Beispiel: Stellenausschreibungen verfolgen

Diese Anleitung führt durch zwei praxisnahe Szenarien. Jeder Codeblock ist bereit zum Kopieren, Einfügen und Ausführen — ersetzen Sie einfach YOUR_API_KEY durch Ihren tatsächlichen Schlüssel.

Company First: OpenAI verfolgen
Signal First: KI-Einstellungen entdecken

Szenario: Überwachen, wann OpenAI neue Jobs ausschreibt

Sie möchten sofort erfahren, wenn OpenAI Stellen ausschreibt — und automatisch Kontaktdaten für deren Engineering-Führung erhalten.

Den Monitor erstellen

curl -X POST https://api.pubrio.com/monitors/create \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "name": "OpenAI Job Tracker",
    "detection_mode": "company_first",
    "signal_types": ["jobs"],
    "signal_filters": [
      {
        "signal_type": "jobs",
        "filters": {
          "locations": ["US"]
        }
      }
    ],
    "companies": [
      "67c4696b-b7b0-46b5-b2af-9f434543661e"
    ],
    "is_company_enrichment": true,
    "is_people_enrichment": true,
    "people_enrichment_configs": [
      {
        "max_people_to_return": 5,
        "people_contact_types": ["email-work"],
        "filters": {
          "management_levels": ["director", "vp"],
          "departments": ["master_engineering"]
        }
      }
    ],
    "destination_type": "webhook",
    "destination_config": {
      "webhook_url": "https://usewebhook.com/YOUR_WEBHOOK_ID",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer your-secret-token"
      }
    },
    "max_records_per_trigger": 5,
    "profile_id": 1
  }'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.pubrio.com/monitors/create",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY"
    },
    json={
        "name": "OpenAI Job Tracker",
        "detection_mode": "company_first",
        "signal_types": ["jobs"],
        "signal_filters": [
            {
                "signal_type": "jobs",
                "filters": {
                    "locations": ["US"]
                }
            }
        ],
        "companies": [
            "67c4696b-b7b0-46b5-b2af-9f434543661e"
        ],
        "is_company_enrichment": True,
        "is_people_enrichment": True,
        "people_enrichment_configs": [
            {
                "max_people_to_return": 5,
                "people_contact_types": ["email-work"],
                "filters": {
                    "management_levels": ["director", "vp"],
                    "departments": ["master_engineering"]
                }
            }
        ],
        "destination_type": "webhook",
        "destination_config": {
            "webhook_url": "https://usewebhook.com/YOUR_WEBHOOK_ID",
            "headers": {
                "Authorization": "Bearer your-secret-token"
            }
        },
        "max_records_per_trigger": 5,
        "profile_id": 1
    }
)

data = response.json()
print(f"Monitor created: {data['data']['monitor_id']}")
print(f"Signature: {data['data']['signature']}")

const response = await fetch("https://api.pubrio.com/monitors/create", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY"
  },
  body: JSON.stringify({
    name: "OpenAI Job Tracker",
    detection_mode: "company_first",
    signal_types: ["jobs"],
    signal_filters: [
      {
        signal_type: "jobs",
        filters: {
          locations: ["US"]
        }
      }
    ],
    companies: [
      "67c4696b-b7b0-46b5-b2af-9f434543661e"
    ],
    is_company_enrichment: true,
    is_people_enrichment: true,
    people_enrichment_configs: [
      {
        max_people_to_return: 5,
        people_contact_types: ["email-work"],
        filters: {
          management_levels: ["director", "vp"],
          departments: ["master_engineering"]
        }
      }
    ],
    destination_type: "webhook",
    destination_config: {
      webhook_url: "https://usewebhook.com/YOUR_WEBHOOK_ID",
      headers: {
        Authorization: "Bearer your-secret-token"
      }
    },
    max_records_per_trigger: 5,
    profile_id: 1
  })
});

const data = await response.json();
console.log("Monitor created:", data.data.monitor_id);
console.log("Signature:", data.data.signature);

Was dies tut:

Überwacht OpenAI (companies: ["67c4696b-..."]) auf neue Stellenausschreibungen in den USA
Reichert Unternehmensdaten an und findet bis zu 5 Engineering-Kontakte auf Director-/VP-Ebene
Liefert bis zu 5 Datensätze pro Trigger an Ihren Webhook
Alle übrigen Einstellungen verwenden sinnvolle Standardwerte (Echtzeit-Frequenz, tägliche Obergrenze von 500 usw.)

Im Modus company_first benötigen Sie in der Regel nur companies (oder domains / linkedin_urls) sowie Signalfilter. company_filters ist optional — es fügt eine zweite Filterebene hinzu, wenn Sie eine Watchlist mit breiteren Unternehmenskriterien kombinieren möchten.

Sofort testen

Warten Sie nicht auf den geplanten Scan — lösen Sie einen manuellen Durchlauf aus, um zu überprüfen, dass alles funktioniert. Fügen Sie tried_at mit einem vergangenen Zeitstempel hinzu, um sicherzustellen, dass Daten verfügbar sind (die Verwendung der aktuellen Zeit kann 0 Ergebnisse liefern, wenn noch keine neuen Signale aufgetreten sind):

curl -X POST https://api.pubrio.com/monitors/process/try \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "monitor_id": "YOUR_MONITOR_ID",
    "tried_at": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
    "profile_id": 1
  }'

Manuelle Trigger verbrauchen Credits genau wie geplante Trigger. Verwenden Sie tried_at mit einem kürzlich vergangenen Datum, um eine repräsentative Ergebnisstichprobe für Tests zu erhalten.

Die Ergebnisse prüfen

Prüfen Sie nach einigen Sekunden Ihre Webhook-URL bei usewebhook.com, um den Payload zu sehen. Sie können dies auch über die Logs überprüfen:

curl -X POST https://api.pubrio.com/monitors/statistics/logs \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "profile_id": 1,
    "monitor_id": "YOUR_MONITOR_ID",
    "page": 1,
    "per_page": 5
  }'

Jeder Log-Eintrag zeigt den Status, die Anzahl der Signale/Unternehmen/Personen, den Credit-Verbrauch und die Verarbeitungszeit.

Szenario: Unternehmen entdecken, die für KI/ML-Rollen einstellen

Sie möchten Unternehmen finden, die aktiv KI-Teams aufbauen — unabhängig davon, ob Sie diese zuvor schon verfolgt haben. Dies ist ein Prospecting-Anwendungsfall.

Den Monitor erstellen

curl -X POST https://api.pubrio.com/monitors/create \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "name": "AI Hiring Discovery",
    "detection_mode": "signal_first",
    "signal_types": ["jobs"],
    "signal_filters": [
      {
        "signal_type": "jobs",
        "filters": {
          "titles": ["Machine Learning", "AI Engineer", "Data Scientist"],
          "locations": ["US"]
        }
      }
    ],
    "company_filters": {
      "employees": [[201, 500], [501, 1000], [1001, 5000]]
    },
    "is_company_enrichment": true,
    "is_people_enrichment": true,
    "people_enrichment_configs": [
      {
        "max_people_to_return": 3,
        "people_contact_types": ["email-work"],
        "filters": {
          "management_levels": ["founder", "c_suite", "vp"]
        }
      }
    ],
    "destination_type": "webhook",
    "destination_config": {
      "webhook_url": "https://usewebhook.com/YOUR_WEBHOOK_ID",
      "body": {
        "pipeline": "ai-prospecting"
      }
    },
    "max_records_per_trigger": 10,
    "profile_id": 1
  }'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.pubrio.com/monitors/create",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY"
    },
    json={
        "name": "AI Hiring Discovery",
        "detection_mode": "signal_first",
        "signal_types": ["jobs"],
        "signal_filters": [
            {
                "signal_type": "jobs",
                "filters": {
                    "titles": ["Machine Learning", "AI Engineer", "Data Scientist"],
                    "locations": ["US"]
                }
            }
        ],
        "company_filters": {
            "employees": [[201, 500], [501, 1000], [1001, 5000]]
        },
        "is_company_enrichment": True,
        "is_people_enrichment": True,
        "people_enrichment_configs": [
            {
                "max_people_to_return": 3,
                "people_contact_types": ["email-work"],
                "filters": {
                    "management_levels": ["founder", "c_suite", "vp"]
                }
            }
        ],
        "destination_type": "webhook",
        "destination_config": {
            "webhook_url": "https://usewebhook.com/YOUR_WEBHOOK_ID",
            "body": {
                "pipeline": "ai-prospecting"
            }
        },
        "max_records_per_trigger": 10,
        "profile_id": 1
    }
)

data = response.json()
print(f"Monitor created: {data['data']['monitor_id']}")

Was dies tut:

Durchsucht die USA nach KI/ML-Stellenausschreibungen
Globale Unternehmensfilter grenzen die Ergebnisse auf mittelgroße Unternehmen (201–5.000 Mitarbeitende) ein — dies ist die Stärke der Kombination von Signalen mit Unternehmenskriterien
Reichert Unternehmen an und findet bis zu 3 Founder-/C-Level-/VP-Kontakte
Fügt Payloads ein benutzerdefiniertes pipeline-Feld zum Routing in Ihrem Webhook-Handler hinzu
Standardmäßig Echtzeit-Frequenz

Sofort testen

curl -X POST https://api.pubrio.com/monitors/process/try \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "monitor_id": "YOUR_MONITOR_ID",
    "tried_at": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
    "profile_id": 1
  }'

Manuelle Trigger verbrauchen Credits. Verwenden Sie tried_at mit einem kürzlich vergangenen Datum, um repräsentative Testdaten zu erhalten — die Verwendung der aktuellen Zeit kann 0 Ergebnisse liefern, wenn in diesem Moment keine neuen Signale aufgetreten sind.

Was Sie erhalten

Prüfen Sie usewebhook.com — Sie sehen einen signal_first-Payload mit Signalen als primärer Struktur. Beachten Sie das benutzerdefinierte pipeline-Feld auf der Wurzelebene aus Ihrem destination_config.body:

{
  "monitor": { ... },
  "metadata": {
    "total_signals": 5,
    "total_companies": 4,
    "total_people": 10
  },
  "triggered_at": "2026-04-06T14:30:00.000Z",
  "signals": [
    {
      "signal_type": "jobs",
      "signal": { ... },
      "companies": [
        {
          "company_name": "...",
          "domain": "...",
          "company_size": 800,
          "people": [...],
          ...
        }
      ]
    },
    ...
  ],
  "pipeline": "ai-prospecting"
}

Eine fehlgeschlagene Zustellung wiederholen

Wenn ein bestimmter Trigger fehlgeschlagen ist (z. B. weil Ihr Webhook vorübergehend nicht erreichbar war), wiederholen Sie ihn, ohne den gesamten Scan erneut auszuführen:

curl -X POST https://api.pubrio.com/monitors/process/retry \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "monitor_id": "YOUR_MONITOR_ID",
    "monitor_log_id": "THE_FAILED_LOG_ID",
    "profile_id": 1
  }'

Finden Sie die monitor_log_id, indem Sie Statistic Logs abfragen und nach Einträgen mit "status": "failed" filtern.

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