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Gonzalo
Pontnau

AI Engineer | Agentic Systems
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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. El futuro del software estará cada vez más ligado a servicios inteligentes capaces de resolver problemas de punta a punta, y quienes logren llevar esas ideas a la práctica serán quienes marquen la diferencia.

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

Spinlab | Latam · Remoto
Abr 2026 - Presente

Diseño y entrego soluciones empresariales de IA y automatización inteligente para clientes multinacionales mediante tecnologías Microsoft, traduciendo necesidades de negocio en flujos seguros y adoptables.

Ejes Principales & Capacidades:

  • Desarrollo de Soluciones Empresariales: Construcción de flujos inteligentes utilizando Power Automate, AI Builder, Azure AI Foundry, Microsoft 365, SharePoint, Power Apps y APIs empresariales personalizadas.
  • Impacto Ejecutivo de Alta Visibilidad: Entrega de una solución de IA de alta visibilidad para la oficina del Regional President, Latin America, en una compañía global de seguros.
  • Seguridad y Gobernanza Corporativa: Aplicación de controles de acceso, protección de datos, políticas DLP, gobernanza y esquemas de despliegue controlado en entornos corporativos.
  • Adopción Empresarial de IA: Impulso de la adopción corporativa de IA, ayudando a equipos de negocio a convertir prototipos y casos de uso iniciales en soluciones gobernadas incorporadas a sus operaciones diarias.
ABB · Intern | Buenos Aires, Argentina · Remoto
Oct 2025 - Presente

Contribuyo al diseño y desarrollo de soluciones de IA agéntica para la ejecución de proyectos y operaciones de negocio, combinando orquestación multiagente, recuperación de conocimiento empresarial e inferencia local de modelos de lenguaje.

Arquitectura & Componentes Técnicos:

  • Orquestación Multiagente: Diseño de arquitecturas modulares y multiagente con LangGraph, incluyendo intent routing, agentes especializados, contexto compartido, tool execution, validación y controles HITL.
  • Pipelines de RAG & GraphRAG: Definición e implementación de pipelines de RAG y GraphRAG para documentación y conocimiento empresarial, cubriendo ingesta, chunking, embeddings, vector search y generación fundamentada.
  • Inferencia Local de IA: Diseño de arquitecturas de IA local utilizando vLLM, Qdrant, PostgreSQL, FastAPI y servicios contenerizados, evaluando privacidad, latencia, costos de infraestructura y ejecución offline.
  • Gobernanza & Arquitectura Empresarial: Aplicación de Arquitectura Hexagonal, límites modulares, SSO, RBAC, guardrails, auditabilidad, validación de workflows y puntos de aprobación Human-in-the-Loop.
Outlier · Freelance | Buenos Aires, Argentina · Remoto
Jun 2025 - Dic 2025

Evaluación y mejora de modelos generativos de IA mediante RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), diseño de system prompts, escenarios de prueba complejos y rúbricas estructuradas de evaluación técnica.

Análisis y diagnóstico sistemático de respuestas de LLMs, evaluando instruction following, truthfulness, completeness, correctness, estilo y uso de herramientas como function calling, APIs y search para elevar la calidad y seguridad de los modelos.

QA & LLM Evaluation Stack:

  • Evaluación de Modelos & RLHF: Diseño de rúbricas estructuradas y auditorías técnicas para guiar el fine-tuning y alineación de modelos de lenguaje generativos.
  • Tooling & Function Calling: Verificación de capacidades agénticas y uso correcto de herramientas externas (function calling, APIs corporativas y búsqueda).
  • Métricas de Calidad & Seguridad: Diagnóstico preciso de errores diferenciando entre fallos de lógica/correctitud e incumplimiento de restricciones del prompt.

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.

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