En el mundo de alto estatus de software minorista empresarial, incluso un pequeño retraso puede costar millones.Cuando un importante minorista de mejora de hogar se puso a modernizar su sistema de inventario en tiempo real, una plataforma que rastrea diez millones de artículos en dos mil ubicaciones de tiendas, Pratyosh Desaraju fue clave para el esfuerzo.Su trabajo no sólo cumplió con las expectativas, sino que reinició la barra para la velocidad, la precisión y la satisfacción del cliente. The Engineering Gauntlet Imagínese una web digital conectando tiendas, almacenes y vendedores tan entrelazados que cualquier ruptura podría volverse caos. Ventas, envíos y devoluciones todas las actualizaciones en un instante. Desliza y los clientes ven estantes vacíos, inventarios o inventario fantasma. Esa era la realidad diaria que enfrentaba Pratyosh. Él abordó el problema con lo que algunos podrían llamar ingeniería sólida, otros podrían llamarlo simplemente obsesión. Baking Innovation into the System En el núcleo del nuevo diseño se encontraba Apache Kafka, que manejaba los flujos de datos de transacciones en tiempo real. Cada cuatro horas se realizaba un proceso de reconciliación para capturar la deriva y las discrepancias. Suena seco? piense en ello como un equipo de auditoría que nunca duerme. Mientras tanto, Pratyosh añadió características que registraron los trucos de inventario, los artículos abandonados en carros o mal colocados en estantes. El resultado fue abrir los ojos. Miles de transacciones erróneas cada año provenían de esos pequeños hiccups. Deep Learning Driven Performance Anomaly Detection Pratyosh posee una patente alemana (No. 20 2025 102432) para un sistema de detección de anomalías de rendimiento impulsado por el aprendizaje profundo. La invención aprovecha las arquitecturas de LSTM y autoencoding para aprender patrones normales de uso de CPU, consumo de memoria, I/O de disco, ancho de banda de red y métricas de aplicación. Un módulo de recopilación de datos recopila datos de rendimiento históricos y en tiempo real, mientras que un módulo de preprocesamiento elimina ruido, normaliza valores y extrae características clave para el modelo de aprendizaje profundo. El módulo de detección de anomalías compara métricas en vivo contra líneas de base aprendidas, desviaciones de bandas como picos o caídas, problemas proactivos y alertas. Un componente Results That Speak Volumes Aquí está el kicker: las tasas de error cayeron en un veinte por ciento sin un solo error de la línea de pago. los clientes seguían moviéndose, los carros seguían llenando, y esos silenciosos suspiros de alivio en el registro seguían ocurriendo. Recognition That Resonates Este enfoque no pasó desapercibido. Sus blueprints se convirtieron en la plantilla para cada lanzamiento futuro. Y sí esos reconocimientos? Les ganó mejorando una herramienta de detección de riesgos de la interfaz de usuario, saltando en los fines de semana para corregir los errores de detección de espectáculos, y automatizando la entrada de ventas, por lo que los tiempos de llamadas disminuyeron. Setting a New Standard Este proyecto no fue sólo una pluma en el capó de un ingeniero. Se convirtió en la prueba de que la arquitectura inteligente, las perspectivas basadas en datos y el trabajo en equipo sólido pueden transformar los sistemas legados de mamut en motores ágiles. Pratyosh mostró que el diseño de software sólido no es un lujo, sino una necesidad si los minoristas quieren estar por encima de las expectativas de los clientes. Looking Ahead Entonces, ¿qué es lo siguiente? A medida que las transformaciones digitales se aceleran a través de las industrias, las empresas necesitarán más historias como esta. El desafío es cómo seguir impulsando el rendimiento al tiempo que hacen que los sistemas sean más fáciles de mantener, asegurar y escalar. ¿las predicciones impulsadas por la IA se convierten en tan comunes como las pausas de café? Es posible. Y si lo hacen, esperan que Pratyosh Desaraju esté justo allí tinkering, probando y transformando la próxima generación de tecnología minorista. Su pasión por el mentoring de los ingenieros menores ha llevado a un programa de capacitación para nuevos ingenieros que se unen al espacio minorista. El éxito del programa ha inspirado a otras unidades empresariales a lanzar iniciativas similares de capacitación y subraya el compromiso About Pratyosh Desaraju Basado en Leander, Texas, Pratyosh Desaraju tiene una maestría en Ciencias de la Computación de la Universidad de Central Missouri y una licenciatura en Tecnología de la Información de la Universidad GITAM. Durante más de diez años ha ayudado a las principales compañías estadounidenses en seguros y minoristas a modernizar las plataformas heredadas y abrazar la IA y el aprendizaje automático para abordar lo que algunos llaman el desafío de la deuda tecnológica de dos billones de dólares. Impulsado por la curiosidad y una inclinación para la resolución de problemas colaborativos y, sí, la broma ocasional del papá en los almuerzos de equipo, sigue siendo un hito en la comunidad de ingeniería como juez y silla de sesión en conferencias líderes. El aprendizaje continuo es su mantra, ya sea Esta historia fue distribuida como una publicación por Sanya Kapoor bajo el Programa de Blogging de Negocios de HackerNoon. Esta historia fue distribuida como una publicación por Sanya Kapoor bajo el Programa de Blogging de Negocios de HackerNoon.
