要成为一名机器学习工程师，你需要掌握一系列的知识与技能。以下是一些关键领域：

数学基础

线性代数：理解向量、矩阵、行列式、特征值和特征向量、向量空间和线性变换等概念。

微积分：包括导数、积分、极限和级数等，对于优化算法至关重要。

概率与统计学：掌握概率论、随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、相关性、假设检验、置信区间、最大似然估计和贝叶斯推断等。

编程技能

编程语言：Python是首选，因其可读性和丰富的数据科学库生态系统。R也是常用的语言之一。

数据处理：熟练使用Pandas进行数据操作和分析。

数据可视化：掌握Matplotlib和Seaborn等库来可视化数据。

机器学习库：熟悉Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，实现和优化算法。

机器学习理论

监督学习：了解线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等算法。

无监督学习：包括聚类、降维等技术。

强化学习：理解基本概念和算法。

实践技能

项目实践：通过实际项目或Kaggle竞赛来应用所学知识。

特征工程：学习数据清洗、特征选择、特征变换等技巧。

模型评估：掌握模型评估指标，如准确率、召回率、F1分数等。

持续学习

跟进最新研究：阅读论文、参加学术会议，关注机器学习社区动态。

自动化建模：利用AutoML工具如Google AutoML、H2O.ai等，无需编程即可进行模型选择和训练。

综上所述，机器学习领域要求从业者具备坚实的数学基础、熟练掌握至少一种编程语言及其相关库、理解并能够应用多种机器学习算法，并有能力通过实践项目来不断提升自己的技能。随着技术的快速发展，持续学习最新的研究成果和技术趋势也是必不可少的。