Optimización de Módulo de Detección de Fraudes con Anthropic Api (Claude)

Se busca un experto para mejorar un módulo de Detección de Fraudes en una plataforma de auditoría que utiliza la API de Anthropic (Claude). Actualmente, el módulo procesa más de 20 archivos por auditoría, pero los resultados obtenidos son de menor calidad en comparación con la subida directa de los mismos archivos a Claude. La causa de esta discrepancia podría residir en el prompt utilizado, el backend (específicamente cómo se procesan y fragmentan los archivos), o una combinación de ambos.

El proyecto se desarrollará en las siguientes etapas, requiriendo aprobación en cada una:
1. Revisión exhaustiva del módulo de Detección de Fraudes utilizando credenciales proporcionadas.
2. Realización de una prueba comparativa: se procesará el mismo lote de más de 20 archivos tanto en la plataforma de auditoría con IA como directamente en Claude.
3. Diagnóstico preciso para identificar la causa raíz del problema (prompt, backend o ambos).
4. Elaboración de un plan de corrección detallado para su aprobación.
5. Implementación de las correcciones necesarias en el prompt y/o el código del backend.
6. Ejecución de una prueba final para asegurar que los resultados del módulo igualan o superan la calidad de los obtenidos directamente con Claude.
7. Presentación de un reporte final con todos los hallazgos y soluciones implementadas.

Requisitos:
- Experiencia comprobable con la API de Anthropic (Claude).
- Sólidos conocimientos de backend, incluyendo procesamiento de archivos, estrategias de 'chunking' y manejo de contexto.
- Dominio del español fluido y familiaridad con la terminología NIA (Normas Internacionales de Auditoría), siendo deseable experiencia específica con la NIA 240 (fraude).

Entregables:
- Un sistema cuyo módulo de Detección de Fraudes, en su fase de pruebas, genere resultados iguales o superiores a los de Claude directo.
- Informe de diagnóstico con evidencia clara de la causa raíz.
- Prompt y/o código corregido y debidamente documentado.
- Comparativa detallada de resultados: antes de la intervención, con Claude directo y después de la corrección.
- Confirmación explícita de que el rendimiento del módulo iguala o supera a Claude directo.
- Reporte final del proyecto.