Ich werde ein Betrugserkennungssystem mit Machine Learning aufbauen

Geld bewegt sich schnell, Betrug muss schneller erkannt werden.

Ich entwickle produktionsfähige Betrugserkennungssysteme: eine Regel-Engine plus ein Machine-Learning-Modell, das jede Transaktion in Echtzeit überprüft und jede Entscheidung als gelabelte Daten für die nächste Trainingsrunde speichert – nicht nur ein Notebook, das nur mit sauberen Musterdaten funktioniert.

Was du bekommst:

Feature Engineering deiner Transaktionsdaten (Betragsmuster, Geschwindigkeit, Kontodauer, Netzwerksignale)

Ein trainiertes ML-Modell (LightGBM oder logistische Regression), bewertet zusammen mit individuellen Geschäftsregeln

Eine REST-API, die du in deine bestehende App integrieren kannst

Ein Live-Dashboard: markierte Transaktionen, Modellmetriken, Score-Verteilungen

Vollständige Testabdeckung, CI und Docker-Deployment, gebaut für echten Traffic, nicht nur eine Demo

Ich arbeite mit Python und PHP und dokumentiere, was ich liefere: Testsuite, CI-Pipeline und eine klare Liste der Produktions-Trade-offs (Idempotenz, Ledger-Design, Latenzbudget, wo noch menschliche Überprüfung nötig ist).

Du bekommst ein System, das du verstehst, kein Black Box.

Schreib mir vor der Bestellung eine Nachricht mit deinem Datenvolumen und deinem aktuellen Stack, damit ich den Umfang genau auf deinen Fall abstimmen kann