機器視覺作為一種新興技術，已經(jīng)逐漸滲透到各行各業(yè)中，并且越來越廣泛應用于生產和社會生活中。但是，隨著機器視覺技術的發(fā)展和應用，也帶來了工作崗位的增加和競爭的加劇。

毫無疑問，機器視覺領域的人才需求正在逐步增多，機器視覺專業(yè)人才在人工智能、自動化生產等領域具有廣泛的市場需求和職業(yè)發(fā)展前景。然而，事實上機器視覺專業(yè)的崗位并不好找，許多人甚至找了好幾個月還沒有找到相應的工作。那么，為什么做機器視覺找工作會這么難呢？

一、知識要求高

機器視覺是應用計算機視覺、圖像處理、模式識別等技術，對圖像或視頻進行分析和處理，實現(xiàn)對事物的自動識別和智能分析。因此，在從事機器視覺方面的工作時，需要具備扎實的數(shù)學基礎、圖像處理、機器學習、深度學習等專業(yè)知識，這對求職者的綜合素質要求很高。要想在機器視覺領域找到一份好的工作，需要具備深厚的專業(yè)技能和經(jīng)驗，否則會很難被招聘，甚至有可能會被其他人所取代。

二、缺少實踐經(jīng)驗

機器視覺技術對密集型的算法與模型進行快速的實現(xiàn)，需要各種工具的支持、搭建、調試等專業(yè)技能。然而，很多人在上學的時候只能學到一些理論知識，而缺乏實踐經(jīng)驗，這也是做機器視覺找工作難的一個主要原因。因為招聘方在招聘機器視覺相關專業(yè)人才時，都會傾向于招聘那些經(jīng)驗豐富的專業(yè)人才，缺少實踐經(jīng)驗的求職者很難獲得招聘方的青睞。

三、市場供需不平衡

機器視覺技術的應用領域不斷擴大，令市場對機器視覺專業(yè)人才的需求大增。如今，越來越多的企業(yè)都開始重視機器視覺技術的應用，但是市場上的供給卻很有限。大部分機器視覺從業(yè)者逐漸形成了固定的職業(yè)圈子，這導致個別職位競爭相對激烈。由于市場供需不平衡，機器視覺專業(yè)崗位競爭非常激烈，這也是做機器視覺找工作難的一個因素。

四、專業(yè)對口性差

機器視覺作為一項新興技術，它的應用范圍涉及廣泛，包括工業(yè)制造、醫(yī)療、金融、安防等眾多領域。然而，這些應用領域對機器視覺的要求并不一樣，具體實踐的難度與要求也不同，導致不同領域的機器視覺專業(yè)人才難以相互轉換。此外，不同企業(yè)之間對機器視覺的要求也不盡相同，這就使得在其他領域獲得的經(jīng)驗并不能完全適應這個領域的工作。這些問題都降低了機器視覺專業(yè)人才的就業(yè)成功率。

五、行業(yè)普及度相對較低

機器視覺技術雖然已經(jīng)逐漸應用于生產和社會生活中，但是普及度相對較低。很多企業(yè)仍然沒有意識到機器視覺對企業(yè)生產和管理的重要性，對于機器視覺人才的需求并不大。此外，市場上存在不少機器視覺相關企業(yè)，但它們的人員規(guī)模和招聘需求目前還不足以形成一個大的就業(yè)市場，這也影響了機器視覺專業(yè)人才的就業(yè)。

面對這些問題，對于求職者來說，要想在機器視覺領域找到理想的崗位，需要加強自身的學習和實踐，提升自己的專業(yè)技能和經(jīng)驗；同時，還可以積極參加各種行業(yè)峰會、培訓等活動，加強自己在職場中的競爭力；同時，還需要關注行業(yè)動態(tài)和發(fā)展趨勢，了解市場上的機器視覺需求，選擇適合自己的工作。

總的來說，機器視覺作為一項新興技術，雖然市場需求前景廣闊，但是對于求職者來說，面臨著一些困難和挑戰(zhàn)。這需要求職者加強自身的學習和實踐，提升自己的專業(yè)技能和經(jīng)驗，才能更好地適應市場需求，走向成功的職業(yè)道路。