A Sweeeft.ai precisava construir uma base nativa da nuvem e pronta para IA, mas não tinha expertise interna em cloud. A empresa esbarrou em obstáculos sérios ao migrar os workloads de IA para o Amazon SageMaker: os modelos quebravam durante o treinamento por incompatibilidades de versão entre os SageMaker Deep Learning Containers, o PyTorch e o Hugging Face Transformers.
A DoiT fez uma avaliação completa e recomendou uma abordagem nativa da nuvem na AWS. O time definiu as combinações ideais de versões de Python, PyTorch e HuggingFace compatíveis com os AWS Deep Learning Containers, implementou políticas de auto-scaling nos endpoints de inferência assíncrona do SageMaker e capacitou a equipe para operar com autonomia.
Com o apoio da DoiT, conseguimos migrar nossos workloads de LLM para a AWS usando o SageMaker. Em vez de simplesmente transferir a infraestrutura que já tínhamos, a DoiT permitiu que a Sweeeft.ai adotasse uma arquitetura cloud-forward, colocando rapidamente no ar inovações de ponta em IA generativa e ampliando o que conseguimos entregar. Essas inovações estão nos ajudando a apoiar nossos próprios clientes, permitindo que times globais de RH reduzam o tempo de contratação em até 60%.
Verona Selimaj, International Development Lead, sweeeft.ai
A Sweeeft.ai é uma startup pioneira em tecnologia de RH que usa inteligência artificial para transformar a forma como as organizações gerenciam pessoas. A plataforma reinventa as operações de RH automatizando tarefas críticas como recrutamento, avaliação de talentos e treinamento. Com tecnologias avançadas como large language models e algoritmos de análise comportamental, a Sweeeft.ai agiliza a triagem, o matching e a avaliação de candidatos. A empresa oferece soluções personalizáveis e escaláveis, com configurações flexíveis sob medida para a realidade de cada organização.
A Sweeeft.ai precisava construir uma base nativa da nuvem e pronta para IA, mas não tinha expertise interna suficiente em cloud. Depois de escolher a AWS como base para o stack de ML, a empresa esbarrou em obstáculos importantes na migração dos workloads de IA para o Amazon SageMaker. Os modelos quebravam durante o treinamento por incompatibilidades de versão entre os SageMaker Deep Learning Containers, o PyTorch e o Hugging Face Transformers. Isso colocava prazos em risco e travava a implantação dos modelos, exigindo orientação especializada.
A DoiT fez uma análise minuciosa da arquitetura existente e recomendou uma abordagem nativa da nuvem na AWS. O time trabalhou junto com os Engineers da Sweeeft.ai para definir as combinações ideais de versões de Python, PyTorch e HuggingFace compatíveis com os AWS Deep Learning Containers. A DoiT também orientou as melhores práticas para organizar o ciclo de vida de machine learning e implementou políticas de auto-scaling nos endpoints de inferência assíncrona do SageMaker, otimizando custos sem abrir mão de escalabilidade ágil.
A Sweeeft.ai migrou com sucesso seus workloads de LLM para o Amazon SageMaker, com treinamentos 4,4x mais rápidos e 62% de ganho em produtividade. As soluções com IA agora ajudam times de RH a reduzir o tempo de contratação em até 60%. Com uma base sólida nos serviços de IA da AWS, a Sweeeft.ai está pronta para escalar com eficiência de custos enquanto busca a liderança de mercado por meio de melhoria contínua e das melhores práticas em IA responsável.
Descubra como o Cloud Intelligence™ ajuda times a melhorar visibilidade, governança e unit economics em ambientes de nuvem.
“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.
