Vou construir um sistema de detecção de fraude e anomalias

Fraudes custam bilhões às empresas todos os anos. Eu construo sistemas de detecção de fraude e anomalias com IA que identificam atividades suspeitas em tempo real antes que se tornem uma perda.

Sou especialista em problemas de classificação desbalanceada (fraude é rara por natureza), usando XGBoost, Random Forest e florestas de isolamento com oversampling SMOTE para criar modelos que não deixam passar transações fraudulentas. O resultado é um sistema em que sua equipe pode confiar e agir.

O que você recebe:

• Análise exploratória de dados das suas transações
• Modelo treinado de detecção de fraude ou anomalias
• Ajuste de limiar para equilibrar precisão e recall
• Dashboard interativo para monitorar transações marcadas
• Relatório de avaliação do modelo (F1, recall, precisão, AUC)
• Código Python limpo e documentado

Para quem é: empresas de fintech, plataformas de e-commerce, processadoras de pagamento e qualquer negócio que lide com dados de transações e precise de uma forma mais inteligente de identificar atores mal-intencionados.