50%
“50% savings on cloud costs”
Tel que publié sur anyscale.com. Capturé par usedby le 7 oct. 2026.
Ce qui s’est passé
Handshake uses Anyscale's managed Ray platform to train, fine-tune and host LLMs and deep learning recommender models such as graph neural networks and two tower recommenders. These power job matching, recommendations and LLM-generated content for students and employers.
Résumé rédigé par usedby à partir de la page source, en anglais. Les chiffres sont ceux de Anyscale et de Handshake, pas les nôtres.
- 5x“5x faster iteration for AI workloads, accelerating time to market and innovation velocity”
- >50%“10x scalability and >50% cost savings for LLM GPUs”
- 90%“90% higher engagement on jobs, a key business metric”
- 30%“while saving 30% on costs versus comparable A100 workloads”
The team’s velocity has increased significantly with Anyscale, which is essential for lean teams that have to move fast. Anyscale provides a platform that has transformed Handshake’s data scientists into full-stack machine learning engineers with only a lean team of 1-2 ML infrastructure engineers supporting and maintaining it.
Iterating and scaling foundational embedding models (graph neural networks, two tower recommenders) trained over 100M-200M+ interactions was difficult and time-consuming until we migrated our feature producers and training jobs to Anyscale + Ray. Our experiment velocity with deep models and dependencies has 5x’ed while training on more data for cheaper. Anyscale has also enabled net-new real-time inference services and real-time user experiences that data scientists can roll out without waiting on ML Ops experts.
Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Nous avons comparé le témoignage à sa page en ligne le 7 oct. 2026.
- Le chiffre : 50%VérifiéImprimé mot pour mot sur la page, près du nom de Handshake.
- L’extrait cité plus hautVérifiéCopié mot pour mot depuis la page, près du nom de Handshake.
- Handshake utilise AnyscaleVérifiéLigne de niveau Confirmé. Dernière vérification, toutes sources confondues : 7 oct. 2026.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifiéNous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.
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