Já possuo um validador funcional em Python que coleta os dados de um game ao vivo (Player, Banker, Tie) em tempo real.

Agora, estou buscando um desenvolvedor especialista em dados e lógica estatística para melhorar e evoluir esse sistema, com foco em assertividade, controle de risco e inteligência preditiva.

Objetivo da melhoria:

Transformar meu sistema atual em um sistema mais inteligente, adaptativo e preciso, com capacidade de:
• Classificar padrões como vivos ou mortos
• Operar com score dinâmico e autoajuste
• Aplicar delay estratégico
• Medir e responder à entropia do shoe
• Criar validação cruzada de padrões
• Adicionar lógica por fase do shoe (início, meio, fim)
• Otimizar o desempenho e evitar entradas ruins

Melhorias esperadas (módulos):
1. Score de padrão vivo
• Cada padrão deve acumular pontos baseado em G0, G1 e red
• Entrada só autorizada com score acima de um limiar configurável
2. Delay com confirmação
• Entrada apenas após o padrão se confirmar 1–2x no shoe atual
3. Entropia e instabilidade
• Medir variação e instabilidade do shoe
• Sistema entra em “pausa” automática quando detectada instabilidade
4. Validação cruzada
• Entrada liberada apenas quando múltiplos padrões apontarem para o mesmo lado
5. Trava de padrão pós-red
• Após erro, o padrão é pausado automaticamente por X jogadas
6. Histórico e relatórios
• Gravar G0, G1, red por padrão e exibir dados em painel visual simples
7. Ajuste de delay, fase do shoe e entrada por contexto

REQUISITOS DO PROGRAMADOR PARA O PROJETO (MELHORIA DO SISTEMA)

1. Python avançado com foco em dados

Por que é essencial:
Seu sistema já coleta dados — agora ele precisa tratá-los, calcular scores, delay, entropia e gerar lógica viva.

Ferramentas/skills específicas:
• Python (Pandas, Numpy, lógica condicional)
• Criação de estruturas de score e validação
• Scripts otimizados para operação contínua (sem travar)

2. Estatística aplicada e modelagem preditiva

Por que é essencial:
O sistema precisa entender o que está vivo, o que está morto, o que deve pausar e o que deve entrar.

Ferramentas/skills específicas:
• Score dinâmico (com base em acertos/erros)
• Probabilidade condicional / Cadeias de Markov
• Análise de séries temporais
• Testes de hipótese (ex: qui-quadrado)
• Entropia / medição de instabilidade

3. Experiência com lógica de decisão automatizada

Por que é essencial:
Seu sistema precisa decidir sozinho:

“Entro ou não entro? Esse padrão ainda vive ou morreu?”

Skills esperados:
• Construção de sistemas com travas, delays, filtros automáticos
• Programação com base em condições estratégicas (if/else por contexto de padrão)
• Controle por fase (início, meio, fim do shoe)

4. Visualização tática (para análise e auditoria)

Por que é útil:
Você precisa ver o que o sistema está fazendo, em tempo real ou depois.

Ferramentas:
• Streamlit, Dash (Python) ou Power BI simples
• Plotagem de gráficos com Plotly, Matplotlib, Seaborn
• Exportação de relatórios de performance semanal por padrão

5. Boa comunicação lógica (para entender o game e aplicar)

Por que é essencial:
Ele precisa entender conceitos como G0, G1, padrão vivo, delay, entropia, shoe instável.
Se ele for técnico, mas cego na lógica do jogo, vai travar.

Diferenciais:
• Já trabalhou com sistemas baseados em decisão
• Tem visão analítica (não só “sabe codar”)
• Pergunta, entende e replica sua lógica

6. Desejável (mas não obrigatório):
• Scikit-learn ou Prophet (para modelos simples de previsão)
• Experiência com automações (Airflow ou scripts agendados)
• Conhecimento básico do jogo (eu posso explicar, ensinar) ou curiosidade por jogos com padrões

Importante:
• O sistema já está rodando com dados reais
• Preciso de alguém com visão analítica e capacidade de ajustar filtros e inteligência com base em lógica e resultados
• O foco não é “desenhar” sistema bonito, mas otimizar o que já existe para gerar lucro real.