Sweeeft.ai necesitaba diseñar una base nativo de la nube lista para IA, pero no contaba con experiencia interna en cloud. La empresa se topó con obstáculos importantes al migrar workloads de IA a Amazon SageMaker: los modelos fallaban durante el entrenamiento por incompatibilidades de versión entre SageMaker Deep Learning Containers, PyTorch y Hugging Face Transformers.
DoiT realizó una evaluación integral y recomendó un enfoque nativo de la nube sobre AWS. El equipo definió las combinaciones óptimas de versiones de Python, PyTorch y HuggingFace compatibles con AWS Deep Learning Containers. DoiT implementó políticas de auto-scaling en los endpoints de inferencia asíncrona de SageMaker y capacitó al equipo para que pudiera operar de forma autónoma.
Con el apoyo de DoiT, logramos migrar nuestros workloads de LLM a AWS usando SageMaker. En lugar de limitarse a trasladar la infraestructura existente, DoiT nos permitió adoptar una arquitectura cloud-forward, implementar rápidamente innovaciones de punta en IA generativa y ampliar nuestras capacidades. Esas innovaciones nos permiten ayudar a nuestros propios clientes y hacer que los equipos globales de RR. HH. reduzcan hasta un 60% sus tiempos de contratación.
Verona Selimaj, International Development Lead, sweeeft.ai
Sweeeft.ai es una startup pionera en tecnología para RR. HH. que aprovecha la inteligencia artificial para transformar la manera en que las organizaciones gestionan sus recursos humanos. La plataforma revoluciona las operaciones de RR. HH. al automatizar tareas críticas como el reclutamiento, la evaluación de talento y la capacitación. Apoyándose en tecnologías avanzadas como los modelos de lenguaje a gran escala y los algoritmos de análisis conductual, Sweeeft.ai agiliza el filtrado, matching y evaluación de candidatos. La compañía ofrece soluciones personalizables y escalables, con configuraciones flexibles que se ajustan a las necesidades particulares de cada organización.
Sweeeft.ai enfrentó el reto de diseñar una base nativo de la nube lista para IA sin contar con suficiente experiencia interna en cloud. Tras elegir AWS para su stack de ML, la empresa se topó con obstáculos significativos al migrar workloads de IA a Amazon SageMaker. Los modelos fallaban durante el entrenamiento por incompatibilidades de versión entre SageMaker Deep Learning Containers, PyTorch y Hugging Face Transformers. Esto ponía en riesgo los plazos y bloqueaba el despliegue de los modelos, por lo que se hizo evidente la necesidad de asesoría experta.
DoiT realizó una evaluación minuciosa de la arquitectura existente y recomendó un enfoque nativo de la nube sobre AWS. El equipo trabajó codo a codo con los Engineers de Sweeeft.ai para definir las combinaciones óptimas de versiones de Python, PyTorch y HuggingFace compatibles con AWS Deep Learning Containers. DoiT orientó las mejores prácticas para organizar el ciclo de vida de machine learning e implementó políticas de auto-scaling en los endpoints de inferencia asíncrona de SageMaker, optimizando costos sin sacrificar la escalabilidad.
Sweeeft.ai migró con éxito sus workloads de LLM a Amazon SageMaker, con una aceleración de 4.4x en el tiempo de entrenamiento y un aumento del 62% en productividad. Las soluciones impulsadas por IA hoy ayudan a los equipos de RR. HH. a reducir hasta un 60% sus tiempos de contratación. Con una base sólida sobre los servicios de IA de AWS, Sweeeft.ai está lista para escalar de forma eficiente en costos mientras consolida su liderazgo de mercado a través de la mejora continua y las mejores prácticas emergentes en IA responsable.
Explora cómo Cloud Intelligence™ ayuda a los equipos a mejorar la visibilidad, la gobernanza y la economía unitaria en sus entornos cloud.
“Without PerfectScale by DoiT, I don't know how we would do it. We'd have to have twice the number of people on my team to stay on top of it. With PerfectScale, we can focus on the more strategic issues.”
David Adkins, Director of Software and Platform Engineering
Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.
DevOps Lead, Software Projects
Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.
Martin Lee, Director of Operations
DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.
Milad Rezazadeh, CTO
Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
Ziv Sivan, VP of Engineering
PerfectScale by DoiT has become an important part of how we optimize Kubernetes at scale at OneFootball. It gives our platform team the visibility, automation, resiliency insights, and confidence we need to balance cost efficiency with production readiness, especially as we prepare for major global football moments like the 2026 FIFA World Cup.
Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager
Let us show you what ships this week.
