Gonzalo Martin PerezAI Engineer | Software Engineer | Product Engineer

Trabajo

Experiencia y proyectos seleccionados

Más de 2,5 años llevando a producción agentes de IA, productos fintech y sistemas empresariales.

Experiencia profesional

  1. Sep 2026 – Actualidad

    Estados Unidos · Remoto

    En producción

    AI EngineerRampy (se abre en una pestaña nueva)

    Lidero la ingeniería en Rampy y colaboro con los tres fundadores y con especialistas en blockchain e integraciones. Rampy es una startup fintech y blockchain en etapa temprana cuya app no custodial acerca el mundo de los activos digitales (swaps, vaults de rendimiento, perpetuos y noticias de mercado) a cualquier persona mediante una interfaz generativa que vuelve simples los conceptos complejos. Me ocupo del asistente de IA multilingüe y de la suite de evaluación que habilita cada versión (3.000+ casos, 90% o más de aprobación), además del backend, la web y la app móvil.

    • Construí un asistente de IA multilingüe (inglés, español y portugués) y la suite de evaluación que lo respalda: más de 1.000 escenarios replicados y traducidos a cada idioma (más de 3.000 casos), calificados en LangSmith con un LLM-as-a-judge validado contra revisión humana y de producto, y usados como requisito para cada release. Los agentes en producción aprueban el 90% o más en promedio. Un caso se aprueba cuando la respuesta es correcta y fundamentada, se usa la herramienta adecuada, el contrato estructurado para la interfaz es válido, se respetan los guardrails y la respuesta resuelve la necesidad del usuario en lenguaje simple.
    • Diseñé el grafo multiagente en LangGraph, con ciclos, herramientas financieras, procesos en segundo plano, reintentos y recuperación ante fallos, y migré el stack agéntico desde Agno cuando los flujos se volvieron más complejos. Claude es el modelo principal, con DeepInfra y Vertex AI como proveedores de respaldo, recuperación con GraphRAG sobre Neo4j y PostgreSQL/pgvector, y memoria con Mem0. Al eliminar llamadas redundantes a herramientas y ajustar la memoria y el contexto, las respuestas pasaron a ser el doble de rápidas con un 40% menos de tokens, verificado con pruebas de carga y evaluaciones.
    • 90%+

      de aprobación en una suite de más de 3.000 casos

      Promedio global de los agentes en producción sobre más de 1.000 escenarios en inglés, español y portugués, calificados en LangSmith con un LLM-as-a-judge validado contra revisión humana y de producto.

    • 2×

      respuestas más rápidas en flujos agénticos optimizados

      Al menos 2×, medido con pruebas de carga y evaluaciones en flujos agénticos optimizados comparables.

    • 40%

      menos tokens en flujos agénticos optimizados

      Medido con pruebas de carga y evaluaciones tras eliminar llamadas redundantes a herramientas y ajustar la memoria y el contexto; no es un benchmark de cada consulta.

    • 2×

      consultas financieras optimizadas más rápidas

      Al menos 2×, medido con pruebas de carga en consultas optimizadas comparables de vaults, mercados y swaps en producción.

    • ~1 h → 10 min

      pipeline de entrega

      Comparación aproximada observada para validación, build y despliegue, conservando los controles.

    Lidero la ingeniería desde septiembre de 2026 con los fundadores, especialistas en blockchain e integraciones y un asesor con experiencia en decisiones puntuales de arquitectura.

    Más contribuciones (13)
    • Diseñé el contrato de salida estructurada que comparten los agentes y la app, para que las respuestas se muestren como UI generativa: botones, tarjetas y accesos nativos a los flujos de swaps, vaults y perpetuos, con datos de mercado en tiempo real. El agente prepara cada transacción y el usuario la confirma en su wallet no custodial de Privy.
    • Lancé el trading en más de 200 mercados de perpetuos de Hyperliquid (cripto, índices, acciones y commodities), swaps con más de 100 tokens mediante LI.FI y vaults de Morpho, Aave y Compound para consultar posiciones y rendimientos, depositar y retirar, con controles de completitud y seguimiento de estado mediante webhooks. Diseñé e implementé el modelo de comisiones de la empresa para swaps, vaults y perpetuos, y trabajé con autenticación de Privy, integraciones de Stripe, Relay para conexiones cross-chain y Alchemy RPC para consultas on-chain en producción.
    • Hice evolucionar el código heredado por etapas: el backend pasó de no tener arquitectura definida a una arquitectura hexagonal (puertos y adaptadores) y luego a Clean Architecture; el frontend React/Next.js, de no tener arquitectura a una estructura por funcionalidades y luego a Clean Architecture, con un design system completo con abstracciones de componentes reutilizables.
    • Construí una vista consolidada del portfolio con activos, vaults y rendimientos de las últimas 24 horas; reduje la recuperación de datos en consultas comparables de vaults, mercados y perpetuos del rango de segundos al de milisegundos mediante precarga, consultas paralelas y caché selectiva.
    • Reduje el pipeline de validación, build y despliegue de aproximadamente una hora a diez minutos conservando sus controles; optimicé bundles, imágenes Docker y entornos de desarrollo, staging y producción en DigitalOcean.
    • Implementé cifrado de extremo a extremo (E2EE) para las conversaciones de usuarios en la app en producción, con mensajes almacenados cifrados en la base de datos.
    • Desarrollé la app en React Native, usando Android Studio para Android y verificando en emuladores y teléfonos reales. La app está publicada en Android y la versión para iOS está lista, con su lanzamiento pendiente.
    • Implementé el tracking completo de eventos móviles con Google Analytics mediante Firebase, Clarity Mobile en todas las pantallas y Singular SDK para Meta App Events, coordinando integraciones para evitar duplicados. Diseñé, desarrollé, probé y desplegué una landing page para campañas de descargas.
    • Desarrollé el backoffice empresarial para administrar la aplicación y centralizar el monitoreo, la telemetría y el estado operativo; continúo ampliando sus capacidades.
    • Incorporé controles de dominio y frente a instrucciones maliciosas en los flujos agénticos, verificados con pruebas automatizadas de comportamiento y revisión humana.
    • Centralicé secretos con Infisical, acceso por usuario, sincronización automatizada y rotación a demanda; trabajé sobre despliegues, monitoreo, backups, bases de datos y permisos de servidores.
    • Estandaricé el desarrollo guiado por especificaciones mediante un marketplace de skills para agentes y un setup local reproducible, conectando requisitos, arquitectura, implementación, pruebas automatizadas y revisión humana de UI.
    • Preparé infraestructura escalable con el objetivo de soportar miles de usuarios, organizando entornos, contenedores y controles operativos para acompañar el crecimiento del producto.

    Sistema

    Arquitectura del producto

    La web, su backoffice en ampliación y el backend Python/FastAPI se despliegan en DigitalOcean; la app móvil se conecta desde los dispositivos. El backend separa autenticación, wallets, backoffice, orquestación de agentes y servicios DeFi. Privy, los proveedores de modelos (Claude como modelo principal, con DeepInfra y Vertex AI como respaldo) y los protocolos DeFi son integraciones externas. Datos y memoria se agrupan por función, independientemente de su alojamiento. El backend y el frontend siguen Clean Architecture, con dominios por funcionalidades y un design system compartido en la web. El grafo multiagente de LangGraph se evalúa y depura en LangSmith. El gráfico conecta capacidades, sin detallar cada servicio interno. Las flechas dobles indican intercambio; las punteadas, pertenencia.
    • Python
    • Solidity
    • FastAPI
    • LangGraph
    • LangChain
    • LangSmith
    • Claude API
    • Agno
    • Google Vertex AI
    • DeepInfra
    • GraphRAG
    • Neo4j
    • RAG
    • Mem0
    • pgvector
    • Hexagonal Architecture
    • Clean Architecture
    • TypeScript
    • React
    • Next.js
    • React Native
    • Android Studio
    • Hyperliquid
    • LI.FI
    • Relay
    • Alchemy
    • Privy
    • Stripe
    • End-to-end encryption
    • Microsoft Clarity
    • Firebase Analytics
    • Meta App Events
    • Singular SDK
    • PostgreSQL
    • Redis
    • Celery
    • Docker
    • DigitalOcean
    • Infisical
  2. Dic 2025 – Sep 2026

    Argentina · Remoto

    En producción

    Software EngineerTeamcubation (se abre en una pestaña nueva)

    La plataforma de promociones de Payway, una fintech líder en América Latina, al servicio de un ecosistema de 350.000+ comercios, 70+ emisores de tarjetas y 13 países.

    • Construí un asistente con GraphRAG y su harness para responder consultas de comercios sobre promociones y políticas de la empresa desde el portal de comercios, conectados al BFF Spring WebFlux. Combinaba el contexto del grafo Neo4j con recuperación vectorial en PostgreSQL/pgvector mediante LangChain, LangGraph y OpenAI API, y aprobó el 95% o más de una suite de más de 500 casos, calificada en LangSmith con un LLM-as-a-judge validado contra revisión humana. Los guardrails lo mantenían en el dominio de promociones y evitaban fugas de datos; el asistente era de solo lectura y nunca ejecutaba operaciones comerciales.
    • Entregué el pipeline orientado a eventos que ingirió 20M+ promociones históricas en producción, seguido de miles de promociones nuevas por día: un flujo serverless con Amazon S3, SQS y una Lambda Python/FastAPI con estrategias de procesamiento ordenado, conectada con microservicios Java/Spring Boot y Node.js/NestJS para cargar sus respectivas bases de datos PostgreSQL. La carga productiva completa se validó sin pérdida de datos.
    • 95%+

      de aprobación en una suite de más de 500 casos

      Respuestas del asistente de promociones calificadas en LangSmith con un LLM-as-a-judge validado contra revisión humana.

    • 20M+

      promociones cargadas

      La carga histórica completa, ejecutada en producción, seguida de miles de promociones nuevas por día.

    • Cero

      pérdida de datos

      Validado sobre esa misma carga productiva completa.

    Contribuidor clave de ingeniería, con responsabilidad sustancial sobre componentes dentro del equipo. Desarrollo, configuración, observabilidad y diagnóstico de aplicaciones en Docker y Kubernetes.

    Más contribuciones (6)
    • Entregué la experiencia completa de promociones: un microfrontend React y TypeScript con Single-SPA, organizado por funcionalidades y con un design system, embebido como sección nativa del portal de comercios y conectado mediante un BFF Spring WebFlux a microservicios Java/Spring Boot y Node.js/NestJS y proveedores.
    • Construí microservicios en Java/Spring Boot y TypeScript/Node.js/NestJS para ingerir, normalizar y procesar promociones de comercios, entidades financieras y proveedores, adaptando los contratos según cada integración.
    • Construí herramientas en Python y Node.js para reejecutar cargas masivas de forma segura contra bases de datos locales aisladas, reconciliar resultados y exponer promociones fallidas y casos límite antes de cada release.
    • Integré el portal HTTPS de comercios con los servicios HTTP internos de la empresa mediante Amazon API Gateway.
    • Organicé los servicios de backend con una arquitectura en capas y responsabilidades claras.
    • Construí un entorno agéntico de ingeniería adaptado al proyecto para preservar contexto entre repositorios de integración y mantener consistencia en la entrega de funcionalidades.

    Sistema

    Arquitectura del portal, la ingesta y la IA

    Desplegado en AWS, el portal React/Single-SPA accede mediante un API Gateway y un BFF Spring WebFlux a microservicios Java/Spring Boot y Node.js/NestJS, y al Sistema de asistencia de promociones, construido con LangChain, LangGraph y OpenAI API. El frontend se organiza por features y utiliza un design system; el backend aplica arquitectura en capas. Dentro de este sistema agéntico, el harness coordina los agentes, evalúa las respuestas con LangSmith y aplica guardrails de dominio; GraphRAG sobre Neo4j y la recuperación vectorial con PostgreSQL/pgvector relacionan políticas empresariales y promociones. El flujo masivo de promociones pasa de S3 a SQS y una Lambda Python/FastAPI, y desde allí a los microservicios y sus respectivas bases de datos PostgreSQL. CloudWatch aporta observabilidad al despliegue.
    • Java
    • Spring Boot
    • Spring WebFlux
    • TypeScript
    • Node.js
    • NestJS
    • Python
    • FastAPI
    • React
    • Single-SPA
    • PostgreSQL
    • MongoDB
    • pgvector
    • LangChain
    • LangGraph
    • LangSmith
    • OpenAI API
    • GraphRAG
    • Neo4j
    • AWS Lambda
    • Amazon API Gateway
    • Amazon S3
    • Amazon SQS
    • Docker
    • Kubernetes
    • OpenTelemetry
    • GitLab CI/CD
  3. Ene 2024 – Actualidad

    Argentina · Remoto

    En producción

    AI Engineer & Full-Stack DeveloperIndependiente

    Proyectos ocasionales para clientes de e-commerce y productos digitales, centrados en automatización con IA y en entregar productos completos en poco tiempo.

    • Automaticé procesos manuales que llevaban horas o días para que ahora se resuelvan en minutos: flujos con n8n, ManyChat y Meta Ads, y agentes de contenido con Claude y MCP que investigan, redactan y publican.
    • Entregué sitios web completos, software a medida y proyectos de e-commerce en días o semanas, para que los clientes llegaran a un público que antes no alcanzaban. En e-commerce y productos digitales, ese trabajo generó más de USD 10.000 en ganancias para los clientes.
    • Horas → minutos

      procesos manuales automatizados

      Procesos que llevaban horas o días ahora se resuelven en minutos mediante automatizaciones y agentes de contenido; los tiempos varían según el flujo y el cliente.

    • USD 10.000+

      ganancias acumuladas para clientes

      Ganancias generadas para los clientes por los sitios, el software a medida y los proyectos de e-commerce entregados; no son ingresos personales.

    Trabajo independiente para clientes particulares. Estas cifras suman varios proyectos de clientes, no solo Pequeverso.

    Más contribuciones (2)
    • Entregué la tienda de productos digitales de Pequeverso con Node.js y Next.js en Hostinger y desarrollé su asistente de compras con IA: GraphRAG sobre LangGraph con recuperación léxica, vectorial y por grafo, basado en el catálogo de la tienda, con precios y links validados por el servidor. Responde consultas sobre productos sin ejecutar compras y todavía no está publicado.
    • Desarrollé backoffices, extensiones de stock y punto de venta, soluciones WordPress, APIs e integraciones full-stack, con herramientas en Python y Node.js para automatización, carga masiva y análisis de datos. Usé Kotlin y Swift en proyectos móviles freelance y personales.
    • Claude API
    • Model Context Protocol
    • LangGraph
    • GraphRAG
    • Python
    • Node.js
    • TypeScript
    • Next.js
    • React
    • Kotlin
    • Swift
    • REST APIs
    • WordPress
    • Hostinger
  4. Dic 2024 – Dic 2025

    Bahía Blanca, Argentina · Presencial

    En producción

    Software EngineerCooperativa Obrera (se abre en una pestaña nueva)

    Sistema de Gestión de Permisos para personal administrativo autorizado, administradores de sistemas y gerentes de la mayor cooperativa de consumo de Argentina: 150+ sucursales, 2,7M+ asociados y un ecosistema de 50+ sistemas internos.

    • Diseñé y construí un backoffice de permisos que integró 10+ sistemas empresariales; reemplacé búsquedas manuales de unos diez minutos por un flujo automatizado de menos de diez segundos, con una experiencia uniforme para administradores sobre distintas bases de datos y modelos de permisos.
    • Estandaricé la incorporación de sistemas con estructuras, filtros y validaciones reutilizables, reduciendo los tickets de permisos al menos un 80% y eliminando al menos un 95% de los errores recurrentes de asignación, según tickets y logs comparados antes y después.
    • 10 min → <10 s

      de búsqueda manual a consulta automatizada

      Reemplacé búsquedas manuales de unos diez minutos por un flujo automatizado en el backoffice, reduciendo pasos manuales mediante la arquitectura y sus integraciones. Por separado, los endpoints críticos promediaron menos de 300 ms en pruebas repetibles on-premise, con SQL tuning, índices y paginación.

    • ≥80%

      menos tickets de permisos

      Comparado con tickets y logs antes y después del onboarding estandarizado; ≥95% de los bugs recurrentes de asignación eliminados.

    • 10+

      sistemas integrados

      Los sistemas alcanzados por el backoffice de permisos, integrados personalmente, dentro de un ecosistema de 50+.

    Responsabilidad principal de diseño e implementación del Sistema de Gestión de Permisos y sus integraciones.

    Más contribuciones (5)
    • Construí un frontend responsive en React/Next.js y TypeScript, organizado por funcionalidades y con un design system. Se comunicaba exclusivamente con un BFF Python/FastAPI, que estandarizaba las vistas y conectaba servicios Java/Spring Boot, Node.js/NestJS y PHP mediante contratos OpenAPI/Swagger.
    • Conecté sistemas empresariales mediante microservicios Java/Spring Boot y TypeScript/Node.js/NestJS con arquitectura en capas, encapsulando sus bases de datos MySQL o MariaDB y modelos de permisos; también integré servicios PHP y aplicaciones heredadas mediante el BFF.
    • Optimicé consultas SQL, índices y paginación; los endpoints críticos promediaron menos de 300 ms en pruebas repetibles en servidores empresariales on-premise, una medición separada del flujo automatizado de consulta de permisos.
    • Automaticé cargas masivas y validación de datos con Python; combiné autenticación LDAP, acceso por roles y reportes de auditoría con MySQL, MariaDB y Redis. El equipo de desarrollo web continuó el mantenimiento después de mi salida.
    • Construí un entorno agéntico personal de ingeniería para preservar contexto y trabajar en paralelo entre repositorios de integración independientes.

    Sistema

    Arquitectura del sistema de permisos

    El backend aplicaba arquitectura en capas dentro de un despliegue on-premise. El frontend React/Next.js se organizaba por features y utilizaba un design system, con vistas que seguían el contrato del BFF Python/FastAPI. El BFF integraba servicios Java/Spring Boot, Node.js/NestJS y PHP mediante OpenAPI/Swagger, integrando microservicios con bases de datos MySQL o MariaDB y distintos modelos de permisos tras una experiencia uniforme para administradores.
    • Python
    • FastAPI
    • Next.js
    • React
    • TypeScript
    • Java
    • Spring Boot
    • Node.js
    • NestJS
    • PHP
    • OpenAPI
    • SQL
    • Docker
    • LDAP
    • RBAC
    • MySQL
    • MariaDB
    • Redis
    • Prometheus
    • Grafana
    • GitLab CI/CD

Proyectos seleccionados

Explora los productos en detalle

Filomena reúne el recorrido del producto, las decisiones de arquitectura y las versiones públicas del código. Portfolio Assistant reúne mi trabajo open source de evaluación. Las experiencias empresariales describen mi contribución y el contexto de operación.

Filomena

Exámenes de ciencias de la salud en cinco instituciones

Ene – Dic 2025

Un monolito heredado en CakePHP y jQuery, reconstruido como una plataforma API-first que hoy ejecuta exámenes de alta exigencia en cinco instituciones nacionales argentinas.

Desarrollada por un equipo de tres personas. Fui el autor y contribuidor principal en arquitectura, backend, frontend, infraestructura, seguridad, observabilidad y coordinación. La plataforma es un logro del equipo.

  • 5

    instituciones en producción

    UNS, UNRN, UNC, UNVM y FAMFyG.

  • 1.000+

    usuarios simultáneos

    Observados en producción con consistencia completa de datos, no en un benchmark sintético.

  • <300 ms

    endpoints críticos

    Latencia promedio, mediante SQL tuning, caché Redis y colas.

  • 10 / 10

    proyecto final

    Calificado en la Universidad Nacional del Sur.

Portfolio Assistant

Asistente RAG bilingüe con un banco de 1.000 preguntas de evaluación

Sep 2026 – Actualidad

Asistente open source en FastAPI y LangGraph que responde preguntas de recruiters sobre mi trabajo, con recuperación híbrida léxica y vectorial más GraphRAG (pgvector, Neo4j), respuestas con fuentes transmitidas por SSE y límites de costo por solicitud.

Proyecto personal open source. Implementado y evaluado; todavía sin desplegar.

  • 1.000

    preguntas de evaluación bilingües

    100 familias de intención en inglés y español, ejecutadas con un modelo de prueba, más casos adversariales.

  • 800+

    tests automatizados

    Se ejecutan en la CI de GitHub Actions.

  • 244

    turnos con el modelo real

    Una ejecución de evaluación con un modelo real de OpenAI.

Ejemplo de caso de evaluación

Pregunta:
¿Dónde estudió Gonzalo?
Esperado:
Universidad Nacional del Sur, tomado de la página de educación en español.
Se aprueba cuando:
las fuentes recuperadas incluyen esa página y su texto contiene «Universidad Nacional del Sur».
Ver el banco de evaluación en GitHub (se abre en una pestaña nueva)