Записаться

B Специализация · инженер больших языковых моделей

LLM Engineer

Адаптирует, дообучает и оценивает модели под продукт.

Программирование
P3 — production-системы: надёжность, масштаб, тесты
Математика
M3 — формулы и понимание алгоритмов
Когда
Уровни L8–L11, после общего ядра

Профиль глубины

Экспертная глубина

  • устройство LLM
  • дообучение: SFT, LoRA, preference optimization
  • датасеты для обучения

Продвинутая глубина

  • evaluation и бенчмарки
  • инференс и квантизация
  • математика оптимизации
  • чтение статей

Всё остальное — на уровне общего ядра (L0–L7).

Погружение: шесть стадий уровня L9

  1. S1Foundation. углублённый PyTorch и математика оптимизации
  2. S2Applied. SFT, LoRA и QLoRA на реальных данных
  3. S3Advanced. preference optimization, синтетические данные, дистилляция
  4. S4Production. оценка регрессий, выпуск модели в сервинг
  5. S5Architecture. выбор между fine-tuning, RAG и промптингом на уровне продукта
  6. S6Research. воспроизведение метода из статьи

Инструменты

PyTorch, библиотеки PEFT и preference optimization, трекинг экспериментов, GPU, eval-харнесс. Конкретные продукты и версии меняются — компетенция остаётся.

Диагностика уровня

С какого уровня начать?

Оставьте контакты — свяжемся, зададим несколько вопросов об опыте и целях и подскажем уровень входа: с нуля, с середины программы или через Fast Track для разработчиков.

Или напишите: hello@superint.ru