AI BriefingPinterest Engineering 뉴스
Pinterest Engineering에서 수집한 AI·개발 최신 뉴스와 한국어 요약입니다.
원문 사이트 방문 →ML 워크로드 네트워크 효율화 (1편): Feature Trimmer
Pinterest는 root-leaf ML 서빙의 불필요한 features를 줄여 네트워크 병목을 완화했다.
·2026.05.02 01시
클릭에서 전환으로: Pinterest 쇼핑 전환 후보 생성 설계
Pinterest가 전환 중심 후보 생성 모델을 재설계해 RoAS와 전환 성과를 끌어올렸다.
·1·2026.04.28 01시
더 똑똑한 URL 정규화로 대규모 콘텐츠 중복 제거를 구현하는 Pinterest의 MIQPS
Pinterest는 MIQPS로 URL 정규화를 정교하게 처리해 콘텐츠 중복 제거 정확도를 높였다.
·1·2026.04.21 01시
시스템에서 좀비를 찾아서: CPU 병목의 실제 사례
Ray 학습 장애의 원인은 GPU가 아니라 ENA 드라이버가 겪는 CPU starvation이었다.
·1·2026.04.16 01시
Pinterest Home feed의 다목적 최적화 진화
Pinterest는 DPP에서 SSD와 soft spacing으로 피드 다양성과 품질을 함께 최적화했다.
·1·2026.04.08 01시
Pinterest 여러 Surface의 Ads Engagement Modeling 통합
HF·SR를 하나의 모델로 묶고 Surface별 calibration과 경량화로 성과를 냈다.
·2026.03.04 05시
격차를 좁히다: Pinterest L1 전환 모델의 온라인-오프라인 괴리 진단
오프라인 성능이 좋아도 온라인 CPA가 안 오르는 원인을 피처·임베딩·퍼널에서 찾았다.
·1·2026.02.28 02시
Piqama: Pinterest의 쿼터 관리 생태계
Piqama는 Pinterest 전반의 quota lifecycle과 right-sizing을 하나의 플랫폼으로 묶는다.
·2026.02.25 02시
Pinterest의 Apache Spark OOM 오류를 대폭 줄인 방법
Pinterest는 Auto Memory Retries로 Spark OOM 실패를 96% 줄였다.
·5·2026.02.18 02시
Pinterest의 차세대 DB 인제스션(Ingestion) 기술
Pinterest가 데이터 지연을 줄이고 비용을 절감하기 위해 CDC 기반의 통합 DB 인제스션 프레임워크를 구축했다.
·1·2026.02.06 02시
Two-Tower를 넘어: 차세대 광고 경량 랭킹 모델을 위한 서빙 스택 재설계
광고 랭킹 모델의 표현력을 높이기 위해 기존 Two-Tower 구조를 탈피하고 GPU 기반의 새로운 서빙 아키텍처를 구축했다.
·2026.02.03 02시