模型分布式训练岗位通常是深度学习领域的一个子领域，需要应聘者具备一定的机器学习和分布式计算基础知识。 具体来说，应聘者需要掌握分布式系统和计算集群的设计与实现，熟悉常见的分布式计算框架，如Hadoop、Spark、Flink等，并了解如何利用这些框架进行大规模的数据处理和模型训练。同时，还需要对深度学习算法和模型有一定的了解，包括常用的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等以及对应的分布式训练方法。 此外，应聘者还需要具备一定的编程技能和实践经验，能够使用Python或其他编程语言进行算法实现、性能优化和调试。 总之，模型分布式训练岗位需要应聘者掌握多方面的知识和技能，包括分布式系统、大数据处理、深度学习算法等方面，以便能够熟练地设计和实现分布式模型训练系统。