學計算機視覺好找工作嗎？

演算法還是不錯的

工作：好找呀。科研：難找呀

人工智慧和機器人技術的進步正在減少機器與人類的差距，但製造出完全類人的機器仍需經歷較長的發展歷程。工業4.0時代，自動駕駛汽車和無人機正加快發展，同時如相機和圖像感測器等先進設備也有革新態勢。

先進技術使機器人或自動程序代替人類，將人類從枯燥的簡單工作中解放出來，而人類因此獲得時間和空間去追求更有價值的工作

從技術的角度來看，數據是成功組織正運行的數字化轉型項目的基石。數據可被認為是人與機器之間的最佳紐帶。無論是數字、文本或更加複雜的數據如音頻、視頻和圖像，數字信息使人們可以與機器交流——反之亦然——同時也使機器能「理解」周圍的世界

正如術語本身所示，計算機視覺是指一項幫助計算機、軟體、機器人或其它任何設備獲取、分析及處理圖片的技術。圖片的可能來源不一而足，可能是照片、視頻、3D設備、醫療或工業掃描器等等。計算機視覺旨在幫助這些設備——包括無人機、交通機器或僅僅是一台計算機——根據所獲信息進行「可視」和回應。由於計算機視覺的複雜性並考慮到其終端使用案例，其難度常被拿來與語音識別作比較。

你可能對計算機視覺這個概念及其背後的技術不太了解。但是，其中的一項技術光學字元識別OCR應用十分廣泛，因為其常用於識別照片中的文字信息

純演算法崗目前競爭比較激烈，建議也看看演算法相關的開發類，比如演算法的部署 運算元開發，演算法的推理優化，未來的趨勢應該是演算法自動訓練，演算法自動優化，需要的是創造或者使用自動化工具的工程師，有一個開源項目是AI演算法的自動化優化相關的，可以看看https://github.com/OAID/AutoKernel

所謂人工智慧就是視覺、語音、自然語言處理，其中以視覺為最，商湯、曠視、依圖、雲從這些所謂的人工智慧公司應該都是cv起家的，只要ai的泡沫不破，cv可能是最好的計算機專業之一了，尤其這玩意兒還有一定的數學門檻

開發閉著眼睛找，演算法上限高 但需要是大佬

開發閉著眼睛找

CV初級工程師的工作還是比較容易找到的，只有你有一個閃光點，比如編程能力強；數學好；機器學習/深度學習基礎紮實；做過相關項目，而且理解較深；打過相關比賽，並取得不錯的成績；在相關領域發表過不錯的文章等等。

總之就是：

1.多刷題

2.多看攻略

3.調整心態

4.好好準備項目

211碩士+競賽+實習經歷+項目經驗+相關演算法論文就可以

泄遙，今年被疫情打擊，本人有比賽實習論文項目，勉強找到了工作。如果真的對視覺演算法及其技術棧的工作感興趣，建議提早準備，加油!

多學學演算法，做做做實際的項目，還是很好找工作的。計算機視覺這一塊就業面非常廣，自動駕駛，安防，視頻直播，工業機器人，圖文理解，以及OCR的應用。車牌號的識別，美顏演算法，在線教育都會設置計算機視覺相關的崗位。

如果只做到和正常一樣跑模型啥的難，要多一些深入的思考

同等學歷背景 相比開發 會難一點

現在的話還是建議做開發 前景更明朗一些

CV則有一定風險

另外 演算法的薪酬優勢早已不復存在 供參考

純演算法崗是非常難的，一般都是名校+實習+比賽+論文，大神太多，一般人基本沒有什麼機會。

而如果就是想做計算機視覺，可以多鍛煉一下工程能力，然後找這方面的工作，具體來說就是模型部署這類的，模型優化，模型加速，模型量化等。

因為目前計算機視覺更多的是需要落地，這就存在很多的實際工程上的問題需要解決，而且現在移動端是主流，算力有限的情況下需要還能發揮出不錯的性能。

我覺得演算法太卷了，不去直接來學開發。大佬就當我沒說的

好不好找工作看硬實力的，只要基礎牢靠，即使計算機視覺很多人競爭，也能脫穎而出