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Vou construir modelos preditivos de machine learning para risco de crédito e fraude
Sou um estudante apaixonado por finanças quantitativas, ciência de dados e IA. Desenvolvi projetos pessoais envolvendo trading algorítmico, modelagem financeira e análise preditiva usando Python e bib...
Sobre este Serviço
Pare de perder receita com fraude e clientes inadimplentes.
Se você gerencia uma startup fintech, plataforma de empréstimos ou negócio de e-commerce, sistemas tradicionais baseados em regras já não são suficientes. Você precisa de modelos que aprendem com seus dados para prever risco antes que ele aconteça.
Eu construo modelos preditivos de Machine Learning personalizados feitos sob medida para seus dados financeiros.
Como engenheiro de Ciência da Computação com forte background em Quant e IA/ML, não faço apenas scripts básicos. Limpo dados tabulares desorganizados, engenheiro features e treino modelos estatísticos robustos que fornecem scores de risco acionáveis.
O que posso criar para você:
- Modelos de Detecção de Fraude: identificar transações anômalas com precisão.
- Score de Crédito Alternativo: prever risco de inadimplência usando histórico de transações ou comportamento do usuário.
- Churn de Clientes: prever quais clientes de alto valor podem abandonar o serviço.
Minha stack tecnológica:
- Python, Pandas, NumPy
- Scikit-Learn, XGBoost, Random Forest
- Jupyter Notebooks & FastAPI
Nota: mantenho confidencialidade rigorosa dos dados. Seus dados históricos de negócio estão seguros.
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para discutir seu dataset!
Linguagem de programação:
Python
•
R
Perguntas frequentes
Tradução automática
Q: Os dados da minha empresa estão seguros com você?
A: Com certeza. Sigo uma confidencialidade rigorosa. Além disso, recomendo que você anonimize ou remova qualquer Informação Pessoal Identificável (PII), como nomes, e-mails ou números de Seguro Social, antes de enviar o dataset.
Q: Quanto de dado você precisa para treinar um bom modelo preditivo?
A: Machine learning depende de dados. Idealmente, você deve fornecer um dataset com pelo menos algumas milhares de linhas (transações históricas, empréstimos passados, etc.) para obter previsões confiáveis. Se não tiver certeza se seu dataset é grande ou limpo o suficiente, envie uma mensagem e eu posso dar uma olhada antes.
Q: Você pode garantir 100% de precisão na detecção de fraude ou risco de crédito?
A: Nenhum cientista de dados profissional garante 100% de precisão. Um modelo que promete isso geralmente está "overfitted" e vai falhar na prática. Meu foco é maximizar métricas importantes para seu negócio, como Precision e Recall.
Q: O que exatamente você entregará ao final do projeto?
A: Para o pacote Standard, você recebe um Jupyter Notebook totalmente comentado com todo o código Python, etapas de limpeza de dados, treino do modelo e gráficos de desempenho. Para o pacote Premium, também entrego um script Python FastAPI para integrar facilmente o modelo na sua aplicação ao vivo.
Q: Preciso escolher o algoritmo?
A: De jeito nenhum! Basta fornecer os dados históricos e me dizer o que deseja prever. Testarei múltiplos algoritmos (como XGBoost ou Random Forest) e selecionarei o melhor para seu caso específico.
