O caso de uso: como Handshake implanta Anyscale
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.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de Anyscale. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
5x faster iteration for AI workloads, accelerating time to market and innovation velocity
10x scalability and >50% cost savings for LLM GPUs
90% higher engagement on jobs, a key business metric
while saving 30% on costs versus comparable A100 workloads
Nas palavras do cliente
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.Outras ferramentas de IA usadas por Handshake
Outras relações públicas registradas no usedby.
Explorar a stack de IA de Handshake
Outras empresas que usam Anyscale
Clientes de todos os setores, com evidências públicas.
AttentiveConfirmado
Bedrock RoboticsConfirmado
BonsaiConfirmado
CanvaConfirmado
Chef RoboticsConfirmado
CoactiveConfirmadoIr direto à fonte
Com base no estudo de caso publicado por Anyscale. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.
anyscale.com- Última verificação
- 7 de out. de 2026
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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.