要成為AI大模型工程師，需要建立扎實的知識體系。以下是一些建議：

1、數學基礎：深入學習線性代數、概率論與統計學、微積分等數學基礎知識，因為AI算法的核心往往涉及復雜的數學運算。

2、計算機科學基礎：加強對計算機科學核心課程如數據結構、算法、計算機網絡、操作系統和數據庫的理解。這些知識對構建和維護AI系統至關重要。

3、編程語言：掌握至少一門主流的編程語言，如Python、Java或C++。Python是AI領域中使用最廣泛的語言，因為它具有豐富的庫和框架，如TensorFlow、PyTorch等。

4、機器學習：學習機器學習的基本理論和方法，包括監督學習、非監督學習、強化學習等。理解常用算法的原理和應用，例如線性回歸、決策樹、神經網絡等。

5、深度學習：深入學習深度學習的理論和技術，特別是卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)、長短期記憶網絡(LSTM)以及變換器(Transformers)等模型。

6、自然語言處理(NLP)：如果想要專注于NLP相關的大模型，那么需要了解語言模型、詞嵌入、序列到序列模型等NLP相關技術。

7、計算機視覺：如果對圖像相關的大模型感興趣，那么需要研究圖像識別、目標檢測、圖像分割等領域的技術。

8、模型訓練與調優：了解如何準備數據集、選擇合適的損失函數和優化器、調整超參數、避免過擬合等技巧。

9、系統知識：由于大模型通常需要大量的計算資源，因此需要了解并行計算、分布式系統、GPU編程等。

10、實踐經驗：參與實際項目，通過實踐來鞏固理論知識。可以參加開源項目、競賽或者自己動手實現一些項目。

11、持續學習：AI是一個快速發展的領域，新的研究和技術不斷涌現，所以要保持好奇心和學習熱情，定期閱讀最新的研究論文和技術博客。

12、軟件工程能力：除了專業知識外，還需要具備良好的軟件工程能力，包括代碼管理、版本控制(如Git)、測試、容器化(如Docker)等。

13、倫理和法律知識：了解AI領域的倫理問題和相關法律法規，對于設計公平、透明和可解釋的AI系統至關重要。

通過上述步驟，可以逐步建立起成為AI大模型工程師所需的知識體系。同時，實際操作和項目經驗對于深化理解和技能提升也非常重要。