SLAM工程师需要学习的知识包括：

编程基础

C++编程语言，推荐学习《C++ Primer》、《Effective C++》和《Effective STL》等书籍。

Python编程语言，用于算法实现和数据分析。

MATLAB编程语言，用于算法验证和实验。

数据结构与算法

学习常用的数据结构，如链表、树、图等。

掌握基本的算法，如排序、查找、动态规划等。

通过刷题来提升算法能力，推荐使用LeetCode和剑指Offer等平台。

SLAM基础

阅读《SLAM十四讲》、《计算机视觉中的多视图几何》、《State Estimation For Robotics》和《概率机器人》等书籍。

学习视觉SLAM相关的数学知识，包括贝叶斯滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波等。

掌握常用的SLAM工具和库，如Eigen、OpenCV、PCL和ROS。

学习后端优化库，如g2o、GTSAM和Ceres Solver，并选择其中一个进行深入学习。

计算机视觉

学习图像处理、特征提取、匹配、回环检测等计算机视觉相关知识。

熟悉多传感器融合技术，包括IMU、GPS等传感器的数据融合。

优化理论

学习最小二乘优化、梯度下降、牛顿法等优化方法。

掌握矩阵计算、数值优化等数学基础。

操作系统和开发环境

学习Linux操作系统的基本操作和命令。

熟悉CMake、CLion、kdevelop等集成开发环境。

项目经验和实际应用

参与实际SLAM项目，积累开发经验。

学习如何将算法部署到嵌入式平台并进行优化。

沟通和团队协作能力

培养良好的沟通能力和团队协作能力，以便在团队中有效协作。

通过以上学习内容，SLAM工程师可以全面掌握SLAM算法的设计、实现和优化，并在实际项目中应用这些技能。