‌机器视觉行业找工作确实存在一定难度，但掌握核心技术、积累项目经验、选对细分领域是关键突破口。‌当前行业呈现"高端人才紧缺、初级岗位饱和"的特点，算法优化、3D视觉、工业质检等方向需求旺盛。

1. ‌技术门槛高是主要障碍‌
   企业普遍要求熟练使用OpenCV、Halcon等工具库，掌握深度学习框架（如PyTorch），同时需要具备光学、机械等交叉学科知识。许多求职者停留在理论层面，缺乏实际工程化能力，比如相机标定、图像预处理等工业场景经验。

2. ‌细分领域选择决定就业机会‌

   • 工业视觉检测：食品/药品包装、半导体缺陷检测岗位持续增长
   • 自动驾驶：ADAS系统对多传感器融合人才需求量大
   • 医疗影像：AI辅助诊断方向需要医学图像处理专精人才
   • 农业分选：果蔬分级、病虫害识别等新兴领域竞争较小

3. ‌项目经验比学历更重要‌
   企业更看重：

   • 完整参与过视觉系统落地项目（从算法开发到部署调试）
   • GitHub上有200+星的开源项目或Kaggle竞赛排名
   • 熟悉TensorRT加速、模型量化等工程优化技巧
   • 能独立完成工业相机选型、光源方案设计

4. ‌薪资呈现两极分化‌
   初级岗位（8-15K）常要求3年经验，而掌握3D点云处理、SLAM等技术的高级人才可达30-50K。建议考取华为/大疆等企业的认证体系提升竞争力。

‌建议聚焦特定行业积累垂直经验‌，例如专攻锂电缺陷检测或纺织布匹瑕疵分类。同时保持对Transformer、神经辐射场（NeRF）等前沿技术的敏感度，通过复现顶会论文增强竞争力。参加RoboMaster等赛事也能快速提升实战能力。