Perfil

Surajit Dutta

Cofundador y CTO

Surajit lleva más de 20 años en el sector tecnológico. A lo largo de los años ha abordado problemas complejos a escala de petabytes en empresas como Yahoo, Salesforce, DoorDash y Percipient. Cuenta con una trayectoria probada al frente de equipos de alto rendimiento que entregan sistemas de alta calidad que encantan a los clientes. Apasionado por los datos, la automatización con IA y la experiencia del cliente, Surajit se centra en combinar las tecnologías y la investigación adecuadas para lograr resultados con impacto. Entre sus proyectos figuran: Diseñó un sistema distribuido de libro mayor en tiempo real para seguir el movimiento de dinero en el marketplace de 3 lados de DoorDash, como base para los análisis posteriores del equipo de Inteligencia Financiera. - Desarrolló la primera versión de Salesforce Einstein en Salesforce.com - Desarrolló el sistema de gestión de campañas de Native Ads (publicidad display) en Yahoo - Desarrolló un método no intrusivo para admitir pagos conformes con PCI 3 en las propiedades web de Yahoo. - Desarrolló procesos de RFID para USCold y sistemas de punto de venta para Brinker International Patentes: - US9942244B2 - Servicio seguro para recibir información confidencial a través de iframes anidados - Google Patents US12271371B1 - Procesamiento en tiempo real con agregación y validación de datos - Google Patents

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Artículos de Surajit

Un dibujo técnico acotado mediante letras, junto a la tabla de modelos que contiene los valores, que muestra el cruce que convierte dos documentos en un solo registro de producto.

Extraer atributos de producto a partir de fichas técnicas, PDF y archivos CAD

La extracción está resuelta en PDF limpios; en el resto, no. Por qué los dibujos técnicos y los archivos CAD son más difíciles y un valor extraído es una afirmación.

17 de septiembre de 2026

Tres tarjetas de categoría que muestran reglas aplicadas de forma independiente en cada una: el mobiliario de oficina rechaza madera marrón y admite nogal, roble, caoba y teca; el equipamiento eléctrico rechaza milímetros y admite pies y metros; la moda rechaza diámetro y admite talla, color, corte y largo de manga.

Por qué las restricciones de categoría hacen fallar a la IA genérica

La IA genérica redacta datos de producto fluidos, no correctos. Las restricciones de categoría son la causa, y por eso validar supera a buscar un modelo mejor.

28 de julio de 2026

Un sillón auxiliar tomado de la ficha técnica de un proveedor y clasificado en Muebles, luego en Asientos y luego en Sillones auxiliares, con una puntuación de confianza del 96 %.

Así funciona nuestro pipeline de clasificación: visión artificial, embeddings vectoriales y puntuación de similitud

Mirada técnica a cómo atronous clasifica imágenes de producto: detección de objetos, embeddings entrenados con la taxonomía del minorista y coincidencias auditadas.

20 de marzo de 2025

Guías de instalación y fichas técnicas recargadas sobre un escritorio, junto al mismo diagrama de cableado extraído en atronous como un esquema de circuito limpio y validado

Extracción de esquemas técnicos v0.1.0: arquitectura, mejoras y trabajo futuro

Cómo el PDF Schematic Extractor de atronous usa PyMuPDF, OpenCV, Tesseract y Gemini para extraer diagramas limpios de documentos de producto recargados, y qué sigue.

5 de marzo de 2025