はじめに マイクロアドでインフラエンジニアをしている柏木です。 マイクロアドでは広告配信に高速なKVSであるRedisを使用しています。 Redisはシングルスレッドでの高速性、安定性を売りにしていました。しかし6.0でマルチスレッド機能であるThreded I/Oが…

マイクロアドでアプリケーションエンジニアをしているタカギです。 今回の記事では、マイクロアドでどのような流れで開発が行われているのか、について記事を書いていきたいと思います。 システム開発本部の組織構成 まず、システム開発本部がどのようにチー…

こんにちは。マイクロアドでソフトウェアエンジニアをしている飛田と申します。私は主に UNIVERSE Ads というプロダクトの開発に携わっています。 UNIVERSE Ads では、より関数型ライクな設計や実装を取り入れることにより、高い保守性と効率性を目指してい…

こんにちは、マイクロアド機械学習エンジニアチームの河本（@nnkkmto）です。今回、モデル学習における課題解決に向けて GCP における機械学習基盤に AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines) を導入しました。今回はその内容について紹介します。 従来…

はじめに こんにちは. マイクロアドで機械学習エンジニアをしている福島です. 主にReal-Time-Bidding (RTB)におけるClick Through Rate/Conversion Rate(CTR/CVR)予測や入札最適化の研究・開発を担当しています. 今回はCTR/CVR予測の学習にFocal Loss [Tsung…

京都研究所・TechLabの田中です。マイクロアドでは、先日正式提供を開始した*1UNIVERSE Adsの開発と並行して、UNIVERSE Adsのサービス監視用の基盤も整備してきました。 今回はそんなUNIVERSE Adsの監視基盤の概要をご紹介します。 サービス監視の必要性 監…

前提 処理の概要 メタデータ更新問題 テーブルの転送フロー修正前 メタデータと統計情報の紐づけ テーブルの転送フロー修正後 メタデータ大きすぎる問題 突然のERROR 大きくなりすぎたオンメモリメタデータ 解決方法 まとめ 参考リンク マイクロアドでETL処…

はじめに こんにちは、機械学習エンジニアの大庭です。昨年の4月に新卒でマイクロアドに入社し、現在はUNIVERSE Adsというプロダクトで入札アルゴリズムの研究開発および実装を担当させていただいてます。 この記事では、僕が現在検証している機械学習による…

システム開発本部フロントエンドエンジニアの工藤です。 マイクロアドの WEB アプリケーションのフロントエンドは、大半を Vue.js を用いて開発しています。 そこで、フロントエンドエンジニアとして効率の良いVue.jsの開発を目指し、日々奮闘しています。 …

はじめに こんにちは. マイクロアドで機械学習エンジニアをしている福島です. 主に広告のClick Through Rate (CTR)予測やReal-Time-Bidding (RTB)の入札最適化を担当しています. 今回はマイクロアドでのCTR予測における確率補正について紹介したいと思います…