对于小白来说，入门算法工程师需要掌握一定的编程基础、数学知识、算法和数据结构，并通过实践来巩固所学知识。以下是一些建议：

掌握基础

编程语言：从Python开始学习，掌握基础语法和常用的库如NumPy和Pandas。Python是算法工程师的首选语言，因为其简洁的语法和丰富的库支持使得深度学习和其他机器学习应用的实现变得相对容易。

数学基础：学习微积分、概率与统计和线性代数。这些数学知识是理解和实现算法的基础，尤其是对于机器学习和深度学习算法。

算法和数据结构：了解基本的排序、查找、树、图等算法和数据结构。这些是解决问题的基础工具，能够帮助你更高效地设计和分析算法。

实战操作

编程练习：通过在线编程平台如LeetCode、牛客网等练习编程，从简单的问题开始，逐步挑战更难的问题。这不仅能加深对知识的理解，还能锻炼编程能力。

项目实战：参与实际项目，将学到的算法应用到实际问题中。可以是学校的课程设计，也可以是自己感兴趣的小项目。实践是检验真理的唯一标准，也是提升算法能力的最佳途径。

进阶学习

深入学习：在掌握基础知识和实践经验后，可以开始学习更高级的算法和数据结构，如动态规划、贪心算法、分治算法等。同时，了解模型优化、数据处理等方面的知识。

阅读专业文献：定期阅读专业文献和技术博客，关注行业动态，参加技术交流会，与其他算法工程师交流经验，分享心得。

持续学习

与时俱进：技术更新迅速，算法工程师需要不断学习新技术和工具，保持竞争力。可以通过阅读最新的研究论文、参加在线课程和研讨会等方式来持续学习。

拓宽视野

涉猎相关领域：除了深度学习和机器学习，还可以了解机器视觉、自然语言处理等相关领域的知识。这些领域的知识能够拓宽你的视野，增加在团队中的价值。

注重思维训练

培养算法思维：算法工程师不仅需要技术实力，还需要具备敏锐的洞察力和分析能力。通过解决实际问题，培养自己的算法思维和问题解决能力。

通过以上步骤，你可以逐步建立起算法工程师所需的知识体系，并在实践中不断提升自己的技能。记住，学习算法是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。