要成为一名成功的机器学习工程师，需要具备以下技能和能力：

扎实的计算机科学和数学基础

数学基础：包括线性代数、微积分、概率论与数理统计等基础知识，这些是理解机器学习算法和进行模型推导的基础。

编程技能：熟练掌握Python或R等编程语言，这些是机器学习工程师的主要工作工具。此外，熟悉常用的机器学习库和框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等也是必须的。

机器学习算法和框架

了解并掌握常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。

熟悉深度学习技术和框架，如PyTorch、TensorFlow等，以及自然语言处理（NLP）和图像处理等领域的机器学习技术。

数据处理和特征工程

掌握数据处理和特征工程的技能，包括数据清洗、特征选择、特征变换和特征构建等。

熟悉数据处理工具如NumPy、Pandas，以及数据可视化工具如Matplotlib等。

算法设计和优化能力

具备良好的算法设计和优化能力，能够设计高效的机器学习模型，并通过调整超参数、选择合适的损失函数和优化器等方式优化模型性能。

软技能

沟通能力：在团队合作中，需要善于沟通、协调和管理，能够与开发团队和其他部门进行有效的协作。

团队合作：具备良好的团队合作精神，能够在团队环境中高效工作。

解决问题的能力：能够独立分析问题，找到问题的根本原因，并提出有效的解决方案。

自我驱动和学习能力：作为一名优秀的工程师，需要具备自我驱动的学习能力和适应新技术的能力。

实际项目经验

通过参与实际项目来巩固所学知识，提升自己的实践能力和解决问题的能力。

持续学习

机器学习领域发展迅速，新的算法和技术层出不穷。要成为一名优秀的机器学习工程师，需要不断学习和更新知识，关注最新的研究成果和应用案例。

软件工程原理

了解软件工程原理，如调试、测试和持续集成，以便更好地进行模型开发和部署。

分布式计算和云计算

有处理大型数据集和扩展机器学习模型的经验，也有使用Hadoop和Spark等分布式计算平台的经验。此外，具备在AWS、GCP和Azure等云平台上部署机器学习模型的经验。

综上所述，机器学习工程师需要具备扎实的数学和编程基础，熟悉各种机器学习算法和框架，具备数据处理和特征工程的技能，以及良好的软技能。通过不断学习和实践，以及实际项目经验，可以逐步提升自己的专业水平。