채용 공고 검색

채용 공고 검색은 Pubrio가 수집한 열린 채용 공고를 공고당 한 행으로 반환하며, 각 행은 공고를 게시한 회사에 연결됩니다. 모든 행에는 원본 공고(직책, 위치, URL, 게시자 날짜)와 함께 Pubrio가 직책에서 도출한 세 필드 functions, seniority_rank, location_id가 있습니다.

curl -X POST https://api.pubrio.com/companies/jobs/search \
  -H "pubrio-api-key: $PUBRIO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "domains": ["stripe.com"],
    "seniority_ranks": [4, 5],
    "launch_dates": ["2026-08-01", "2026-08-31"],
    "per_page": 25
  }'

언제 사용하나

한 계정의 채용 시그널 — 회사를 전달하고 무엇을, 어디서, 어떤 레벨로 채용하는지 읽습니다.
역할 기반 프로스펙팅 — 한 국가에서 시니어 엔지니어링이나 영업 역할을 여는 회사를 찾은 뒤, 각 행의 domain_search_id로 인물 검색으로 넘어갑니다.
증분 동기화 — 저장해 둔 최신 수집 시각을 created_at에 설정해 폴링합니다.

행이 아니라 집계가 필요하면 채용 인사이트를 사용하세요. 회사가 공고를 올릴 때 알림을 받고 싶다면 signal_types: ["jobs"]로 모니터를 만드세요.

회사로 범위 지정

가장 빠른 검색은 회사를 지정하는 것입니다. 세 식별자 모두 같은 레코드로 해석되며 섞어 쓸 수 있습니다:

키	값	비고
`domains`	`["stripe.com"]`	`https://www.stripe.com/jobs` 같은 URL은 도메인으로 정규화됩니다
`linkedin_urls`	`["https://www.linkedin.com/company/stripe"]`	회사 페이지만
`companies`	`["5378845d-7726-4817-aba9-ced8c5f41dee"]`	이전 응답의 `domain_search_id`

회사 없는 검색도 허용됩니다 — {"locations": ["SG"], "seniority_ranks": [5]}는 동작합니다 — 하지만 전체 인덱스를 대상으로 카운트합니다. 그러면 total_entries는 추정치이며, 매우 광범위한 필터에서는 is_timeout이 true일 수 있습니다.

필터

텍스트

키	타입	일치 대상
`titles`	`string[]`	직책명. 단어 단위 매칭이므로 `["engineer"]`는 `Senior Software Engineer`도 반환합니다. 나열한 직책 중 하나.
`search_term`	`string`	공고 제목에 대한 자유 텍스트.
`search_terms`	`string[]`	여러 자유 텍스트 용어. 하나만 일치해도 됩니다.

분류

키	타입	일치 대상
`functions`	`string[]`	직책에서 도출한 직무 슬러그: `engineering`, `sales`, `marketing`, `finance`, `product_management` 등. 나열한 슬러그 중 하나. 직무 참고.
`seniority_ranks`	`integer[]`	`1` 주니어 · `2` 시니어 · `3` 매니저 · `4` 디렉터 · `5` 임원. 직급 계층 참고.

둘은 잘못된 입력에 다르게 반응합니다. 알 수 없는 functions 슬러그는 0행을 반환합니다. 1–5 범위 밖의 seniority_ranks 값은 무시되어 모든 행을 반환합니다. 둘 다 오류를 내지 않습니다.

날짜

키	타입	일치 대상
`launch_dates`	`[from, to]`	공고의 게시일 — 게시자가 `posting_date`를 주면 그 값, 아니면 Pubrio가 처음 본 날. UTC 날짜 경계이며 채용 인사이트와 일치하므로 기본으로 이것을 사용하세요.
`posted_dates`	`[from, to]`	`posting_date`만. 날짜 경계는 워크스페이스 시간대를 따릅니다.
`created_at`	날짜 또는 ISO 타임스탬프	이 시각 이후에 수집됨(UTC). 증분 폴링에서는 저장한 최신 행의 정확한 `created_at`을 전달하세요.

두 범위 모두 양끝 포함입니다. launch_dates에 요소 하나만 주면 그 하루와 일치합니다.

위치

키	타입	일치 대상
`locations`	`string[]`	공고 국가, ISO alpha-2.
`exclude_locations`	`string[]`	제외할 공고 국가.
`location_ids`	`integer[]`	Pubrio `location_id`로 지정한 공고 국가. Locations 엔드포인트와 각 행의 `location_id`가 갖는 숫자와 같습니다.
`company_locations`	`string[]`	회사 본사 국가로, 공고 위치와 다를 수 있습니다.

페이징과 정렬

키	기본값	비고
`per_page`	25	플랜의 `max_search_per_page`로 제한.
`page`	1	`max_search_page`로 제한. 응답의 `total_display_pages`가 상한을 알려줍니다.
`is_ascending_order`	`false`	행은 `created_at` 최신순. `true`면 오래된 순.

행의 모습

{
  "job_id": "4418496a-6a4f-4432-8910-50153e9ba27c",
  "job_search_id": "4418496a-6a4f-4432-8910-50153e9ba27c",
  "created_at": "2026-08-30T00:02:52.531Z",
  "last_modified": "2026-09-01T16:08:09.324Z",
  "title": "Finance and Strategy Partner",
  "job_url": "https://www.linkedin.com/jobs/view/4460586030",
  "location": "United States",
  "location_id": 357,
  "country": "United States",
  "country_code": "US",
  "posting_date": "2026-08-29",
  "source_type": "linkedin",
  "functions": ["consulting"],
  "seniority_rank": 5,
  "base_salary": null,
  "experience_requirement": null,
  "education_requirement": null,
  "employment_type": null,
  "companies": {
    "domain_search_id": "5378845d-7726-4817-aba9-ced8c5f41dee",
    "company_name": "Stripe",
    "linkedin_name": "stripe",
    "country_code": "US",
    "company_url": "https://stripe.com/",
    "domain": "stripe.com",
    "logo_url": "https://buckets.pubrio.com/company-logo/....jpg"
  }
}

직책을 분류할 수 없으면 functions는 null, seniority_rank는 0입니다. 그래도 필터를 쓰면 됩니다 — 미분류 행은 그저 일치하지 않을 뿐입니다.
posting_date는 게시자의 날짜이고, created_at은 Pubrio가 공고를 처음 본 시각이며 기본 정렬 키입니다.
job_id와 job_search_id는 같은 값이며, 어느 것이든 채용 조회에 전달할 수 있습니다.

결과를 신뢰하기 전에 `metadata`를 읽으세요

"metadata": {
  "profile": null,
  "filters": { "domains": ["stripe.com"], "seniority_ranks": [4, 5], "per_page": 25, "language": "en" },
  "ignored_fields": []
}

ignored_fields는 엔드포인트가 인식하지 못한 본문 키를 나열합니다. "seniorty_ranks" 같은 오타는 요청을 실패시키지 않고 조용히 검색 범위를 넓힙니다. 자동화된 모든 곳에서 이 배열이 비어 있는지 확인하세요.

레시피

최근 30일 시니어 엔지니어링 채용
싱가포르에서 영업 리더를 채용 중인 곳
증분 동기화

curl -X POST https://api.pubrio.com/companies/jobs/search \
  -H "pubrio-api-key: $PUBRIO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "domains": ["stripe.com", "adyen.com", "checkout.com"],
    "functions": ["engineering", "data_science"],
    "seniority_ranks": [3, 4, 5],
    "launch_dates": ["2026-08-05", "2026-09-04"],
    "per_page": 25
  }'

import os, requests

r = requests.post(
    "https://api.pubrio.com/companies/jobs/search",
    headers={"pubrio-api-key": os.environ["PUBRIO_API_KEY"], "Content-Type": "application/json"},
    json={
        "domains": ["stripe.com", "adyen.com", "checkout.com"],
        "functions": ["engineering", "data_science"],
        "seniority_ranks": [3, 4, 5],
        "launch_dates": ["2026-08-05", "2026-09-04"],
        "per_page": 25,
    },
)
body = r.json()
assert body["metadata"]["ignored_fields"] == []
for job in body["data"]["jobs"]:
    print(job["companies"]["company_name"], "-", job["title"], job["seniority_rank"])

cURL

curl -X POST https://api.pubrio.com/companies/jobs/search \
  -H "pubrio-api-key: $PUBRIO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "locations": ["SG"],
    "functions": ["sales", "business_development"],
    "seniority_ranks": [4, 5],
    "launch_dates": ["2026-08-01", "2026-09-04"],
    "per_page": 25
  }'

행을 companies.domain_search_id로 그룹화하세요 — 서로 다른 회사 각각이 잠재 고객이며, 그 id는 인물 검색의 companies에 바로 들어갑니다.

Python

import os, requests

API = "https://api.pubrio.com/companies/jobs/search"
HEADERS = {"pubrio-api-key": os.environ["PUBRIO_API_KEY"]}

def sync(domains, since):
    """`since`(ISO 타임스탬프) 이후에 수집된 모든 공고를 가져오고 새 커서를 반환합니다."""
    newest = since
    page = 1
    while True:
        body = requests.post(API, headers=HEADERS, json={
            "domains": domains, "created_at": since, "page": page, "per_page": 25,
        }).json()
        rows = body["data"]["jobs"]
        if not rows:
            break
        for job in rows:  # 최신순
            newest = max(newest, job["created_at"])
            print(job["job_id"], job["title"])  # 여기서 저장소에 upsert
        if page >= body["data"]["pagination"]["total_display_pages"]:
            break
        page += 1
    return newest

cursor = sync(["stripe.com"], "2026-09-01T00:00:00Z")
# `cursor`를 저장하고 다음 실행에서 `since`로 전달하세요

커서는 저장한 최신 행의 전체 created_at이므로 다음 실행에서는 그 한 행만 다시 전달됩니다. job_id로 upsert하세요. 행은 최신순으로 도착하므로 바쁜 날에도 커서가 플랜의 페이지 상한을 넘지 않습니다.