人工智能工程师需要掌握的技术包括但不限于以下几个方面：
1. 计算机科学基础知识：包括数据结构、算法、操作系统、计算机网络等，这是理解和应用人工智能技术的基础。
2. 机器学习和深度学习：这是人工智能的核心部分，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。深度学习是近年来发展迅速的领域，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
3. 自然语言处理（NLP）：这是研究如何让计算机理解和生成人类语言的学科，包括文本挖掘、语义分析、机器翻译、情感分析、语音识别等。
4. 计算机视觉：这是研究如何让计算机“看”的学科，包括图像处理、目标检测、人脸识别、图像分割、图像分类等。
5. 机器人学：这是研究如何让机器人行动的学科，包括路径规划、导航、控制、感知等。
6. 专家系统和知识表示：这是研究如何让计算机模拟人类专家解决问题的学科，包括规则推理、模糊逻辑、专家系统的设计和实现等。
7. 人工智能伦理和社会影响：这是研究人工智能对社会的影响以及如何制定相应的伦理规范的学科，包括隐私保护、数据安全、算法公平性等。
8. 硬件和嵌入式系统：虽然不是所有人工智能工程师都需要深入理解硬件和嵌入式系统，但了解一些基本概念和原理对于理解整个系统是非常有帮助的。
9. 编程语言：熟练掌握至少一种编程语言是非常重要的，Python是目前最流行的人工智能编程语言，其次是R、Java、C++等。
10. 项目管理和团队协作：作为人工智能工程师，需要具备良好的项目管理能力和团队协作能力，以确保项目的顺利进行和成功交付。
以上只是人工智能工程师需要掌握的一些主要技术，实际上，随着人工智能技术的发展，新的技术和工具也在不断涌现，因此，持续学习和跟进最新的技术动态也是非常重要的。
