Construiré un sistema de detección de fraude con machine learning

El dinero se mueve rápido, el fraude debe ser detectado aún más rápido.

Construyo sistemas de detección de fraude al estilo de producción: un motor de reglas más un modelo de machine learning que revisa cada transacción en tiempo real, convirtiendo cada decisión en datos etiquetados para la siguiente ronda de entrenamiento, no solo un cuaderno que funciona solo con datos de muestra limpios.

Lo que obtienes:

Ingeniería de características en tus datos de transacción (patrones de monto, velocidad, antigüedad de la cuenta, señales de red)

Un modelo de ML entrenado (LightGBM o regresión logística) evaluado junto con reglas de negocio personalizadas

Una API REST que puedes integrar en tu app existente

Un panel en vivo: transacciones marcadas, métricas del modelo, distribuciones de puntuaciones

Cobertura completa de pruebas, CI y despliegue en Docker diseñado para tráfico real, no solo una demo

Trabajo en Python y PHP, y documenté lo que entrego: suite de pruebas, pipeline de CI y una lista clara de compromisos de producción (idempotencia, diseño del libro mayor, presupuesto de latencia, dónde aún necesita revisión humana).

Obtienes un sistema que entiendes, no una caja negra.

Envíame un mensaje con tu volumen de datos y tu stack actual antes de ordenar, para poder definir exactamente lo que necesitas para tu caso