​​机器视觉行业提供多样化的高需求岗位，涵盖工业自动化、自动驾驶、医疗诊断等核心领域，关键岗位包括机器视觉工程师、图像算法工程师、深度学习工程师等，需掌握算法开发、硬件选型及跨学科技能。​​

1. ​​工业自动化​​：机器视觉工程师负责产品质量检测、智能分拣等，需精通Halcon/OpenCV等工具，熟悉相机、光源选型。图像算法工程师侧重优化检测算法，提升生产线效率。
2. ​​自动驾驶​​：环境感知工程师开发视觉系统识别道路、障碍物，要求熟悉深度学习（如CNN）和实时数据处理，需C++/Python编程能力。
3. ​​医疗诊断​​：医疗影像分析工程师辅助疾病诊断，需医学影像处理经验及机器学习知识，如肿瘤识别算法开发。
4. ​​智能制造​​：系统集成工程师整合视觉硬件与PLC/MES系统，需掌握运动控制（如4轴机械臂）和通讯协议（EtherCAT/CAN）。
5. ​​科研与教育​​：研究人员推动新算法（如3D重建）落地；培训讲师需行业经验，传授视觉库（如OpenCV）应用技巧。

​​提示​​：入行需扎实的数学基础与编程能力，持续关注深度学习（如Transformer模型）与硬件（如事件相机）的技术迭代。