（一）就业前景广阔
在多行业应用带来的就业机会
随着工业自动化和智能化发展，机器视觉技术在众多行业得到应用。在质量检测领域，能够进行产品缺陷检测，提高产品质量；在智能制造领域助力自动化生产，降低人力成本；在物流分拣领域实现智能分拣，提升物流效率等。这些行业对掌握机器视觉技术的人才需求大，为求职者提供了众多就业岗位。
技术融合产生的新需求
机器视觉与人工智能、深度学习、物联网、大数据、自然语言处理、知识推理等技术的融合为就业市场带来新机遇。例如机器视觉与物联网、大数据融合，通过机器视觉收集的数据与这些技术深度融合能为企业决策提供准确支持，需要具备跨学科知识和技能的复合型人才，从而增加了就业机会。
行业发展处于上升期
机器视觉行业属于新兴行业，虽然目前普及率有待提高，但国家大力推崇全自动化生产、非标定制化生产，促使机器视觉行业不断发展，行业处于上升阶段，对相关人才的需求也会不断增长。
（二）就业方向多样
研发与应用方向
从事机器视觉算法研发、图像处理软件开发、光学系统设计等工作。这要求人员具备扎实的数学基础、计算机编程能力以及对机器视觉技术的深入理解。随着人工智能等技术的发展，对创新能力和研发实力的人才需求更加迫切。
系统集成与维护方向
随着企业对机器视觉系统的引入增加，系统集成和维护人员的需求量持续增长。相关人员要掌握机器视觉系统的基本原理、硬件设备、软件平台以及调试维护技能，能够独立完成系统的安装、调试、优化和故障排查工作。
应用领域相关岗位
在质量检测、智能制造、物流分拣等领域应用机器视觉技术的岗位。例如现场应用工程师，负责客户视觉需求的方案评估、测试、编写测试报告，提供现场技术支持、安装调试，配合销售与客户做技术交流、培训等工作。
培训和教育方向
随着机器视觉技术的普及，对机器视觉技术的培训和教育提出新需求，从事相关培训、教育咨询等工作的人员会有更多就业机会。
交叉融合领域
机器视觉与自然语言处理、知识推理等领域的交叉融合也提供了新的就业机会，这些领域需要多学科知识背景的人才来推动机器视觉在复杂场景中的应用。
二、机器视觉方向薪资情况
薪资水平
从历史数据来看，2014 – 2022年机器视觉方向的薪资有一定波动，2014年平均工资为8.2K，2018年达到18.0K，2022年为17.5K。不同岗位、不同地区和不同经验水平会有较大差异，如现场应用工程师（机器视觉）岗位，薪资范围大概在7 – 12K·13薪（杭州地区，2 – 3年工作经验要求）。
影响薪资的因素
地区因素：北京、上海、深圳、东莞等地的需求量较高，一般经济发达地区的薪资水平相对较高，例如北京机器视觉招聘需求量全国排名第1，这些地区企业能提供相对较高的薪资待遇吸引人才。
技能和经验因素：如果在算法研发、图像处理等技术要求较高的领域，或者具有丰富的项目经验，往往能获得更高的薪资。像实验室图像算法编写岗位对个人图像处理能力要求很高，往往要求3年经验或者研究生毕业等具备较强算法编写能力的人员担任，相应的薪资也会较高。
