机器学习工程师是一个极具需求的职业，在数据科学和人工智能领域持续发展。为了成功成为一名机器学习工程师，掌握多种编程语言是至关重要的。以下是几种机器学习工程师需要掌握的常见编程语言：

　　1. Python：Python是机器学习工程师最常用的编程语言之一。它易学易用，有丰富的数据科学和机器学习库(如NumPy、Pandas和Scikit-learn等)，以及强大的开发工具和生态系统。Python还有很多专门为机器学习开发的框架，如TensorFlow和PyTorch等。

　　2. R语言：R语言是另一种重要的机器学习和数据分析语言。它有丰富的统计学和数据科学库(如ggplot2和dplyr等)，以及用于探索性数据分析和可视化的强大工具。R语言对于处理统计数据和数据清洗非常有用。

　　3. Java：Java是一种通用的高级编程语言，广泛应用于大规模和高性能的机器学习项目。Java具有高度可扩展性和平台无关性，适合开发机器学习模型的大规模部署和在线应用。

　　4. C++：C++是一种编译型的面向对象编程语言，提供了更高的性能和内存管理控制。在机器学习领域，C++常用于实现高性能的机器学习库和算法，以及嵌入式系统上的部署。

　　5. Scala：Scala是一种基于JVM的多范式编程语言，与Java兼容。它具有函数式编程特性，对于处理大规模的数据和分布式计算非常有用。Scala也可以与Spark等大数据处理框架无缝集成。

　　并不是每个机器学习工程师都需要掌握所有这些编程语言，选择适合自己需求和项目的语言是关键。然而，Python和R语言通常是机器学习工程师的基础，其他编程语言则可以根据具体情况进行学习和应用。重要的是要理解这些语言的优缺点，以及如何使用它们来解决实际的机器学习问题。