Сильная экспертиза в анализе данных (уровень Middle+): умение формулировать гипотезы, выбирать корректные метрики, строить и проверять расчёты, обеспечивать сопоставимость периодов и баз сравнения, фиксировать выводы и ограничения
Профессиональное понимание бизнес-анализа: финансы компании (выручка, себестоимость, прибыль, денежные потоки), маржинальность и структура затрат, драйверы P&L, экономика продукта/услуги, логика ценообразования, цепочка создания стоимости и каналы продаж; умение связывать управленческие решения с доходами и затратами
Наличие реализованных кейсов (рабочих): агент/валидатор/прототип с измеримым приростом качества и наглядным «до/после»
Навыки python + аналитика данных: Jupyter, pandas, numpy, scipy, базовые методы scikit-learn, визуализация (matplotlib/plotly)
LLM-грамотность: понимание промптов и контекста, строгого JSON/схем, function calling на уровне концепции, ключевых параметров инференса (temperature, top\_p) и их влияния на поведение
Понимание экосистемы агентов: GigaChat SDK, LangGraph, GigaChain, LangChain, LlamaIndex
Умение пользоваться инструментами для агента: RAG, GraphRAG, KAG, MCP; опыт вызова инструментов через function calling