ES
Hola 👋🏼, soy

Gonzalo
Pontnau

AI Engineer | Agentic Systems
Experiencia Proyectos Educación Contactame

Sobre Mí

Gonzalo Pontnau

Estudiante avanzado en Ingeniería en Sistemas (UTN.BA) especializado en AI Engineering. Lidero la creación de agentes inteligentes y workflows automatizados que transforman operaciones manuales en procesos eficientes, ahorrando tiempo y reduciendo errores en el día a día de equipos corporativos.

Me apasiona hacer visible el impacto de la IA: trabajo de cerca con diferentes áreas de negocio para entender sus necesidades, diseñar soluciones adoptables y demostrar con datos cómo la automatización mejora su operación.

La comunicación es una de mis principales fortalezas: soy extrovertido, trabajo muy bien en equipo y conecto fácilmente con personas diversas, algo clave cuando se construyen soluciones de IA que cruzan tecnología, negocio y usuarios finales.

Tecnologías

LangChain LangGraph Azure AI Foundry Azure AI Search Pinecone Azure OpenAI Google Gemini Power Automate Microsoft Graph Copilot Studio RAG Azure

Experiencia Laboral

ABB · Trainee | Buenos Aires, Argentina · Remoto
Oct 2025 - Presente

Lideré la creación de agentes inteligentes internos con arquitectura de orquestación multi-agente para eficientizar operaciones en diferentes áreas de negocio. Diseñé e implementé un ecosistema de Agentic AI con sub-agentes verticales desplegados en Azure, entregando MVPs en fases iterativas con adopción real por equipos corporativos.

Stack & Skills:

  • Agentic Architecture & Orchestration: Diseño de orquestador multi-agente con LangGraph que coordina sub-agentes especializados (knowledge retrieval, task monitoring, feedback loop) expuestos vía FastAPI y desplegados en Azure App Service. Implementación de state management, conditional routing y tool calling para flujos conversacionales complejos.
  • RAG Pipelines & Vector Search: Implementación de pipelines RAG end-to-end con Azure AI Search y Pinecone como vector stores. Estrategias de chunking (recursive, semantic), generación de embeddings con Azure OpenAI, hybrid search (keyword + semantic), reranking con cross-encoders y query expansion. Controles de calidad con hallucination detection y fallbacks.
  • M365 Automation & Integration: Creación de flujos con Power Automate que generan minutas, decisiones y acciones a partir de reuniones en Teams; publicación en SharePoint/OneDrive/Teams y creación/actualización de tareas en Planner mediante Microsoft Graph API.
Outlier · Freelance | Buenos Aires, Argentina · Remoto
Jun 2025 - Dic 2025

Diseño de frameworks de evaluación técnica (rúbricas) para validar la calidad de código generado por modelos de IA en múltiples lenguajes de programación, interpretando requisitos explícitos e implícitos de cada prompt. Elaboración de system prompts y user prompts estratégicos para simular flujos conversacionales complejos, evaluando capacidades agénticas del modelo.

Análisis y diagnóstico de fallos en respuestas de modelos LLM, utilizando métricas precisas para diferenciar entre errores de Correctness (bugs lógicos, información factual incorrecta) y de Instruction Following (incumplimiento de restricciones), manteniendo coherencia contextual en interacciones multi-turn.

QA & AI stack:

  • Testing & Evaluation: Creación de escenarios de prueba complejos y frameworks de evaluación técnica para código AI-generado.
  • RLHF & AI Model Analysis: Auditorías técnicas del código generado evaluando calidad, escalabilidad y legibilidad, proporcionando feedback estructurado que guía el proceso de RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) para el fine-tuning de modelos LLM.
  • Quality Assurance: Metodologías de QA aplicadas a IA, diferenciando entre errores lógicos y de seguimiento de instrucciones, con métricas exactas para alinear modelos con estándares de alta calidad.

Software Engineer

Freelance | Buenos Aires, Argentina · Remoto
Mar 2023 - Jul 2025

Desarrollo de aplicaciones web seguras y escalables, diseño de APIs RESTful y microservicios, implementación de bases de datos relacionales, integración de sistemas externos y desarrollo de soluciones de software.

Recopilación de requerimientos funcionales y no funcionales; modelado UML de situaciones de uso, clases y secuencias; creación de esquemas de arquitectura (MVC/MVT) y determinación de flujos de datos.

Backend stack:

  • APIs REST utilizando Django REST y Flask: generación de accesos, organización de páginas, autenticación JWT y administración de permisos.
  • Microservicios en FastAPI y Go: gestión de concurrencia a través de goroutines, transferencia de información HTTP/JSON, transformación de servicios en contenedores.
  • Bases de datos relacionales (PostgreSQL, SQLite, MySQL): organización de esquemas, optimización de consultas, operaciones mediante ORM, uso de UUIDs y funciones ACID.

Mis Proyectos

Money Manager Dashboard

Money Manager

Aplicación web de gestión financiera personal con dashboard interactivo y seguimiento de transacciones. Con autenticación de usuario y almacenamiento seguro de datos.

Django PostgreSQL Chart.js JavaScript HTTP

Visualizador de Precios de Criptomonedas

Aplicación web que muestra en tiempo real los precios de las 10 principales criptomonedas utilizando la API de CoinMarketCap. Incluye datos detallados como capitalización de mercado, volumen de 24h y cambio porcentual.

Python Flask CoinMarketCap API HTML/CSS
Notes App - Sistema de Gestión de Notas

Notes App - Sistema de Gestión de Notas

Aplicación web completa para gestión de notas personales, con funcionalidades para crear, editar, archivar y filtrar notas por categorías. Desarrollada con arquitectura REST, frontend moderno responsive y backend robusto.

Python FastAPI SQLAlchemy Vue.js 3 Pinia SQLite/PostgreSQL
Sistema Operativo Distribuido en Go

Sistema Operativo Distribuido en Go

Sistema operativo distribuido desarrollado en Go que simula los componentes principales de un SO moderno. Implementa gestión de procesos, memoria virtual con paginación multinivel, planificadores de corto/mediano/largo plazo, TLB con algoritmos FIFO/LRU y sistema de I/O asíncrono.

Go Goroutines HTTP APIs Concurrencia Memoria Virtual Planificadores TLB Microservicios

Educación y Certificaciones

Universidad Tecnológica Nacional

Ingeniería de Sistemas | 2022 – Presente

Formación en programación

Dominio de C/C++, Go, Java, bases de datos MySQL y diseño de sistemas operativos. Destaco el desarrollo de un sistema operativo distribuido en Go, integrando módulos como Kernel, CPU, Memoria y File System. Implementé APIs HTTP para comunicación modular, configuración JSON y logs estructurados. Además, diseñé un analizador léxico, sintáctico y semántico en C usando Flex/Bison y expresiones regulares (regex), aplicado en la interpretación de pseudocódigo para procesos.

Metodologías y enfoque

Dominio en análisis de requisitos tanto funcionales como no funcionales, con capacidad para traducir necesidades del cliente en especificaciones técnicas precisas. Modelado UML para visualización y documentación de sistemas complejos. Implementación efectiva de metodologías ágiles, especialmente Scrum, facilitando entregas incrementales de valor y adaptación a cambios de requisitos.

Model Context Protocol: Advanced Topics

MCP Engineering & Production Deployment | Anthropic

Inmersión profunda en las características avanzadas del protocolo MCP (Model Context Protocol), el estándar que permite a modelos de IA interactuar con herramientas externas y fuentes de datos en producción. 15 lecciones, cuestionarios y certificado de finalización.

✅ Servidores MCP con herramientas, logging y notificaciones de progreso
✅ Comunicación bidireccional cliente-servidor MCP
✅ Transportes stdio & HTTP para despliegues locales y remotos
✅ Sampling callbacks para solicitudes LLM iniciadas por servidor
✅ Depuración con mensajes JSON-RPC y StreamableHTTP
✅ Despliegue de servidores MCP escalables en producción

Orientado a ingenieros que construyen servidores MCP para producción: manejo seguro de acceso al sistema de archivos con roots, configuraciones HTTP stateless y resolución de problemas en la transición de desarrollo a producción.

Introduction to Agent Skills

Claude Code Skills & AI Agent Customization | Anthropic

Curso enfocado en construir, configurar y compartir Skills (instrucciones reutilizables en Markdown) dentro de Claude Code, permitiendo que el agente aplique automáticamente directrices a las tareas correctas.

✅ Creación de skills con SKILL.md y divulgación progresiva
✅ Configuración avanzada con allowed-tools y scripts
✅ Skills vs. CLAUDE.md, hooks y subagentes
✅ Distribución de skills vía plugins y configuraciones enterprise
✅ Delegación experta con subagentes personalizados
✅ Troubleshooting: diagnóstico de activación y conflictos

Formación completa en la creación y gestión de Skills para Claude Code: desde la escritura de frontmatter efectivo hasta la distribución empresarial y la conexión con subagentes expertos aislados para delegar tareas especializadas.

Fundamentos de GO

Desarrollo Backend | Digital House

Formación técnica en Go para desarrollo de back end y microservicios, enfocada en sintaxis avanzada (structs, interfaces, generics), concurrencia nativa (Goroutines/Channels) y manejo de errores (Panic/Recover). Incluye diseño de APIs RESTful con arquitectura por capas (controlador, servicio, repositorio), integración con bases de datos y herramientas como Gin Gonic. Aplicación de paquetes clave (UUID, OS, log) y principios SOLID en proyectos escalables. Metodología práctica con evaluación basada en checkpoints y desarrollo de microservicios funcionales, priorizando integración en entornos Spring Cloud y gestión eficiente de recursos para big data.

Tecnologías

Go APIs RESTful Gin Gonic Goroutines Concurrencia SOLID Microservicios

Enfoque práctico y profesional en Go para el desarrollo de APIs y microservicios escalables con arquitectura limpia y patrones de concurrencia avanzados.

Si quieres ver más información, casos reales y certificados adicionales, te dejo mi perfil de LinkedIn. Allí cuento cómo diseño automatizaciones con IA (RAG, chatbots, agentes) en ABB, el impacto en productividad y cómo combino Ingeniería con proyectos aplicados.

LinkedIn
Profile photo of Gonzalo Pontnau - AI Engineer
Gonzalo Martín Pontnau
AI Engineer | Agentic Systems • Multi-Agent Orchestration • RAG | Systems Engineering @ UTN.BA
ABB | Universidad Tecnológica Nacional
Buenos Aires, Argentina
View profile

Contactame.

Si quieres contactarte conmigo puedes mandarme un mail completando el formulario o conectar directamente desde el badge de LinkedIn. ¡Gracias!