> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.pubrio.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 인물 + 회사 필터 > 단일 /people/search 호출에서 인물 수준과 회사 수준 필터를 결합 — /companies/search 와 같은 필터 엔진. `POST /people/search` 는 `POST /companies/search` 가 받는 모든 회사 필터를 받습니다. 회사를 먼저 가져와 ID 를 모은 다음 두 번째 인물 쿼리에 넣을 필요가 더 이상 없습니다 — 한 번의 요청으로 두 레이어가 모두 완성됩니다. ## 한 본문, 두 파라미터 패밀리 `/people/search` 요청 본문은 개념적으로 두 필터 패밀리로 나뉩니다. JSON 상에서는 같은 레벨에 있고, 자유롭게 섞을 수 있습니다. *사람* 의 속성을 필터링합니다: | 파라미터 | 설명 | | ---------------------- | ----------------------------------------------- | | `people_titles` | 직책(자유 텍스트 또는 slug) | | `management_levels` | `founder`、`c_suite`、`vp`、`director`、`manager` 등 | | `departments` | `master_engineering`、`master_sales` 등 | | `department_functions` | 하위 부서 / 직무 slug | | `people_locations` | 인물 위치의 국가 코드 | | `people_groups` | 저장된 그룹 ID | | `peoples` | 특정 `people_search_id` | | `linkedin_urls` | 인물 LinkedIn URL | | `social_media` | 네트워크별 SNS 핸들 | 인물이 일하는 *회사* 의 속성을 필터링 — `/companies/search` 와 같은 이름이며, 위치/장소 키만 `company_` 접두사가 붙습니다: | 파라미터 | 설명 | | --------------------------- | ------------------------------------- | | `technologies` | 회사가 사용하는 기술 slug ID | | `categories` | 카테고리 slug ID | | `verticals` | 버티컬 slug ID | | `vertical_categories` | 버티컬 카테고리 slug ID | | `vertical_sub_categories` | 버티컬 서브카테고리 slug ID | | `keywords` | 회사 설명에 매치되는 자유 텍스트 키워드 | | `founded_dates` | 설립 연도 범위, 예: `[2015, 2023]` | | `employees` | 직원 구간, 예: `[[100, 500], [501, 1000]]` | | `revenues` | 매출 구간 (USD) | | `company_locations` | 회사 본사 국가 코드 | | `company_exclude_locations` | 제외할 국가 코드 | | `company_places` | 포함할 도시 / 지역 이름 | | `company_exclude_places` | 제외할 도시 / 지역 이름 | | `companies` | 특정 `domain_search_id` | | `domains` | 특정 회사 도메인 | | `company_linkedin_urls` | 회사 LinkedIn URL | `company_` 접두사는 위치/장소 필터에만 존재합니다. bare 이름 `places` / `locations` 가 이미 *인물* 의 주소에 사용되기 때문입니다. 그 외에는 모두 bare 회사 이름(`technologies`、`company_technologies` 가 아닙니다)을 씁니다. *** ## 4 단계로 쿼리 만들기 정확히 누구? 직책, 직급, 부서, 국가. 이 레이어는 본문의 **최상위** 에 둡니다 — 정밀도는 보통 회사 술어가 담당합니다. 어떤 회사에서 일해야 하는가? 산업, 규모, 설립 연도, 본사 국가, 기술 스택. 이것들은 **`company_filters: {...}`** 객체로 묶으면 어떤 키가 어느 레이어에 속하는지 명확해집니다. 정밀도가 필요한 다중 값 필터(예: "이 기술들을 *전부* 사용")에는 `company_filters` *안의* `filter_conditions` 에 항목을 추가. 기본값은 OR. `POST /people/search`. 두 스타일 모두 허용되지만 `company_filters: {...}` 가 더 읽기 쉽고 [Monitor](/ko/developer-guides/introduction) 의 페이로드 형태와도 일치합니다. ### 완전한 예시 쿼리: 미국 본사이며 2015〜2023 년 설립、직원 100-5,000 명、Kubernetes 와 Docker 를 *둘 다* 사용하지만 샌프란시스코는 제외하는 중견 회사의 VP of Engineering 또는 CTO. ```bash cURL theme={null} curl -X POST https://api.pubrio.com/people/search \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \ -d '{ "people_titles": ["VP of Engineering", "CTO"], "company_filters": { "company_locations": ["US"], "company_exclude_places": ["San Francisco"], "founded_dates": [2010, 2024], "employees": [[100, 500], [501, 1000], [1001, 5000]], "technologies": ["Kubernetes", "Docker"], "is_enable_similarity_search": true }, "per_page": 25, "page": 1 }' ``` ```python Python theme={null} import requests response = requests.post( "https://api.pubrio.com/people/search", headers={ "Content-Type": "application/json", "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY", }, json={ "people_titles": ["VP of Engineering", "CTO"], "company_filters": { "company_locations": ["US"], "company_exclude_places": ["San Francisco"], "founded_dates": [2010, 2024], "employees": [[100, 500], [501, 1000], [1001, 5000]], "technologies": ["Kubernetes", "Docker"], "is_enable_similarity_search": True, }, "per_page": 25, "page": 1, }, ) print(response.json()) ``` ```javascript Node.js theme={null} const response = await fetch("https://api.pubrio.com/people/search", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json", "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY", }, body: JSON.stringify({ people_titles: ["VP of Engineering", "CTO"], company_filters: { company_locations: ["US"], company_exclude_places: ["San Francisco"], founded_dates: [2010, 2024], employees: [[100, 500], [501, 1000], [1001, 5000]], technologies: ["Kubernetes", "Docker"], is_enable_similarity_search: true, }, per_page: 25, page: 1, }), }); console.log(await response.json()); ``` *** ## 키 리매핑 레퍼런스 `/people/search` 가 회사 필터를 공유 엔진에 넘길 때, 위치/장소 키는 bare 이름으로 변경됩니다. 엔진과 `filter_conditions[].key` 가 실제로 보는 것이 이 bare 이름입니다: | 보내는 이름 (인물 API 이름) | 엔진이 보는 이름 (회사 API 이름) | | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------- | | `company_locations` | `locations` | | `company_exclude_locations` | `exclude_locations` | | `company_places` | `places` | | `company_exclude_places` | `exclude_places` | | `technologies`、`verticals`、`vertical_categories`、`vertical_sub_categories`、`categories`、`keywords`、`founded_dates`、`employees`、`revenues` | 그대로 전달 | 이 때문에 회사 수준 위치에 대한 `filter_conditions[].key` 는 bare 이름을 사용합니다: ```json theme={null} { "company_places": ["New York", "Boston"], "filter_conditions": [ { "key": "places", "operator": "and" } ] } ``` `{ "key": "company_places", "operator": "and" }` 는 조용히 무시됩니다 — 엔진은 접두사 붙은 이름을 인식하지 않습니다. `filter_conditions` 에서는 항상 엔진 이름을 참조하세요. *** ## 내부의 JOIN *어떤* 회사 수준 필터든 추가하면 인물-회사 JOIN 이 `LEFT JOIN` 에서 `INNER JOIN` 으로 바뀝니다. 모든 인물 수준 필터를 만족해도 회사 정보가 확인되지 않는 인물은 결과에서 제외됩니다. `company_locations` 나 `technologies` 를 추가하자마자 결과가 0 으로 떨어진다면, 기대하는 인물에 연결된 회사가 데이터셋에 있는지 확인하세요. 엔진은 이 지점에서 회수보다 정확성을 우선합니다 — 필터를 만족시키기 위해 회사를 만들어내지 않습니다. 응답에도 같은 JOIN 동작이 반영됩니다: 회사 필터를 하나라도 적용하면 반환되는 모든 인물에 채워진 `company` 객체가 포함됩니다. *** ## 흔한 패턴 고정된 회사 목록(`companies` 또는 `domains`)을 타깃으로 잡고, 인물 수준 필터를 겹쳐 각 회사 안의 적합한 구매자를 찾습니다. ```json theme={null} { "people_titles": ["VP Marketing", "CMO"], "management_levels": ["vp", "c_suite"], "company_filters": { "companies": ["67c4696b-…", "f1e2d3c4-…", "0a9b8c7d-…"] } } ``` 구체적인 계정이 아니라 회사의 형태를 묘사합니다. 범위와 버티컬을 사용하면 — 엔진이 적합한 인물을 반환합니다. ```json theme={null} { "people_titles": ["Head of Engineering"], "company_filters": { "verticals": [12, 47], "company_locations": ["US", "CA"], "founded_dates": [2015, 2023], "employees": [[51, 200], [201, 500]], "filter_conditions": [ { "key": "verticals", "operator": "and" } ] } } ``` 특정 스택을 운영하는 회사의 구매자를 찾습니다. `technologies` 의 AND 가 전형적인 재정의입니다. ```json theme={null} { "people_titles": ["RevOps", "Sales Operations"], "departments": ["master_sales"], "company_filters": { "technologies": [114, 287, 452], "filter_conditions": [ { "key": "technologies", "operator": "and" } ] } } ``` 경쟁 제품(어떤 기술)을 사용하지만 우리 제품은 사용하지 않는(`categories` 로 제외 또는 별도 필터 패스) 회사의 의사결정자를 찾습니다. ```json theme={null} { "people_titles": ["VP Sales"], "management_levels": ["vp"], "company_filters": { "technologies": [287] } } ``` 그 다음 `technologies: [114]`(자사 제품의 태그 ID)로 다시 실행하고 클라이언트 측에서 차집합을 구합니다. *** ## 다음 단계 완전한 레퍼런스 — 모든 키, 모든 기본값, 복사 가능한 AND/OR 레시피. 통합 필터 엔진 뒤의 멘탈 모델. `/people/search` 의 전체 요청/응답 스키마. `/companies/search` 의 전체 요청/응답 스키마.