B. https://www.linkedin.com/company/microsoft. Leer lassen, um alle Unternehmen zu durchsuchen. |
sortBy | string | Ergebnisse nach Relevanz oder nach neuester Veröffentlichung sortieren. Neueste liefert die frischesten Jobs zuerst, nach Veröffentlichungsdatum; dafür wird ein größerer Pool an Anzeigen geprüft, solche Läufe dauern also etwas länger. |
scrapeCompanyDetails | boolean | Ruft zusätzlich das Unternehmensprofil jedes Jobs ab (Beschreibung, Website, Mitarbeiterzahl, Branche). Das erzeugt eine zusätzliche Anfrage pro Unternehmen und verlangsamt den Lauf. Deaktivieren Sie die Option für schnelle Läufe, die nur die Stellenanzeige erfassen. |
maxResults | integer | Gesamtzahl Jobs über alle Suchen und URLs. Hat ein Lauf mehrere Suchen (Keywords plus URLs oder mehrere URLs), teilen sie sich diese Summe und laufen nacheinander; eine spätere Suche liefert also nichts mehr, wenn die Summe aufgebraucht ist. 0 bedeutet unbegrenzt… |
Über die API ausführen
Erstellen Sie in Ihrem Konto einen API-Schlüssel, senden Sie die Eingabe an den Warteschlangen-Endpunkt und rufen Sie die Ergebnisse mit der zurückgegebenen Aufgaben-ID ab. Eine echte Anfrage verbraucht Credits. Ersetzen Sie den Beispiel-Idempotency-Key für jede Aufgabe durch einen neuen, eindeutigen Schlüssel; behalten Sie diesen Schlüssel bei, wenn Sie dieselbe Aufgabe erneut senden.
cURL · Aufgabe einreihen
curl --request POST 'https://extracto.cloud/api/v1/parsers/linkedin-jobs-scraper/queue' \
--header 'X-API-KEY: ext_your_api_key' \
--header 'Idempotency-Key: replace_with_a_new_unique_task_key' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Accept: application/json' \
--data-binary @- <<'JSON'
{
"input": {
"keywords": "data engineer",
"location": "United States",
"startUrls": [],
"datePosted": "any",
"companyUrls": [],
"sortBy": "relevant",
"scrapeCompanyDetails": true,
"maxResults": 100
}
}
JSONBasisschätzung
- Passend
- Starter
- Zeilen / Monat
- 43.362
- Parallelität
- Bis zu 2
- $ / 1.000 Zeilen
- $1,13
Planen Sie Ihr Credit-Budget anhand des monatlichen Volumens. Schätzungen verwenden den Basistarif; Credit-Preis des Pakets, Optionen, Mindestbeträge pro Aufgabe und Rundung können den Verbrauch verändern. Gekaufte Credits werden einmalig bezahlt, ohne automatische Verlängerung. Die Ausführungskapazität wird geteilt. API-Übermittlungen: bis zu 10/Sekunde.
Ihr nächstes Dataset beginnt hier.
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