要成为一名NLP工程师，需要掌握以下技能：

机器学习和深度学习

理解并能够应用常见的机器学习算法和深度学习模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

自然语言处理（NLP）

掌握NLP的基本原理和常见技术，包括文本分析、语言模型构建、分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、文本分类、文本检索等。

编程语言和工具

熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java或C++。

熟悉常用的NLP工具和库，如NLTK、spaCy、TensorFlow、PyTorch等。

数据挖掘和数据分析

具备数据挖掘和数据分析的基本知识和技能，能够从大量数据中挖掘有价值的信息。

数学和统计学

掌握微积分、高等数学、线性代数、概率论和最优化方法等数学知识，这些是理解机器学习和深度学习算法的基础。

强化学习

了解强化学习的基本原理和算法，能够建立强化学习模型，并进行问题求解和优化。

计算机视觉（CV） （如果涉及）：

理解计算机视觉相关的理论和方法，能够进行图像识别、目标检测、图像生成等相关任务。

软件工程技能

具备版本控制、代码审查、持续集成/持续部署（CI/CD）等软件工程技能。

问题解决能力和创新思维

具备良好的问题解决能力和创新思维，以应对NLP领域不断出现的新挑战。

实践经验

参与NLP相关项目，如文本分类、知识图谱构建、信息检索和问答系统等，积累宝贵的实践经验。

行业知识

了解不同行业的特点和要求，如医疗行业强调稳定性，政务行业重视鲁棒性，对话类行业关注短文本处理等。

这些技能和知识将帮助你在NLP领域取得成功，并适应不断变化的技术环境。建议结合自己的兴趣和职业规划，选择合适的课程和项目进行深入学习。