要成为AI大模型工程师，需要建立扎实的知识体系。以下是一些建议：

1、数学基础：深入学习线性代数、概率论与统计学、微积分等数学基础知识，因为AI算法的核心往往涉及复杂的数学运算。

2、计算机科学基础：加强对计算机科学核心课程如数据结构、算法、计算机网络、操作系统和数据库的理解。这些知识对构建和维护AI系统至关重要。

3、编程语言：掌握至少一门主流的编程语言，如Python、Java或C++。Python是AI领域中使用最广泛的语言，因为它具有丰富的库和框架，如TensorFlow、PyTorch等。

4、机器学习：学习机器学习的基本理论和方法，包括监督学习、非监督学习、强化学习等。理解常用算法的原理和应用，例如线性回归、决策树、神经网络等。

5、深度学习：深入学习深度学习的理论和技术，特别是卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及变换器(Transformers)等模型。

6、自然语言处理(NLP)：如果想要专注于NLP相关的大模型，那么需要了解语言模型、词嵌入、序列到序列模型等NLP相关技术。

7、计算机视觉：如果对图像相关的大模型感兴趣，那么需要研究图像识别、目标检测、图像分割等领域的技术。

8、模型训练与调优：了解如何准备数据集、选择合适的损失函数和优化器、调整超参数、避免过拟合等技巧。

9、系统知识：由于大模型通常需要大量的计算资源，因此需要了解并行计算、分布式系统、GPU编程等。

10、实践经验：参与实际项目，通过实践来巩固理论知识。可以参加开源项目、竞赛或者自己动手实现一些项目。

11、持续学习：AI是一个快速发展的领域，新的研究和技术不断涌现，所以要保持好奇心和学习热情，定期阅读最新的研究论文和技术博客。

12、软件工程能力：除了专业知识外，还需要具备良好的软件工程能力，包括代码管理、版本控制(如Git)、测试、容器化(如Docker)等。

13、伦理和法律知识：了解AI领域的伦理问题和相关法律法规，对于设计公平、透明和可解释的AI系统至关重要。

通过上述步骤，可以逐步建立起成为AI大模型工程师所需的知识体系。同时，实际操作和项目经验对于深化理解和技能提升也非常重要。