Профиль навыка

Распределённое обучение

Этот навык определяет ожидания по ролям и уровням.

Machine Learning и AI LLM и генеративный AI

Ролей

где встречается этот навык

Грейдов

сформированная дорожка роста

Обязательных требований

ещё 5 — необязательные

Machine Learning и AI

LLM и генеративный AI

22.02.2026

Выберите текущий грейд и сравните ожидания. Карточки ниже покажут, что нужно закрыть для следующего уровня.

Чего ждут на каждом уровне

Таблица показывает, как меняется глубина владения навыком от Junior до Principal.

Роль	Обязательность	Описание
LLM Engineer		Знает основы distributed training: DataParallel, model parallelism. Понимает концепции gradient synchronization и запускает простые multi-GPU training под руководством наставника на PyTorch.

Роль	Обязательность	Описание
LLM Engineer		Самостоятельно настраивает distributed training с DeepSpeed ZeRO и FSDP. Конфигурирует data parallel, pipeline parallel, tensor parallel для моделей до 7B параметров на кластере GPU.

Роль	Обязательность	Описание
LLM Engineer		Проектирует distributed training стратегии для больших LLM: 3D parallelism, ZeRO-3 offloading, activation checkpointing. Оптимизирует communication overhead и GPU utilization на 100+ GPU.

Роль	Обязательность	Описание
LLM Engineer		Определяет distributed training инфраструктуру для LLM-команды. Формирует best practices по конфигурации multi-node training, мониторингу и отладке distributed jobs на GPU-кластерах.

Роль	Обязательность	Описание
LLM Engineer		Формирует enterprise-стратегию distributed training для организации. Определяет подходы к масштабированию на 1000+ GPU, оптимизации стоимости, планированию GPU-ресурсов для pre-training и fine-tuning.

Junior 1 требований

LLM Engineer

Знает основы distributed training: DataParallel, model parallelism. Понимает концепции gradient synchronization и запускает простые multi-GPU training под руководством наставника на PyTorch.

Middle 1 требований

LLM Engineer

Самостоятельно настраивает distributed training с DeepSpeed ZeRO и FSDP. Конфигурирует data parallel, pipeline parallel, tensor parallel для моделей до 7B параметров на кластере GPU.

Senior 1 требований

LLM Engineer

Проектирует distributed training стратегии для больших LLM: 3D parallelism, ZeRO-3 offloading, activation checkpointing. Оптимизирует communication overhead и GPU utilization на 100+ GPU.

Lead / Staff 1 требований

LLM Engineer

Определяет distributed training инфраструктуру для LLM-команды. Формирует best practices по конфигурации multi-node training, мониторингу и отладке distributed jobs на GPU-кластерах.

Principal 1 требований

LLM Engineer

Формирует enterprise-стратегию distributed training для организации. Определяет подходы к масштабированию на 1000+ GPU, оптимизации стоимости, планированию GPU-ресурсов для pre-training и fine-tuning.

Загрузка комментариев...