The Challenge
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.
The Solution
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.
Results
- Aceleración de 4.4x en el tiempo de entrenamiento de los workloads de IA
- Aumento del 62% en productividad gracias a una infraestructura optimizada
- Reducción de hasta un 60% en el tiempo de contratación para los equipos de RR. HH.
- Eliminación del consumo innecesario de recursos en periodos de inactividad con auto-scaling
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
Conoce a 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.
El desafío
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.
La solución
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.
Los resultados
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.
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What they say
What I really like about DoiT's approach is that you're very hands-on and proactive. Satyam would ping me a few times a sprint, letting me know about the most current features, checking in on how things are going. When we are going through a peak time, that proactiveness makes a real difference. Satyam always comes through whenever we need support and helps us leverage the right experts to get us where we need to be.
Chiamaka Ibeme, Engineering Manager, Platform
SELECT has made important cost data readily accessible. I will often pull it up during engineering design reviews so we can quickly evaluate cost impact and projections and factor that into our design decisions.
Douglas Zickuhr, Senior Data Platform Engineer at Personio
I love clicking through SELECT to understand how our environment and workloads are evolving. I probably check it every day. It's coffee and SELECT for me every morning.
Ian Fahey, Senior Analytics Engineer at Loop
You guys have the best UI experience that I've had of any software. It's like you just read my mind where, like, oh, I wish I could click there. Oh, I can
Diana Koshy, Sr. Director of Data Engineering at Kargo
SELECT feels like exactly what Paul and I would have built if we had locked ourselves in a room for 18 months to create our ideal monitoring solution.
Devin McGee, Data Engineering Lead at Home Chef
SELECT dramatically lowers the cognitive load to understanding Snowflake costs. I'm able to sit there and easily understand what's driving the cost. Not to blow smoke up your ass, but it's just so easy to do in your platform
Blake Baggett, Head of Data Operations at Entain
One of the most helpful cost rituals we've setup from SELECT is the weekly spend digest sent to Slack. I can start high level and ensure things are in check. If not, I can very quickly drill down into specific workloads which may have driven the cost spike and remediate them before they become a bigger issue.
Michael Revelo, Manager of data and analytics engineering at ClickUp
Through SELECT's automated savings feature and deep cost visibility, we were able to instantly lower our Snowflake spend by over 40% and achieve a 20X ROI on our SELECT investment.
Skyler Chi, SVP, GTM Productivity & Excellence at Exiger
Our costs had jumped up 3X as we scaled, so we're talking about 60% savings in Snowflake spend after adopting SELECT.
Edward Mancey, GTM Lead at Synthesia
DoiT was a true partner, not a vendor. They helped us understand the problem, refine the vision, and build something production-ready far faster than we could have on our own. Their expertise, responsiveness, and commitment made all the difference.
Dr. Anish Kapur, Founder & CEO, Promptly
DoiT's Customer Success and Forward Deployed Engineering teams work very closely with us. The regular sessions with our CSM keep us focused on the right priorities, and the FDEs provide the deep technical guidance we need to validate decisions and optimize our environment. That combination has been genuinely valuable for us.
Alexander Lundberg Santos, Platform Engineer at Extenda Retail
When we started working with DoiT, we deployed Flexsave to save time and reduce complexity. We still use it today. But what really stands out is the expert support. Having someone to collaborate with on deep cloud cost topics, someone who really understands the nuances, is incredibly valuable.
Jesper Terkelsen, CTO at Monta
DoiT's Cloud Accelerator turned our AI idea into a shipped product, saving at least three months of development and delivering reliable, explainable insights our customers trust.
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Your cloud bill shouldn't be a mystery
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