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Vou construir um sistema de detecção de fraude para proteger seu negócio usando machine learning
Engenheiro IA Full Stack LangChain RAG GPT4 NextJS FastAPI
Sou um Engenheiro de IA Full Stack com mestrado na Noruega e mais de 4 anos entregando sistemas de produção. Vice-campeão do AWS GenAI Hackathon 2025.
Ajudo empresas a reduzir custos e automatizar fl...
Sobre este Serviço
Seu negócio está perdendo dinheiro para fraudes que você não consegue ver?
Eu crio sistemas de detecção de fraude com IA que detectam o que regras manuais deixam passar - com precisão real e mensurável.
DESEMPENHO COMPROVADO:
- XGBoost: AUC 0.9939 | Precisão 1.0 | Recall 0.96
- Sistema de ensemble: AUC 0.9980
- Explicabilidade SHAP - cada sinal vem com uma razão
O QUE EU ENTREGO:
- Pré-processamento de dados e engenharia de features
- Treinamento com múltiplos modelos (XGBoost, Random Forest, LightGBM)
- Detecção de anomalias e pontuação de risco
- Relatórios de explicabilidade SHAP
- Curva ROC, matriz de confusão, análise de precisão e recall
- Jupyter Notebook limpo, documentado e código fonte
- API REST e dashboard Streamlit (Premium)
MELHOR PARA:
- Startups de fintech e bancos
- Problemas de chargeback em e-commerce
- Fraude em reivindicações de seguro
- Equipes de conformidade AML
TÉCNICAS: Python | XGBoost | LightGBM | Scikit-learn | SHAP | FastAPI | Streamlit
ENTREGAS: Código fonte, relatório de avaliação, visualizações, Jupyter Notebook
Funciona com seu dataset ou datasets padrão (cartão de crédito, PaySim, dados de seguro).
Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido para discutir seu caso de uso.
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipo de dado você precisa para construir o modelo de detecção de fraude?
Posso trabalhar com seu próprio dataset (CSV, Excel ou exportação de banco de dados) ou usar datasets padrão do setor, como o de fraude com cartão de crédito, PaySim ou dados de reivindicações de seguro. É só me enviar uma mensagem antes de fazer o pedido para alinharmos a fonte de dados.
Quais algoritmos de aprendizado de máquina você usa?
Eu uso XGBoost, LightGBM, Random Forest, Isolation Forest e modelos de deep learning, incluindo Autoencoder e LSTM para detecção de padrões temporais. A escolha depende do tamanho e das necessidades dos seus dados. Vou recomendar a melhor opção.
Vou entender por que uma transação foi marcada?
Sim. Todos os modelos incluem relatórios de explicabilidade SHAP, assim você consegue ver exatamente quais features influenciaram cada sinal de fraude. Isso é fundamental para conformidade, auditoria e para construir confiança com os stakeholders.
Meus dados serão mantidos confidenciais?
Com certeza. Seus dados serão usados exclusivamente para este projeto e nunca compartilhados ou reutilizados. Posso assinar um NDA mediante solicitação antes de começar o trabalho.
Quais entregáveis receberei?
Você receberá código fonte limpo, bem documentado em Python, um Jupyter Notebook com explicações passo a passo, relatório de avaliação do modelo com visualizações (curva ROC, matriz de confusão, gráficos SHAP) e um arquivo de requisitos para configuração fácil. O pacote Premium também inclui uma API REST e dashboard Streamlit.
Isso funciona para outros tipos de fraude além de pagamento?
Sim. O sistema funciona para fraude em reivindicações de seguro, chargeback em e-commerce, detecção de tomada de conta, monitoramento de transações AML e mais. Me envie uma mensagem com seu caso específico antes de fazer o pedido.
Preciso fornecer dados rotulados (fraude vs não-fraude)?
Não necessariamente. Se você tiver dados rotulados, vou criar um modelo supervisionado para maior precisão. Se só tiver dados brutos de transações sem rótulos, usarei detecção de anomalias não supervisionada (Isolation Forest, Autoencoder) para identificar padrões suspeitos.
Posso colocar isso em produção após entregar?
Os pacotes Básico e Padrão entregam código pronto para produção que você pode rodar localmente ou em qualquer servidor. O pacote Premium inclui API REST e configuração pronta para implantação. Implantação na nuvem (AWS, GCP, Azure) é disponível como extra pago.
