视觉工程师的核心竞争力在哪

最近，公司新招了一名技术经理，负责管理公司的大大小小的视觉项目设计、研发。据说在上一任公司，新负责人只是一名普通的研发岗人员，自从转到我们公司后，直接晋升为经理，初定年薪30万。

反之，我身边很多技术同事，工作3-5年，不缺行业资历、研发经验能力，经常为了项目赶进度、改需求，996工作制，晚间周末熬夜加班更是家常便饭。但即使如此，工作薪资多年依然岿然不动，待遇甚至还比不过入职的新同事。

其实这个问题不是个例，很多做通讯、医疗、物联网行业的小伙伴们，都会陷入加薪难，定位不明确，晋升渠道不清晰的怪圈。他们在行业里打拼多年，也自认为自己已经在工作技能方方面面都掌握得不错，但是就不具备进一步上升的能力。

要解决这个问题，我认为除了必要的机器视觉项目经验，还需要懂得做视觉的核心部分：深度学习算法。

之前看过一篇关于学习机器视觉的文章，视觉的图像处理学习过程，从简单逐步深入到核心技术，共分为七层境界。最基础的视觉入门就是图像识别，之后是物体检测，图像切割，再深入一点就是聚类（以图识图，类似于百度识图之类的应用），最后一层境界就是深度学习，实现诸如图像降噪、恢复，翻译，生成，风格化等视觉能力，达到无中生有。

做机器视觉的同行，特别是熟练掌握视觉深度算法的，现在他们都发展得怎么样了？以我身边做视觉朋友、同事举例：

小陈，某985大学研究生，想在视觉行业深耕，为了给自己更好地发展，毕业后就职于国内某科创企业，选择了能够更加发挥自主性的平台，个人擅长计算机视觉，图形算法研究，年薪80万。

小李，从事智能制造、自动化领域7年有余，国内某重点院校硕士毕业，曾带领团队完成传统图像学习和深度学习算法研究，攻克解决了不同行业各种图像检测课题，目前年薪60万。

小王，某高校自动化专业毕业，在校时期数学、编程能力很强，也接触过相关的视觉应用实例，图像处理算法。近期已顺利拿到某上市500强企业offer，年薪18万。

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对于大部分的在职视觉人员，工作了3年以上，具备一定的行业资历和项目经验，都处在系统使用者-核心开发者的过渡期。你只有迈过了这个门槛，才有可能在接下来的职业道路上进阶为技术专家。如果迈不出去，在未来的2~3年，5年甚至更长的职业期，你可能依然原地踏步，得不到很好的机会，也就更不用说突破30万年薪这个坎。

在这个阶段，你已经掌握了绝大部分的工作技能，也做过不少的视觉项目方案。你需要关注的核心点是，能够站在业务角度去讨论机器学习，不断尝试使用各种机器视觉算法调优、诊断挖掘数据价值、训练算法模型，通过不断地迭代，最终把优化后的方案兑现。

所以，我们给3-5岁视觉工程师的职业发展建议：

1.站在技术专家的角度上

2.掌握真正有效「深度学习」视觉算法的方法

3.让真正的行业资深大咖贴身辅导你，为你的问题指点迷津

4.通过更多实操性刻意练习，视觉检测+深度算法模型优化，提高你的模型使用效率，得以提升业务综合运用能力。

责任编辑：xj

原文标题：“刚入职新同事，懂算法，年薪30万”论视觉工程师核心能力到底多吃香？

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