Pinterest는 DPP에서 SSD와 soft spacing으로 피드 다양성과 품질을 함께 최적화했다.
HF·SR를 하나의 모델로 묶고 Surface별 calibration과 경량화로 성과를 냈다.
오프라인 성능이 좋아도 온라인 CPA가 안 오르는 원인을 피처·임베딩·퍼널에서 찾았다.
Piqama는 Pinterest 전반의 quota lifecycle과 right-sizing을 하나의 플랫폼으로 묶는다.
Pinterest는 Auto Memory Retries로 Spark OOM 실패를 96% 줄였다.
Pinterest가 데이터 지연을 줄이고 비용을 절감하기 위해 CDC 기반의 통합 DB 인제스션 프레임워크를 구축했다.
광고 랭킹 모델의 표현력을 높이기 위해 기존 Two-Tower 구조를 탈피하고 GPU 기반의 새로운 서빙 아키텍처를 구축했다.
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