计算机视觉为什么找工作难？CV方向应该面试什么岗位？

计算机视觉（CV）找工作难，并不是行业没前景，而是因为入门门槛低、深入门槛高、岗位分化严重，导致很多人“卡在中间不上不下”。下面是主要原因拆解，帮你看清本质：

🧱 一、入门容易 → 导致竞争激烈

原因	说明
免费资源多	OpenCV、YOLO、PyTorch 教程泛滥，很多人能“调模型”但不理解原理
框架封装好	调用YOLO或ResNet，只需几行代码即可出结果
项目模板泛滥	B站、GitHub一堆“猫狗分类”“人脸检测”，同质化严重

➡ 很多求职者技能差不多，难脱颖而出。

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🚪 二、企业招聘门槛提高

岗位类型	企业真实要求
算法岗	要求具备模型调优能力 + 多项目经验 + 数学背景（硕士+）
工程实现岗	需要模型部署、优化（ONNX、TensorRT）、系统集成经验
实习岗	很多只招 985/211 或硕士，有CV竞赛经历者优先

➡ 仅“能调模型”远远不够。企业更看重落地能力 + 项目深度。

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📉 三、行业热度退潮 → 岗位收缩

问题	影响
CV泡沫过热（2018~2021）	太多人涌入，岗位数量跟不上人才增长
AIGC、大模型火了	视觉不再是“AI核心热点”，岗位向多模态/大模型偏移
大厂收缩	原来CV岗位较多的大厂缩招明显，裁员潮波及CV团队

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➡ 岗位不再“雨后春笋”，但“顶尖方向”仍被追捧。

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🔍 四、很多人只会“调参”，不会“创新”

问题	举例
不懂模型原理	只知道调用 YOLOv5，不知道 NMS 是什么
没有系统项目经验	“猫狗分类”不能体现真实工程能力
缺少部署/优化能力	企业关心“能否上线跑起来”，不是模型精度能到99.9%

➡ 你得有“解决实际问题”的能力，而不仅是“跑出高精度”的代码。

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📘 五、简历雷同、项目无亮点

问题	影响
同质化严重	猫狗分类、人脸识别、YOLO车牌检测，HR一看就跳过
缺乏可展示成果	没有 GitHub、论文、可运行Demo，难以说服用人部门
无行业背景	没做过医疗、安防、工业等垂直项目，无法打动企业

➡ 没有“过硬作品”，简历直接被筛掉。

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✅ 总结：CV找工作难的核心是——技术上浅、项目上弱、竞争太卷

但不是没出路，下面是突破建议：

建议	说明
做差异化项目	工业检测、医学图像、边缘部署，项目稀缺加分
掌握部署/优化	会 TensorRT / ONNX / Flask，会显著加分
深入新方向	SAM、Diffusion、CLIP、多模态是下一个风口
写文章、发GitHub	展示成果是最有效的简历提升方式之一

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🧭 总结一句话：

会调模型 ≠ 能做项目，做项目 ≠ 能落地，能落地 ≠ 能就业 —— 你需要更完整的能力闭环。