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Sweeeft.ai entraîne ses modèles d'IA 4,4 fois plus vite

DoiT a repensé son architecture AWS SageMaker et affiné ses endpoints d'inférence auto-scalables pour des workloads d'IA évolutifs et maîtrisés côté coûts.

Cloud Intelligence™
Sweeeft.ai

The Challenge

Sweeeft.ai devait poser des fondations cloud-native prêtes pour l'IA, sans disposer en interne de l'expertise cloud nécessaire. L'entreprise s'est heurtée à de sérieux obstacles lors de la migration de ses workloads d'IA vers Amazon SageMaker : les modèles échouaient à l'entraînement en raison d'incompatibilités de versions entre les SageMaker Deep Learning Containers, PyTorch et Hugging Face Transformers.

The Solution

DoiT a mené une évaluation complète et préconisé une approche cloud-native sur AWS. L'équipe a identifié les combinaisons optimales de versions Python, PyTorch et HuggingFace compatibles avec les AWS Deep Learning Containers. DoiT a déployé des politiques d'auto-scaling sur les endpoints d'inférence asynchrones SageMaker et formé les équipes pour les rendre autonomes.

Results

  • Temps d'entraînement des workloads d'IA accéléré d'un facteur 4,4
  • Productivité en hausse de 62 % grâce à une infrastructure optimisée
  • Temps de recrutement réduit jusqu'à 60 % pour les équipes RH
  • Consommation de ressources superflue éliminée en période d'inactivité grâce à l'auto-scaling

Grâce à l'accompagnement de DoiT, nous avons migré nos workloads LLM vers AWS via SageMaker. Plutôt que de transposer simplement notre infrastructure existante, DoiT a permis à Sweeeft.ai d'adopter une architecture résolument cloud, de déployer rapidement des innovations d'IA générative de pointe et d'élargir nos capacités. Ces innovations nous aident à mieux servir nos propres clients : les équipes RH du monde entier peuvent désormais réduire leur temps de recrutement jusqu'à 60 %.

Verona Selimaj, International Development Lead, sweeeft.ai

À propos de Sweeeft.ai

Sweeeft.ai est une startup pionnière de la HR tech qui exploite l'intelligence artificielle pour transformer la gestion des ressources humaines. La plateforme réinvente les opérations RH en automatisant des tâches clés comme le recrutement, l'évaluation des talents et la formation. En s'appuyant sur des technologies avancées telles que les grands modèles de langage et les algorithmes d'analyse comportementale, Sweeeft.ai fluidifie le tri, le matching et l'évaluation des candidats. L'entreprise propose des solutions personnalisables et évolutives, avec des configurations flexibles adaptées aux besoins propres à chaque organisation.

Le défi

Sweeeft.ai devait bâtir des fondations cloud-native prêtes pour l'IA, sans disposer en interne d'une expertise cloud suffisante. Après avoir retenu AWS pour sa stack ML, l'entreprise s'est heurtée à d'importants obstacles lors de la migration de ses workloads d'IA vers Amazon SageMaker. Les modèles échouaient à l'entraînement en raison d'incompatibilités de versions entre les SageMaker Deep Learning Containers, PyTorch et Hugging Face Transformers. Une situation qui menaçait les délais et bloquait le déploiement des modèles, d'où la nécessité d'un accompagnement expert.

La solution

DoiT a mené une évaluation minutieuse de l'architecture existante et préconisé une approche cloud-native sur AWS. L'équipe a travaillé main dans la main avec les Engineers de Sweeeft.ai pour identifier les combinaisons optimales de versions Python, PyTorch et HuggingFace compatibles avec les AWS Deep Learning Containers. DoiT a partagé les bonnes pratiques d'organisation du cycle de vie machine learning et déployé des politiques d'auto-scaling sur les endpoints d'inférence asynchrones SageMaker, pour optimiser les coûts tout en assurant une scalabilité rapide.

Les résultats

Sweeeft.ai a migré avec succès ses workloads LLM vers Amazon SageMaker, multipliant par 4,4 la vitesse d'entraînement et gagnant 62 % de productivité. Les solutions d'IA permettent désormais aux équipes RH de réduire jusqu'à 60 % leur temps de recrutement. Forte de fondations solides sur les services d'IA d'AWS, Sweeeft.ai est armée pour passer à l'échelle de façon rentable et viser le leadership de son marché, portée par une amélioration continue et l'adoption des meilleures pratiques d'IA responsable.

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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.

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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.

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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.

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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

Home Chef

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

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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

ClickUp

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

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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

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Our costs had jumped up 3X as we scaled, so we're talking about 60% savings in Snowflake spend after adopting SELECT.

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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

Extenda Retail

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

Monta

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

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