有难度，但前景广阔

关于机器视觉找工作的难度，结合行业现状和求职现状，可综合以下分析：

一、找工作的主要难点

1. 技术门槛高

   机器视觉涉及计算机视觉、深度学习、硬件设计等多领域知识，需掌握Python、C++等编程语言，以及数学基础和硬件调试技能，导致人才稀缺。

2. 实践经验不足

   学校教育与产业需求存在差距，多数求职者缺乏实际项目经验，影响竞争力。

3. 市场竞争激烈

   行业对高端人才需求旺盛，但供给有限，导致部分岗位竞争异常激烈。

4. 行业认知度差异

   部分企业对机器视觉的重要性认识不足，招聘需求有限。

二、行业优势与就业机会

1. 高薪资水平

   经验丰富的工程师月薪可达4万以上，且随着经验积累薪资增长显著。

2. 应用领域广泛

   涵盖制造业、汽车、医疗、消费电子等30+个领域，提供多样化就业选择。

3. 技术更新快

   行业持续发展，新算法和硬件不断涌现，为从业者提供持续学习空间。

4. 政策与资源支持

   国家对智能制造和人工智能的扶持政策有助于缓解人才短缺问题。

三、应对建议

• 提升技能与经验 ：通过项目实践、竞赛（如CVPR）和持续学习（如在线课程）增强竞争力。

• 聚焦细分领域 ：优先选择算法开发、系统集成等技术门槛相对较低的岗位。

• 关注企业类型 ：非标设备厂商或新兴科技企业可能提供更多技术岗机会。

机器视觉找工作存在一定难度，但凭借专业能力与持续学习，仍有机会获得优质岗位。